Позади основ: как AI-резюме SeaMeet генерируют практические выводы

Введение: Скрытая цена “достаточно хороших” протоколов совещаний

Представьте такую ситуацию: команда завершает динамичное стратегическое совещание длительностью в час. Были обменяны идеи, приняты важные решения, и, казалось, определен ясный путь вперед. Все уходят с звонка энергичными и согласованными. Однако через неделю темп замедляется. Основные задачи для выполнения были упущены, а тонкий контекст, стоящий за важным решением, уже стирается из памяти. Почему это происходит? Ответ часто кроется в разрыве между разговором и его реализацией — разрыве, созданном теми самыми инструментами, которые должны были его закрыть. Ценностоящее содержимое совещания остается запертым в сыром транскрипте или неорганизованном списке маркеров, создавая новый, коварный административный узел. Настоящая работа, как оказывается, начинается после генерации резюме.

Первое поколение инструментов AI-резюмирования совещаний заслуживает признания за решение первоначальной, значимой проблемы: нагрузки от ручного ведения протоколов. Платформы вроде Zoom, Microsoft Teams и Google Meet, часто дополненные сторонними помощниками, теперь могут автоматически записывать разговоры, предоставлять реалтайм-транскрипцию с метками говорящих и генерировать базовое резюме обсуждения.1 Это инновация освободила участников от необходимости фанатично печатать заметки, позволив им сосредоточиться на разговоре.4 Для многих организаций это стало приветственным скачком в продуктивности.

Однако рынок достинил точки технологической конвергенции, где эти базовые функции стали неотъемлемыми условиями. Текущий стандарт AI-резюмирования совещаний принципиально неполон. Большинство инструментов предоставляют сырые данные, а не готовый интеллект. Они уменьшают один вид ручного труда (транскрипцию), но создают другой: постсовещательные задачи по редактированию, форматированию, контекстуализации и распространению информации. Это и есть скрытая цена “достаточно хороших” решений. Задачи для выполнения теснятся в длинных резюмах, критический контекст теряется, а “почему” за “чем” часто отсутствует полностью.6 Резюме становится отправной точкой для дополнительной работы, а не ее завершением.

Здесь начинается следующая эволюция интеллекта совещаний. Цель не должна заключаться только в фиксации информации, а в преобразовании ее в готовые к использованию профессиональные активы, которые ускоряют бизнес-процессы. Подход SeaMeet основывается на этом принципе, используя более продвинутую форму искусственного интеллекта, чтобы полностью устранить постсовещательную административную нагрузку. Переходя за пределы простой транскрипции и резюмирования, SeaMeet предоставляет результаты, которые не только точны, но и практически применимые, структурированные и немедленно полезные для их предназначенной цели. Это сдвиг от пассивного ведения протоколов к активному стратегическому партнерству.

Плато продуктивности: почему базовые AI-резюме не справляются

Широкое внедрение AI-помощников для совещаний установило базовый уровень ожидаемых функций. Несмотря на впечатлительность, этот стандартный набор функций представляет собой плато — точку, где начальные приросты продуктивности уже реализованы, но более глубокая, значимая автоматизация остается неосязаемой. Чтобы понять, где скрывается возможность для истинной инновации, необходимо сначала определить ограничения текущего ландшафта.

“Основы” современных инструментов AI-резюмирования совещаний обычно включают основной набор функций. Прежде всего — автоматическая запись и транскрипция. AI-помощник может присоединяться к запланированным совещаниям на крупных платформах вроде Zoom, Microsoft Teams и Google Meet, записывать аудио и генерировать отмеченный по времени транскрипт с метками говорящих.1 Вторая ключевая функция — универсальное резюме. Используя обработку естественного языка, инструмент создает краткое, универсальное обобщение, обычно представленное в виде маркерных списков, подчеркивающих те темы, которые алгоритм определяет как основные.9 Наконец, эти инструменты извлекают задачи для выполнения, выявляя фразы вроде “я займусь этим” или “нам нужно” и собирая их в отдельный список дел.1

Основное ограничение этого подхода — это то, что можно назвать дилеммой “разливания данных”. Результат — транскрипт, универсальное резюме и сырые список задач — является отправной точкой, а не готовым продуктом. Пользователь по-прежнему несет ответственность за “последнюю милю” рабочего процесса — серию ручных шагов, необходимых для того, чтобы информация стала действительно полезной. Это часто включает:

Копирование и вставка: Ручная передача резюме и пунктов действия из инструмента ИИ в системы, где фактически происходит работа, такие как CRM, платформа управления проектами или электронное письмо заинтересованным сторонам.
Переформатирование: Трудоемкое перестроение общих маркеров для соответствия конкретному формату профессионального документа. Журнал звонков по продажам требует разных полей, чем обновление статуса проекта, и общее резюме плохо служит обоим целям.
Редактирование: Добавление важного контекста, который неизбежно упускает неосведомленный ИИ. Это включает в себя уточнение нюансов, исправление неверных интерпретаций отраслевого жаргона и объяснение стратегической важности решения — «почему», которое часто важнее, чем «что».6

Это постоянное необходимость человеческого вмешательства вновь вводит трение, задержки и риск ошибок, подрывая основное обещание эффективности, обусловленной ИИ. Энергия и импульс, возникшие во время совещания, рассеиваются в административном промежутке, который существует между сырым резюме и выполненным действием. Основной недостаток модели «универсального» резюме заключается в том, что она не признает разнообразную природу деловой коммуникации. Звонок по исследованию продаж, технический обзор проекта и квартальный совещание совета директоров имеют совершенно разные цели и требуют совершенно разных результатов.11 Тем не менее, стандартные инструменты ИИ предоставляют единый, общий формат вывода для всех этих различных входных данных, создавая «несовпадение форматов». Это вынуждает пользователя выступать в роли человеческого API, вручную переводя общее резюме в конкретную структуру, необходимую для их последующих инструментов и процессов. Настоящая инновация, поэтому, заключается не только в улучшении точности резюме, но и в том, чтобы его структура была адаптируемой к его цели.

Революция агентного ИИ: Ваш новый автономный стратег совещаний

Чтобы выйти за пределы плато производительности, требуется принципиально другой тип искусственного интеллекта. Опыт большинства людей с ИИ связан с генеративными моделями, такими как те, которые питают чат-боты, которые невероятно мощны, но фундаментально реактивны — они отлично справляются с ответом на конкретные человеческие запросы.14 SeaMeet построен на более продвинутой парадигме:

Агентное ИИ.

Агентное ИИ представляет сдвиг от реактивного инструмента к проактивной системе. Это автономный ИИ, разработанный для самостоятельной работы с минимальным человеческим вмешательством для достижения заранее определенных целей.14 В отличие от генеративной модели, которая ждет команды, агентная ИИ-система может рассуждать, планировать и выполнять сложные многоэтапные задачи для достижения определенной цели.16

Для делового пользователя технические различия агентного ИИ преобразуются в конкретные, меняющие правила игры преимущества:

Проактивное и ориентированное на цели: Цель стандартного инструмента ИИ — просто «осжать это совещание». Агентное ИИ понимает более высокоуровневую деловую цель, такую как «обновить CRM соответствующими деталями этого звонка по продажам» или «сгенерировать официальный отчет о статусе проекта из этой еженедельной синхронизации». Оно работает проактивно, чтобы достичь этой конечной цели, а не только текущей задачи.14
Автономное и адаптивное: Агентные системы могут разбивать сложную цель на последовательность подзадач и выполнять их без пошагового руководства. Например, она может автономно анализировать стенограмму, выявлять ключевые темы, извлекать конкретные данные и перестраивать весь контент в предопределенный шаблон. Она адаптирует свой анализ на основе контекста разговора и требований выбранного формата вывода.14
Коллаборативное и оркестрованное: Агентное ИИ разработано для работы в составе более широкой команды, сотрудничая как с людьми, так и с другими программными системами. В SeaMeet агент ИИ сотрудничает с пользовательскими шаблонами, организуя процесс преобразования сырых данных в отполированный итоговый документ, готовый к доставке.16

Чтобы сделать эту концепцию понятной, рассмотрим следующую аналогию. Базовый инструмент ИИ для совещаний подобен судейскому стенографа. Он предоставляет идеальный, слово в слово запись процессов, но не имеет представления о цели или важности содержания. Он доставляет точную стенограмму, но анализ остается полностью за вами.

Агентное ИИ SeaMeet, напротив, похоже на опытного исполнительного помощника. Вы не попросите этого помощника просто «записать ноты». Вместо этого вы бы передали стратегическую цель: «Это совещание по стратегии клиента; мне нужен официальный обзор для руководящей команды после него, в котором подчеркнуты основные решения и риски». Помощник слушает, помня эту цель, понимает контекст и готовит именно тот документ, который вам нужен — идеально отформатированный и подчеркивающий самую важную информацию для этой конкретной аудитории. Это представляет собой парадигмальный сдвиг от ИИ как пассивного инструмента к ИИ как активному коллаборатору.18 Эта эволюция в человеко-компьютерном взаимодействии отходит от интерфейса, основанного на командах («Нажмите здесь, чтобы суммаризировать»), к интерфейсу, основанному на цели («Сгенерируйте отчет о продажах»). Это значительно снижает когнитивную нагрузку на пользователя и автоматизирует не просто отдельное задание, но весь рабочий процесс.

От необработанного диалога к доработанному интеллекту: Как работает SeaMeet

Способность SeaMeet предоставлять готовые профессиональные материалы основана на двухэтапном процессе. Первое — агентное ИИ проводит глубокий контекстный анализ диалога, чтобы достичь истинного понимания сути совещания. Второе — с использованием этого понимания оно преобразует необработанные данные в идеально структурированный документ с помощью пользовательских шаблонов в один клик.

Глубокий контекстный анализ — «Почему» за «Чем»

Основой любого отличного резюме является глубокое, тонкое понимание диалога, выходящее далеко за простое выявление ключевых слов. Агентное ИИ SeaMeet достигает этого, используя сложную аналитическую структуру, которая фиксирует не просто то, что было сказано, но и то, что имело в виду. Этот процесс включает в себя:

Семантический анализ: ИИ выходит за рамки ключевых слов, чтобы понять скрытые темы, темы и концепции, обсуждаемые. Например, он может определить разговор о бюджетных ограничениях, даже если слово «бюджет» никогда не упоминается явно, анализируя связанные термины и контекст диалога.12
Отслеживание настроения: Система анализирует эмоциональные оттенки диалога, выявляя моменты восторга, беспокойства, согласия или трения. Эти эмоциональные подсказки часто являются мощными индикаторами важных точек принятия решений, клиентских возражений или областей несогласования команды, которые требуют внимания.3
Распознавание шаблонов: Со временем ИИ учится распознавать шаблоны, которые образуют «ключевое решение», «критический блокер» или «точка боли клиента» в контексте разных типов совещаний. Это непрерывное обучение позволяет ему улучшать точность и актуальность анализа с каждым обработанным совещанием.5

Интегрируя эти слои анализа, SeaMeet фиксирует неявную, тонкую информацию, которую простые инструменты неизбежно упускают. Он создает основу истинного понимания еще перед тем, как резюме будет сгенерировано, гарантируя, что итоговый результат — не просто совокупность слов, а отражение стратегической сути совещания.6

Преобразование в один клик с пользовательскими шаблонами — Основное различие

Здесь сила агентного ИИ становится практическим, повседневным инструментом. Функция пользовательских шаблонов — это механизм, который преобразует глубокое понимание ИИ «необработанного диалога» в «доработанный интеллект». С помощью одного клика пользователи могут преобразовать результат совещания в формат, адаптированный для конкретной бизнес-цели.

Пример использования 1: Шаблон «Телефонный звонок по продажам»

Сценарий: Менеджер по работе с клиентами завершает 30-минутный разведывательный звонок с перспективным клиентом высокой стоимости. Цель — записать все важные детали для CRM и планирования следующих шагов в цикле продаж.
Действие: Пользователь нажимает «Применить шаблон «Телефонный звонок по продажам»».
Результат: SeaMeet мгновенно генерирует идеально структурированный документ, готовый для копирования в Salesforce, HubSpot или любую другую CRM. Разделы четко определены:
- Точки боли перспективного клиента, указанные им: Маркированный список, суммирующий основные проблемы, с которыми сталкивается перспективный клиент, часто включая прямые цитаты для усиления воздействия.
- Основные бизнес-цели: Четкое изложение того, что хочет достичь перспективный клиент с помощью решения.
- Интерес к продукту и вопросы: Журнал конкретных функций или возможностей, о которых спрашивал перспективный клиент, с подчеркованием областей для последующих действий.
- Возражения и опасения: Отдельный раздел, фиксирующий любые сопротивления, колебания или потенциальные причины срыва сделки, которые были высказаны.
- Бюджет и сроки: Любые явные упоминания финансовых ограничений, сроков покупки или процессов принятия решений.
- Согласованные следующие шаги: Чистый, действенный список с указанием ответственных лиц и сроков (например: «Джон Доу отправит индивидуальное предложение к концу рабочего дня пятницы, 25 октября»).
  Этот шаблон напрямую связывает результат совещания с деятельностью, генерирующей доход, гарантируя, что никакая критическая информация о продажах не теряется, а записи в CRM остаются последовательно детализированными и точными.1

Практический пример 2: Шаблон «Обзор проекта»

Сценарий: Руководитель проекта проводит еженедельное внутреннее совещание по сложному проекту по разработке программного обеспечения. Цель — отслеживать прогресс, выявлять препятствия и документировать решения для заинтересованных сторон.
Действие: Пользователь нажимает «Применить шаблон «Обзор проекта»».
Результат: SeaMeet генерирует официальное обновление статуса, подходящее для обмена с заинтересованными сторонами или архивирования в вики проекта, такой как Notion, Confluence или ClickUp. Документ включает:
- Резюме цели спринта: Краткое, состоящщее из одного предложения резюме основной цели встречи.
- Основные принятые решения: Нумерованный список всех официальных решений, принятых во время звонка (например: «1. Решение: Команда прекратит поддержку устаревшего API в выпуске четвертого квартала. 2. Решение: Дата запуска подтверждается 15 ноября»).
- Выявленные препятствия: Критический раздел, в котором перечислены любые препятствия, мешающие прогрессу, а также член команды, который поднял вопрос, и любые предлагаемые решения.
- Действия: Структурированная таблица с столбцами «Описание задачи», «Ответственный» и «Срок выполнения», готовая для переноса в систему управления задачами.
  Эта функция преобразует краткосрочное разговорное общение в долговечную, действенную проектную документацию, повышая ответственность команды и продуктивность.6

Практический пример 3: Шаблон «Итогова информация для руководства»

Сценарий: Руководящая команда завершает двухчасовую квартальную стратегическую сессию. Беседа была обширной и сложной, и генеральный директор нуждается в кратком резюме ключевых результатов.
Действие: Пользователь нажимает «Применить шаблон «Итогова информация для руководства»».
Результат: ИИ преобразует длительную дискуссию в обзор высокого уровня, разработанный для занятого руководящего состава. Разделы адаптированы для краткости и воздействия:
- Итог для руководства (TL;DR): Абзац из трех предложений, в котором изложены наиболее важные результаты встречи и их влияние на бизнес.
- Обсужденные стратегические направления: Обзор высокого уровня основных стратегических тем, которые были рассмотрены (например: Расширение рынка, Инновации в продукте, Конкурентная среда).
- Основные решения: Маркированный список только самых значимых принятых решений.
- Действия с высоким приоритетом: Подготовленный список из 1–3 самых важных задач, требующих надзора руководства или прямого участия.
  Этот практический пример демонстрирует способность ИИ не только суммировать, но и абстрагировать и концентрировать информацию для разных аудиторий — признак передового интеллекта.9 Благодаря этим шаблонам SeaMeet становится не просто инструментом для документации, но и двигателем управления и стандартизации. Он позволяет организациям внедрять лучшие практики коммуникации и последующего контроля в масштабах компании, обеспечивая то, чтобы институциональная память не только фиксировалась и была доступна для поиска, но и имела единообразную структуру, была надежной и действенной.6

История двух резюме: Практическое сравнение

Теоретические преимущества агентного ИИ впечатляют, но его истинная ценность наиболее очевидна в прямом практическом сравнении. Рассмотрим обычный бизнес-сценарий: 45-минутное совещание с клиентом по стратегии. Цель встречи — определить объем нового проекта, согласовать ключевые результаты и установить четкие следующие шаги.

Стандартный вывод ИИ

После встречи обычный инструмент для суммирования ИИ обработает запись и предоставит следующие материалы:

Полная транскрипция разговора с отметками времени.
Универсальное резюме, созданное ИИ, которое выглядит примерно так:
- Команда обсуждала объем проекта по «Инициативе Феникс» за третий квартал.
- Клиент выразил некоторые опасения относительно предлагаемого бюджета.
- Следующие шаги включают отправку клиенту официального предложения.
Простой извлеченный список действий:
- Отправить предложение.
- Назначить последующее совещание.

Анализ: Хотя эта информация технически верна, она функционально неполна. Она не содержит деталей, структуры и контекста, необходимых для профессионального использования. Кто несет ответственность за предложение? Какие конкретные опасения относительно бюджета выразил клиент? Когда должно состояться последующее совещание? Ответы скрыты где-то в 45-минутной транскрипции, и пользователь должен вручную искать критически важные детали. Вывод — это подсказка, а не заключение.

Вывод агентного ИИ SeaMeet

В SeaMeet после той же встречи пользователь применяет пользовательский шаблон «Краткий отчет по стратегии клиента». За несколько секунд агентное ИИ преобразует вывод в отполированный профессиональный документ с четкими логическими заголовками:

Цель совещания: Утвердить объем проекта и сроки для “Инициативы Феникс”.
Участники: Jane Smith (клиент), Tom Allen (клиент), Sarah Chen (руководитель проекта), David Rodriguez (инженер).
Основные решения:
1. Проект будет реализован в два отдельных этапа: Этап 1 сосредоточится на базовой функциональности, а Этап 2 — на расширенных интеграциях.
2. Конечный бюджет утвержден и ограничен суммой $75 000.
3. Плановая дата запуска Этапа 1 подтверждается на 15 октября 2025 года.
Требования клиента:
- Должен интегрироваться с существующей CRM-системой Salesforce.
- Требуется документация о соответствии SOC 2 Type 2.
- Пользовательский интерфейс должен быть доступен как на настольных, так и на мобильных устройствах.
Открытые вопросы и риски:
- Клиент требует уточнения протоколов безопасности данных и шифрования перед подписанием окончательного Договора об услугах (SOW).
- Выявлен потенциальный риск, связанный с доступностью внутренних ИТ-ресурсов клиента в сентябре.
План действий:

Действие	Ответственный	Срок
Составить и отправить окончательный Договор об услугах (SOW)	Sarah Chen	30 августа 2025 года
Предоставить детальную документацию по протоколам безопасности данных	David Rodriguez	28 августа 2025 года
Назначить стартовое совещание по Этапу 1	Sarah Chen	5 сентября 2025 года

Анализ: Этот результат не является отправной точкой; он представляет собой готовый актив. Его можно сразу направить заинтересованным лицам, сохранить в папке проекта как официальные протоколы совещания или использовать в качестве базового документа для плана проекта без необходимости дополнительного редактирования или форматирования даже на минуту. Предложение ценности становится абсолютно ясным, когда два подхода сравниваются бок о бок.

Возможность	Стандартные инструменты AI для суммаризации	SeaMeet с агентным AI
Результат совещания	Сырой стенограмма и простой список ключевых точек в виде маркеров.	Профессионально структурированные документы на основе шаблонов, определенных пользователем (например, Журнал продажных звонков, Краткое описание проекта, Протоколы совещаний).
Требуемый ручной труд	Высокий. Пользователь должен manually копировать, редактировать, форматировать и распространять информацию, чтобы она стала полезной.	Минимальный. Один клик, чтобы преобразовать резюме в готовый, распространяемый актив.
Контекстное понимание	Базовое обнаружение ключевых слов и фраз. Часто упускает нюансы и намерения.	Глубокий семантический анализ тем, решений и намерений, поддерживаемый целевым AI.
Итоговый результат	Отправная точка для заметок. “Выгрузка данных”.	Готовый к использованию бизнес-актив. “Действительный инсайт”.

Заключение: Перестаньте транскрибировать, начните ускорять

Эволюция интеллекта совещаний достигла критической точки поворота. Первая волна инструментов AI успешно автоматизировала процесс транскрибирования, но при этом создала новый вид административной работы: ручную обработку данных, сгенерированных AI. Путь от сырой стенограммы к действительно действущему инсайту оставался на shoulders человека.

Агентное AI SeaMeet представляет собой следующий логичный и необходимый шаг в этой эволюции. Парадигма меняется: от пассивного фиксирования того, что было сказано, к активному созданию того, что нужно сделать дальше. Понимая стратегическое намерение каждой встречи и используя настраиваемые шаблоны, SeaMeet преобразует разговоры в готовый, профессионально выполненный интеллект.

Конечная цель суммаризации совещаний с помощью AI — устранить административную работу после совещания, а не просто упростить ее. Это означает ускорение бизнес-процессов, будь то сокращение цикла продаж, поддержание сложного проекта на курсе или обеспечение стратегической согласованности в руководящей команде. SeaMeet выполняет это обещание, предоставляя результаты, готовые к действию сразу после окончания совещания. Эта технология освобождает ваш самый ценный ресурс — время и когнитивные силы вашей команды — чтобы они могли сосредоточиться на стратегической, высокоэффективной работе, а не на административных хлопотах. Она позиционирует технологию не просто как инструмент, но и как настоящего партнера в создании более эффективной, согласованной и инновационной организации.

Готы превратить ваши разговоры в действия? Ощутите будущее суммаризации совещаний с помощью AI. Зарегистрируйтесь на бесплатный тест SeaMeet сегодня и получите первые пять резюме, преобразованных в профессиональные активы, за наш счет.

Список использованных источников

Топ 10 инструментов для суммаризации совещаний с использованием ИИ для умного ведения записей - Tanka AI, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.tanka.ai/blog/posts/ai-meeting-summary
Инструмент для суммаризации совещаний с использованием ИИ: умный способ фиксирования ключевых инсайтов - FinSMEs, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.finsmes.com/2025/09/ai-meeting-summary-tool-the-smart-way-to-capture-key-insights.html
9 лучших помощников для совещаний с ИИ в 2025 году - Zapier, доступно 7 сентября 2025 года, https://zapier.com/blog/best-ai-meeting-assistant/
Как ИИ может улучшить ваши совещания - Interaction Associates, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.interactionassociates.com/resources/blog/how-ai-can-improve-your-meetings
С записей к действию: использование ИИ для управления результатами совещаний - Mem.ai, доступно 7 сентября 2025 года, https://get.mem.ai/blog/using-ai-to-manage-meeting-outcomes
Как команды могут использовать записи совещаний с ИИ для автоматизации знаний…, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.notion.com/blog/how-teams-can-use-ai-meeting-notes-to-make-knowledge-automated-and
Использование суммаризации совещаний с помощником ИИ - Поддержка Zoom, доступно 7 сентября 2025 года, https://support.zoom.com/hc/en/article?id=zm_kb&sysparm_article=KB0058013
Meeting.ai - Заметки с ИИ для оффлайн и онлайн совещаний, доступно 7 сентября 2025 года, https://meeting.ai/
Что такое суммаризация совещаний с ИИ? | Глоссарий Convene Board Portal, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.azeusconvene.com/board-portal-glossary/ai-meeting-summary
Как мы делаем рекап наших совещаний с использованием ИИ и Microsoft Teams Premium в Microsoft, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/how-were-recapping-our-meetings-with-ai-and-microsoft-teams-premium-at-microsoft/
11 лучших помощников для совещаний с ИИ в 2025 году - Stepsize AI, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.stepsize.com/blog/best-ai-meeting-assistants
Как использовать ИИ для анализа совещаний: легко повысить продуктивность с помощью…, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.salesify.ai/blogs/meeting-analysis-how-to-easily-analyze-your-meetings-with-ai
Как управлять идеальным совещанием совета директоров с поддержкой ИИ - Diligent, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.diligent.com/resources/blog/ai-board-meeting
Что такое агентное ИИ? | IBM, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
www.salesforce.com, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.salesforce.com/blog/agentic-ai-for-small-business/#:~:text=Agentic%20AI%20is%20the%20technology,between%20AI%20agents%20and%20humans.
Что такое агентное ИИ? - Объяснение агентного ИИ - AWS - Обновлено 2025 год, доступно 7 сентября 2025 года, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
Что такое агентное ИИ? | UiPath, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
Что такое агентное ИИ? Определение, виды, примеры | Workday US, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.workday.com/en-us/topics/ai/agentic-ai.html
6 примеров и сценариев использования агентного ИИ, преобразующих бизнес - Moveworks, доступно 7 сентября 2025 года, https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
Часто задаваемые вопросы о функции суммаризации совещаний в Microsoft Teams, доступно 7 сентября 2025 года, https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-sales-copilot/faqs-meeting-summary

Помимо основ: как сводки AI SeaMeet генерируют практические выводы

Содержание