ГигаАгент от Сбера: громкий запуск, скрытый баг в биллинге и проблема с суверенными моделями

# GigaAgent от Сбера: первый в России или первая ошибка?

12 августа компания Сбер выпустила своего первого универсального ИИ-агента под названием GigaAgent. Заявления прессы и федерального уровня новостей, включая ТАСС, определили продукт как «первый в России автономный универсальный ИИ-агент». Эта новость стала поводом для детального тестирования от независимых экспертов, результаты которого демонстрируют разрыв между громкими обещаниями и текущей технической реализацией.

Скрытые издержки простоя и ошибка биллинга

Исследование сервиса, проведённое экспертом Сергеем Игнатенко (основателем VibePilot), показало неожиданные финансовые последствия для пользователей. Во время тестирования, начавшегося 14 августа, при запуске простой подсказки «Расскажи, что ты умеешь», ИИ-агент ушел в состояние бесконечного планирования. Операция завершилась сетевым таймаутом, а пользователь ушел от компьютера почти на 30 минут.

Несмотря на то, что запрос не был обработан, баланс счета cloud.ru значительно изменился. При стартовых 293 рубля осталось всего 60,56 рублей. Детальный анализ детализации потребления показал, что модель Google Gemini 3 Flash (внешняя API) использовала лишь около 13,5 рублей за токены. Основная часть потери — около 217 рублей — была списана платформой Evolution за выделенные ресурсы (vCPU и RAM), которые использовались во время зависшего процесса агента.

Как отмечают в службе поддержки Сбера, биллинг самого Agent Space был остановлен 14 августа в 21:30, и некорректно списанные средства будут возвращены. Однако начисления по связанным сервисам, таким как Foundation Models (за выполнение операций) и Object Storage (за хранение данных), продолжаются независимо от статуса основного агента. Эта ситуация демонстрирует сложность архитектуры облачных экосистем, где остановка одного сервиса не всегда блокирует тарификацию смежных ресурсов.

Архитектурные ограничения и суверенные модели

Помимо проблем с инфраструктурой, тестирование выявило фундаментальные ограничения в возможностях самого GigaAgent. При попытке заставить агента использовать суверенную модель GigaChat-2-Max в агентском сценарии, модель генерировала сырой JSON-код вместо вызова функции. Для полноценных многошаговых агентов, способных работать с инструментами, формат ответа требует корректной обработки, чего текущая реализация пока не обеспечивает.

Эксперты также отметили несоответствие заявленной концепции «суверенного ИИ» фактической конфигурации движка. Вместо того чтобы продемонстрировать возможности локальных моделей, платформа по умолчанию предлагала выбор из пяти моделей, четыре из которых являются внешними API, включая американские LLM. Это ставит под сомнение реальную независимость и адаптацию отечественных технологий под задачи агентов.

Контекст и перспективы

Выход GigaAgent приходится на период острой конкуренции с другими технологическими гигантами России. В июле 2026 года Яндекс анонсировал свой сервис вайбкодинга VibeCraft и поставил цель к сентябрю выпустить аналогичного бизнес-агента. Ранее, в апреле 2026 года, Герман Греф объявил переход к автономным агентам главным направлением развития страны, а летом был подписан закон о категориях суверенных моделей.

Тесты показывают, что хотя Сбер сделал первый шаг, до создания по-настоящему автономного и эффективного агента, работающего на базе российских технологий, ещё далеко. Решения по исправлению ошибок биллинга и переработке оркестрации суверенных моделей требуют времени, но опыт сообщества уже указывает на направления для развития.

Комментарии экспертов

*«Вместо того чтобы дотягивать свои суверенные модели до уровня, когда можно было бы работать с ними в качестве ИИ-агентов, для движка ГигаАгента было предложено 5 моделей, при этом 4 из них – внешние, а 3 из них – американские. А где GigaChat?»* — Сергей Игнатенко, основатель VibePilot

*«Проблема заключается не в квалификации отечественных инженеров, а в дефиците вычислительных мощностей для обучения масштабных моделей»* — Герман Греф, президент СберБанка (тезис, повлиявший на стратегию развития)

Заключение

Запуск GigaAgent стал важным этапом в истории российского ИИ, но текущие проблемы с оркестрацией, биллингом и интеграцией суверенных моделей показывают, что путь к полноценной агентной экономике ещё предстоит пройти. Наблюдение за развитием экосистемы и ожидание коррекций со стороны разработчиков будет ключевым для оценки будущего этого проекта.