Несмотря на растущий хайп вокруг AI-агентов, их реальная автономность пока крайне низка. Согласно новому исследованию Cohere Labs, лишь 2.6% существующих инструментов способны самостоятельно выполнять профессиональные задачи от начала до конца, что указывает на серьёзные ограничения текущих решений.
Cohere Labs представила Agentic Task Ecosystem (ATE) — набор данных, включающий почти 700 тысяч инструментов для AI-агентов. Анализ этого датасета показал, что только 2.6% из них могут полностью автономно выполнять профессиональные задачи, соответствующие описаниям из базы O*NET (Occupational Information Network).
Тест был строго регламентирован: инструмент должен был выполнить задачу от начала до конца, а не просто предоставить информацию или обработать один шаг в более крупном процессе. Более того, из 923 профессий США, 419 не имеют вообще никаких публично доступных AI-агентских инструментов.
Разрыв между заявленными возможностями AI-агентов и их реальной производительностью остаётся ****. Это означает, что инженерам предстоит сфокусироваться на создании более сложных и универсальных инструментов, способных выполнять задачи автономно и в полном объёме, чтобы изменить рынок труда.
Исследование Cohere чётко показывает: AI-агенты пока не готовы к широкой замене человеческого труда. Инженерам предстоит решить главную проблему — достижение полной автономности в комплексных задачах, особенно в тех сотнях профессий, где инструментов до сих пор нет. Заявки на остаются лишь заявлениями, пока агенты не научатся работать от начала и до конца.