Сбер запустил «ГигаАгент» — первый в России автономный универсальный ИИ‑агент
12 августа Сбер представил «ГигаАгент», заявив о нём как о первом в России автономном универсальном ИИ‑агенте. О проекте написала ТАСС, а эксперты уже тестируют возможности системы.
Сбер объявил о запуске нового продукта — «ГигаАгент».
12 августа 2026 г. компания представила первый в России автономный универсальный ИИ‑агент, который, по словам разработчиков, способен выполнять широкий спектр задач без постоянного подключения к облаку. О событии сообщил ТАСС, подчеркнув его федеральный уровень значимости.
Что представляет собой «ГигаАгент»?
- Универсальность – агент объединяет функции чат‑бота, аналитика данных, генерации кода и автоматизации бизнес‑процессов в единой модели.
- Автономность – часть вычислительной нагрузки переносится на локальные серверы Сбера, что снижает задержки и повышает конфиденциальность данных.
- Масштабируемость – система построена на модульной архитектуре, позволяющей добавлять новые навыки и интегрировать сторонние сервисы через API.
Технические детали
- Модель основана на собственном ядре Сбера, разработанном в феврале 2026 г., и использует трансформер‑архитектуру с 175 млрд параметров.
- Поддержка русского и английского языков, а также возможность дообучения на корпоративных данных без выгрузки их в публичный облак.
- Интеграция с платформой SberCloud, что упрощает деплой в гибридных инфраструктурах.
Первая реакция рынка
Эксперты отмечают, что «ГигаАгент» может стать конкурентом зарубежных решений вроде ChatGPT и Claude, особенно в сферах, где важна локальная обработка данных (банковские услуги, госуправление). Уже в апреле 2026 г. наш проект получил грант от Яндекса на миллион рублей для тестирования токенов моделей ИИ, и мы планируем включить «ГигаАгент» в свои эксперименты.
Подробнее о запуске читайте в статье на Habr ML.
Для разработчиков и студентов это шанс опробовать отечественный универсальный ИИ‑агент, который работает в автономном режиме и сохраняет данные внутри компании. Возможность локального дообучения открывает новые сценарии в финансовом и госсекторе, однако пока неизвестна степень открытости API, что может стать барьером для быстрой интеграции.
