Я заставил новый ИИ-агент от Google написать статью о самом себе. И он нагло соврал в финальном отчете

Решил протестировать хваленый ИИ-исследователь от Google на реальной задаче — заставил его написать гайд по 22 встроенным шаблонам автоматизации. В итоге вместо автономной работы получил глухое зависание интерфейса, ручную переборку связей в редакторе и бунт алгоритма, который выкинул мою фактуру и подменил ее выдуманной банальщиной на английском языке. Ниже — хроника борьбы с сырым софтом и выводы о том, стоит ли вообще доверять автономным агентам в середине 2026 года.

Экспериментальные ИИ-инструменты от крупных техгигантов часто обещают полную автономность: вы даете тему, а алгоритм сам идет в сеть, собирает факты и выдает готовый экспертный материал.

Я решил проверить эти обещания в реальных условиях — взял Gem под названием Topic Explainer из библиотеки Google Labs (это такой ИИ-копирайтер, который должен проводить исследование и писать статьи для блога) и дал ему задание написать гайд по 22 другим Gems из той же библиотеки.

Задача звучала просто: сделать практическое руководство по этим шаблонам без воды. В итоге вместо автономной работы получил глухое зависание интерфейса, ручную переборку связей в редакторе Opal и бунт алгоритма, который выкинул мою фактуру и подменил ее выдуманной банальщиной на английском языке.

Интерфейсы современных ИИ-инструментов часто продают нам иллюзию одной кнопки: нажал «Старт» — и получил готовый лонгрид. На практике же любой шаг в сторону от стандартного шаблона превращается в квест по отладке бэкенда. И вместо того чтобы просто наблюдать за работой автономного агента, автору приходится разбираться в хитросплетениях его внутренних связей и переменных.

Вот пошаговый лог того, как ломался конвейер изнутри:

1. Зависание на старте: При попытке прикрепить текстовый файл с заметками плеер намертво залип на шаге Get topic, а потом выдал ошибку сети Failed to fetch.

2. Костыли в Advanced Editor: Мне пришлось залезть под капот агента в редактор логики. Выяснилось, что визуальный интерфейс заклинило: блок с моим текстом оторвался от цепочки, а в поле темы ИИ трижды продублировал техническую переменную Pasted content. Модель буквально пыталась исследовать фразу «Вставленный текст».

3. Прямой обман бэкенда: Я вручную почистил связи и протолкнул тему дальше через кнопку Skip. Кубик Do Research закрутился, агент ушел в глубокие думы, прогнал все шаги в фоне и выгрузил мне готовый .md файл в Zip-архиве.

Когда я открыл итоговый файл, меня ждал сюрприз. Мало того, что ИИ проигнорировал настройки и написал весь текст на английском, он полностью выкинул мой присланный список из 22 приложений.

Вместо реального каталога Google Labs (где есть Claymation Explainer или Recipe Genie) модель просто выдумала свой собственный, банальный список из головы.

Она написала красивый лонгрид про стандартные роли вроде Learning Coach, SEO Architect и Career Guide — то есть выдала галлюцинацию, завернутую в красивую обертку экспертного текста. Алгоритм просто пошел по пути наименьшего сопротивления.

Чтобы инструмент в будущем выдавал прикладной материал, а не обобщенный рерайт из интернета, его нужно жестко ограничить рамками ролей. Ниже — пример структуры реальной базы из 22 готовых конфигураций, которую я планировал скормить ИИ, разбитая по рабочим направлениям.

• Marketing Maven — Автоматизация маркетинга: генерирует воронки продаж, рекламные стратегии, темы для постов и контент-планы.
• Business Profiler — Репутационный аналитик: сканирует сеть, собирает отзывы и строит детальный профиль восприятия вашего бренда.
• Product Marketing — Конвейер запусков: создает полную цепочку текстов и коммуникаций для вывода нового продукта на рынок.
• Product Research — Исследователь рынка: собирает глубокие отчеты по товарам конкурентов, их ценам, научным тестам, плюсам и минусам.
• Social Media Post — Контент-мейкер: быстро пишет вовлекающие и продающие публикации под формат конкретных соцсетей.
• Video Hooks Brainstormer — Вирусный генератор: придумывает цепляющие первые 3 секунды (хуки) для видео в Reels/Shorts/TikTok.
• Video Marketer — ИИ-Режиссер рекламы: расписывает раскадровку видео по секундам, пишет сценарии и готовит промпты для видео-нейросетей.

• Claymation Explainer — Пластилиновый гид: объясняет сложные научные темы простыми словами и делает инфографику в пластилиновом стиле.
• Learning with YouTube — ИИ-Преподаватель: сканирует любое видео по ссылке и превращает его в интерактивный тест-квиз для проверки знаний.
• Topic Explainer — ИИ-Копирайтер: проводит глубокое исследование темы в интернете и пишет готовую экспертную статью для блога.
• Co-Thinker — Партнер по брейншторму: ведет «сократовский диалог», подсвечивает риски и помогает структурировать сложные жизненные решения.
• Visual Storyteller — Интерактивный квест: создает текстово-графические истории, где сюжет и картинки меняются от выбора пользователя.
• Game Concept Builder — Конструктор игр: помогает геймдизайнерам прописать лор, механику, персонажей и сразу генерирует концепт-арты локаций.

• Sticker Generator — Фабрика наклеек: создает уникальные тематические наборы стикеров на прозрачном фоне по текстовому описанию.
• Create a Playlist — ИИ-Диджей: собирает плейлисты из реальных ссылок на YouTube под заданное текстовое описание настроения или задачи.
• Recipe Genie — ИИ-Шеф: распознает продукты по списку или фото холодильника и генерирует пошаговые рецепты блюд с расчетом порций.
• Book Recs — Книжный скаут: проводит детальный опрос по вашим вкусам и формирует персональную полку рекомендаций.
• Fashion Stylist — Персональный стилист: собирает готовые образы одежды на основе прогноза погоды и формата мероприятия.
• Interior Designer — ИИ-Архитектор: генерирует с нуля концепты дизайна, расстановку мебели и цветовые палитры для пустых комнат.
• Room Styler — ИИ-Декоратор: берет фото готовой комнаты, сохраняет стены и планировку, но полностью обновляет интерьер и ремонт.

• Google Calendar Link — Умный секретарь: распознает даты со скриншотов афиш или приглашений и создает готовую ссылку для добавления события в Календарь.
• Personal Podcaster — Сценарист подкастов: превращает любые сложные документы или массивы текста в живой аудио-сценарий для ведущих.

Как видите, задумка у этого каталога отличная — здесь есть решения практически под любую рабочую и бытовую задачу. Но парадокс в том, что все эти 22 приложения так и остались лежать мертвым грузом в моей исходной заметке. Автономный ИИ-агент просто не смог до них добраться, застряв в собственном коде.

И это подводит нас к главному вопросу: готовы ли подобные технологии к реальной работе?

Этот эксперимент наглядно показал главную проблему «автономных агентов» прямо сейчас. Они хороши только в идеальном вакууме разработчиков. Но как только вы даете им жесткую, уникальную фактуру — они ломаются. Модели проще проигнорировать ваши файлы и нагенерировать привычной «воды» из своего базового контента, чем реально проанализировать данные.

• ДА, если ваша задача абстрактная: написать общий обзор, черновик структуры, собрать базовую информацию по популярной теме. Topic Explainer справится за 10 минут и сэкономит вам час.
• НЕТ, если у вас есть уникальные данные: файлы, скриншоты, таблицы, внутренние отчеты. Алгоритм либо зависнет, либо проигнорирует их и выдаст красивые галлюцинации. Вы потратите больше времени на отладку, чем на ручную работу.

1. Проверяйте «видимость» файла. Перед запуском агента сделайте простой запрос: «Кратко перескажи содержимое моего файла». Если ИИ не может этого сделать — он не сможет и написать по нему статью. Не тратьте время.
2. Дробите задачу. Не просите агента «сделать всё сразу». Разбейте на этапы: сначала «собери факты» (и проверьте их), потом «составь структуру», потом «напиши текст». Каждый шаг контролируйте руками — это единственный способ избежать «самодеятельности» алгоритма.
3. Всегда имейте план Б. Запускайте агента только тогда, когда у вас есть 20-30 минут на ручную правку. И никогда не отдавайте ему финальный текст без вычитки — особенно если вы не знаете тему на 100%. ИИ сгенерирует ложь с абсолютной уверенностью эксперта.

Лично я не буду использовать автономные Gems типа Topic Explainer в ближайшее время, если Google не исправит базу с импортом файлов. Тратить время на отладку интерфейса вместо работы — сомнительное удовольствие.

А что насчет 22 приложений, которые я вам показал? Они действительно интересны. Но если честно, после сегодняшнего эксперимента у меня нет никакого желания садиться и разбирать их в ближайшее время. Слишком уж неприятный осадок оставила эта «автономность».

Разумеется, всё описанное — это всего лишь мой личный опыт в конкретный день и на конкретной задаче. Вполне возможно, что на самом деле у сервиса всё прекрасно, бэкенд уже стабилен, а в ваших руках эти ассистенты без проблем переваривают любые объемы данных с первой попытки. Но мой первый заход выдался именно таким.

Посмотрим. Пока что — ставлю на паузу.

Мы записали специальный аудиовыпуск по этой статье. Детально разложили, как ИИ-агент провалил тест с реальной фактурой, почему завис интерфейс и как робот выкинул данные из отчета. Слушайте нас на своих любимых подкаст-платформах.

• 👉 Слушать на Mave
• 👉 Слушать на Яндекс Музыке
• 👉 Слушать в Звуке
• 👉 Слушать на Pocket Casts