Исследование Harvard и Perplexity: автономные AI-агенты снижают затраты на интеллектуальную работу на 94%

Harvard и Perplexity опубликовали исследование эффективности автономных агентов. Базой стали логи продуктов Search и Computer. Аналитики взяли 10 000 пар сессий. В них одни и те же пользователи решали идентичные задачи. Сравнивали ручной поиск и работу агента. Агент сам декомпозирует и выполняет задачи.

Цифры показывают сдвиг в паттернах работы. В режиме Computer агент выполняет 26 минут автономной работы за сессию. Обычный Search дает только 33 секунды. Время закрытия задачи падает с 269 до 36 минут. Затраты времени снижаются на 87%. Финансовая стоимость решения падает на 94%. Уровень недовольства результатом снижается на 55%. Пользователи тратят время на верификацию, а не на микроменеджмент.

Изменился сам масштаб пользовательских запросов. Агентам поручают составные задачи на стыке разных дисциплин. Простые вопросы уступают место комплексным цепочкам действий. Инструмент забирает рутину оркестрации процессов. Человек переходит к оценке готовых результатов и постановке сложных гипотез.