Приклади AI-агентів: 40 реальних агентів, створених у 2026 році

Більшість списків прикладів AI агентів показує ті ж самі відомі продукти. Цей показує 40 агентів, які індивідуальні розробники та малі команди створили у 2026 році та подали на хакатон OpenAI на Devpost. Ми переглянули понад 1000 подань, які описують себе як агентів, вибрали 40, що демонструють різноманіття (більшість із них отримали схвалення від інших учасників), і згрупували їх за виконуваною функцією: підтримка та продажі, бек-офіс, кодування, особисте життя та конкретні галузі. Ви можете переглянути всі їх у нашому архіві 7800+ проєктів хакатонів.

Одне застереження перед списком: це проєкти хакатонів. Описи належать самим розробникам, взяті з їхніх слоганів та описів на Devpost, і ніхто незалежно не перевіряв, чи кожен агент працює так, як описано, чи використовується у виробництві. Сприймайте їх як приклади того, що люди створюють, та як ідеї, варті перевірки, а не як огляди продуктів. Кожна назва містить посилання на сторінку з ідеєю та довшим резюме.

Оновлено у жовтні 2026 року. Усі підрахунки в цій статті взяті з нашої копії галереї Devpost, зробленої 13 серпня 2026 року.

Що вважається AI агентом (а що ні)

AI агент — це програмне забезпечення, яке приймає ціль, вирішує, які кроки виконати, використовує інструменти для їх виконання (браузер, API, базу даних, пісочницю для коду) та перевіряє результат, перш ніж зупинитися. Інженерний гайд Anthropic Створення ефективних агентів (19 грудня 2024 року) проводить корисну межу: воркфлоу — це системи, де мовні моделі та інструменти виконують попередньо визначені кодові шляхи, тоді як агенти — це системи, де модель керує власним процесом та використанням інструментів.

• Чат-бот: відповідає на запитання в ході розмови. Він стає агентом, коли може діяти, наприклад, записати на прийом замість того, щоб пояснювати, як це зробити.
• Автоматизація воркфлоу: виконує ті самі фіксовані кроки щоразу (надходить форма, створюється запис у CRM). Багато продуктів, що продаються як агенти, є добре спроектованими воркфлоу, і це часто є правильним вибором.
• Агент: вибирає наступний крок на основі того, що знаходить, може повторювати цикли та зупиняється, коли ціль досягнута або коли потрібне рішення людини.

Більшість проєктів нижче знаходяться між останніми двома. Модель планує та діє, звичайний код виконує арифметику та забезпечує дотримання правил, а людина затверджує все ризиковане, наприклад платежі, електронні листи клієнтам або злиття коду. Цей патерн із залученням людини в цикл (human-in-the-loop) знову і знову з’являється у списку.

Агенти підтримки клієнтів та продажів

Агенти фронт-офісу відповідають, кваліфікують та здійснюють нагадування: завдання, де важлива швидкість, а одні й ті самі запитання повторюються.

• ChatNEX: перетворює сайт WordPress на асистента з продажів та підтримки, який відповідає на основі власного контенту бізнесу, збирає лідів та стежить за змінами, такими як ціни та наявність на складі. Його розробник каже, що він не програміст і створив це за допомогою ChatGPT.
• ListingOS: агент для продавців на eBay. Ви фотографуєте товари, GPT-5.6 створює описи з урахуванням цін, а ви публікуєте їх з одного екрана перегляду.
• CallChat ZERO: чат-агент для збору лідів, побудований навколо згоди. Він збирає лише те, з чим відвідувач погоджується, обмежує термін зберігання даних та передає справу людині з журналом аудиту.
• TeleVoice: бот у Telegram, який здійснює вихідні AI-дзвінки з продажами англійською або іспанською через Twilio. Ви надсилаєте боту повідомлення, і він дзвонить на номер та веде розмову.
• Agentic-CS: багатомовна платформа обслуговування клієнтів для малого бізнесу, створена з урахуванням потреб малих та середніх підприємств Малайзії, яка відповідає на основі затверджених бізнес-знань, виконує контрольовані воркфлоу та зберігає людину у ролі відповідальної особи.
• Briefly: перетворює назву компанії потенційного клієнта на бриф для розвідувального дзвінка з контекстом компанії, ймовірними болючими точками, індивідуальними запитаннями та таймованим планом.
• ChurnControl: панель керування утримання клієнтів для команд customer success, яка позначає облікові записи, що ризикують піти, пояснює чому та пропонує дії, які затверджує людина.

Патерн, який варто копіювати: кожен із них обмежує агента одним типом розмови та робить передачу справи людині явною. Для більше ідей у цій сфері дивіться Ідеї ШІ для маркетингу та продажів.

Операційні та бек-офіс агенти

Бек-офіс агенти виконують примирення, сортування та паперову роботу. Робота повільна й повна правил, а помилки коштують грошей, тому розробники таких систем найсильніше покладаються на верифікацію.

• flowpilot-ai: сім узгоджених агентів, які сортують пошту, керують завданнями, планують зустрічі, обробляють сервісні тикети та створюють виконавчий звіт за однією інструкцією.
• Агент «Зустріч до Дії»: перетворює транскрипт або аудіозапис зустрічі на пункти дій із відповідальними, а потім створює відповідні GitHub issues.
• SupplyTact: агент для планування ланцюгів постачання, розроблений навколо фармацевтичних операцій, який досліджує ризики постачання, запускає детерміновані симуляції та демонструє докази, що стоять за кожним рекомендацією.
• Argus: команда агентів, що виконує due diligence постачальників, зокрема щодо інструментів ШІ, агентів та MCP-серверів, для компаній без аналітика безпеки.
• AuditGuard DE: примиряє німецькі бухгалтерські звіти (EXTF, SuSa, BWA та USt-VA) і зупиняється зі списком відсутніх доказів замість того, щоб вгадувати значення.
• Ledger Sense AI: зв’язує хаотичні банківські платежі з рахунками. GPT-5.6 вирішує неоднозначні назви та посилання, звичайний код виконує математичні розрахунки та облік, а кожне рішення пояснюється.
• ARIA: агент для аналізу дохідної інтелектуальності для малих нігерійських торговців, який читає повідомлення WhatsApp та банківські сповіщення вночі та щоранку надає три пріоритетні дії.
• Match2: агент для рекрутингу, який зіставляє кандидатів із вакансіями за навичками, рівнем досвіду, галуззю та обов’язковими вимогами, ранжує їх та пояснює кожне зіставлення.

Зверніть увагу, як часто модель тримають подалі від цифр. AuditGuard DE та Ledger Sense AI дозволяють детермінованому коду виконувати арифметику, а модель використовують лише для нечітких частин — це розумний розподіл для всього, що стосується грошей. Більше фінансових проєктів зібрано в AI-ідеї для фінансів.

Агенти для розробників та кодування

Програмне забезпечення — це сфера, де агенти найпоширеніші в цьому корпусі: за нашою кількістю ключових слів, 364 із 1032 проєктів агентів згадують код, розробників, репозиторії, баги або CI у своїй назві або слогані. Деякі з них — агенти, що виправляють код; багато — інструменти, що спостерігають, записують або обмежують інших агентів.

• Hermes World: шар візуалізації в реальному часі, що показує, що робить кожен агент у багатокористувацькій системі. З 22 лайками, це був найпопулярніший проєкт агента в галереї.
• RuntimE.Razor: допомагає кодувальним агентам видаляти мертвий код, використовуючи дані виконання, тобто який код фактично запускався, замість лише статичного аналізу.
• Автономний агент для виправлення збоїв CI: відтворює збійний запуск CI, пише виправлення та регресійний тест, перевіряє обидва в чистому пісочниці та відкриває pull request лише тоді, коли всі перевірки проходять успішно.
• Cortex: перетворює індивідуальний чат з агентом на командну сесію. Колеги роблять позначки на UI, створеному агентом, на спільному холсті, а агент застосовує зміни до коду.
• AutoFix Swarm: багатокористувацька система, яка діагностує збої програмного забезпечення, генерує цільові виправлення та перевіряє кожну латку перед передачею.
• GlassHouse: реєстратор польотів для кодувальних агентів. Він записує редагування файлів, термінальні команди та запуски тестів, а потім відтворює сесію з хешами, що свідчать про незмінність.
• ReproBot: береть GitHub issue, пише мінімальний скрипт відтворення, запускає його та показує, чи є баг реальним.
• War Room: команда агентів реагування на інциденти, яка діагностує збій, знаходить коміт, що спричинив його, пропонує виправлення та складає чернетку постмортему, причому міркування кожного агента видно під час роботи.

Кількість інструментів захисту сама по собі є сигналом: люди, які щодня використовують кодувальних агентів, хочуть мати записи, відтворення та шлюзи затвердження. Незалежно від того, для якої сфери призначений ваш агент, плануйте цей шар з самого початку.

Особисті та життєві агенти

Споживчі агенти діють від імені людини в повсякденному житті: вдома, на комп’ютері, на кухні чи в подорожі.

• Sara Smartest Speaker: розумна колонка, побудована на апаратній платформі Raspberry Pi, яка підтримує двосторонню голосову розмову та передає завдання відкритому агенту з інструментами та навичками. З 14 лайками, це був другий за популярністю проєкт агента.
• Porter: перетворює Mac на агента, керованого голосом, який бачить екран, використовує ваші застосунки та вчиться вашим уподобанням.
• Clark: веб-агент, який виконує завдання в браузері за звичайною мовою, включаючи пошук, заповнення форм та вхід, і залишає чутливі дії на ваш розсуд.
• AJÒ Beach: планує день на пляжі в Сардинії та переглядає плани відповідно до змін у вітрі, хвилях та ваших власних обмеженнях.
• Tail Villain: перетворює особисту мету на дорожню карту з аналітикою прогресу та живим голосовим коучингом.
• BepFlowAI: допомагає вирішити, готувати їжу, готувати заздалегідь або їсти на вулиці, з окремими агентами для рецептів, ресторанів та того, що вже є на вашій кухні.
• Nook: пам’ятає ваш дім. Зробіть фото холодильника або позначте предмет, і він відстежуватиме дати придатності та розташування, щоб відповідати на запитання «чи не зіпсувалося моє молоко?» або «де мій паспорт?»
• GenkanAI: перетворює наявний домашній інтерком на агента, який спілкується з відвідувачами, використовуючи додаткову плату ESP32 замість нової проводки.

Особисті агенти залежать від довіри та мінімальної потреби в налаштуваннях. Найчіткіші приклади тут починаються з одного рутинного завдання та одного пристрою, а не з наміру керувати всім вашим життям.

Галузеві агенти: охорона здоров’я, фінанси, право та нерухомість

Галузеві агенти несуть правила, про які не знають універсальні інструменти. У регульованих сферах ці розробники послідовно залишають професіонала на посаді, що приймає рішення.

• VitalCue: керує хтось через надання першої допомоги в реальному часі, спостерігаючи та слухаючи через телефон. Описується як Android-прототип, що працює переважно офлайн.
• AIHealthExpert: клінічний робочий простір, де агенти GPT-5.6 обробляють аналіз, синтез доказів та документацію, а клініцисти контролюють прийняття рішень.
• Autonomous Wellness Front-Desk Agent: чат-агент, що працює 24/7 для клінік, який відповідає на поширені запитання, перевіряє доступні слоти, записує та переглядає візити та передає розмову персоналу з повним контекстом.
• CREDGEN-AI: багатоканальна платформа кредитування для небанківських фінансових компаній (НБФК), яка охоплює залучення клієнтів, підписку, перевірку на шахрайство та видачу дозволів.
• Served: допомагає малим бізнесам відповідати на фінансові судові вимоги без юридичної команди. Вона перевіряє, чи є запит справжнім, витягує відповідні записи та готує пакет доказів для перевірки людиною.
• LexStrike: тестує договір на міцність, змушуючи агресивних агентів атакувати кожну клаузулу, поки захисний агент відповідає, а потім дозволяє вам виправити та перевірити його знову.
• MaLu Estate AI Agency OS: система для агентства нерухомості, в якій агенти готують слідкування за лід-ами, тексти оголошень та внутрішні довідки, тоді як люди керують моментами, що вимагають довіри. Засновник стверджує, що вона розробляється паралельно з діючим агентством в Хорватії.
• MoveOutDocs: допомагає малим власникам нерухомості документувати пошкодження при виїзді орендаря за допомогою структурованих фото та правил зносу для їхньої юрисдикції, а потім створює деталізований лист про вирахування коштів.
• Umbra: планує щоденні графіки захисту від сонця для зовнішніх робочих бригад на основі даних про поточний УФ-індекс, погоду та фото з об’єктів на кількох робочих майданчиках.

Ідеї в сфері охорони здоров’я мають власну колекцію: AI-ідеї для охорони здоров’я.

Як були створені ці агенти

Devpost просить кожну команду вказати, з чого вони складалися. Ми порахував ці теги серед 1032 проєктів, назва або слоган яких згадує агента, агентів або агентність; 1029 з них вказують принаймні один інструмент. Теги надаються самостійно, і оскільки хакатон проводила OpenAI, її власні інструменти представлені надмірно.

Виділяються три речі. Більшість агентів працюють на звичайних веб-стеках (TypeScript або Python, React, SQL-база даних), а не на екзотичній інфраструктурі. Фреймворки агентів рідкісні: LangGraph зустрічається в 33 проєктах, LangChain — у 18, а OpenAI Agents SDK — приблизно в 15, тож більшість розробників писали власний цикл навколо API моделі. А MCP, відкритий протокол для підключення моделей до інструментів і даних, вже використовується приблизно кожним сьомим проєктом агента.

Як створити власний MVP ШІ-агента

Більшість агентів, згаданих вище, були створені одним-двома людьми під час хакатону. Перетворення одного з них на продукт, за який люди платять, — це переважно питання звуження фокусу. Практичний порядок дій:

1. Оберіть одну задачу з чітким кінцем. «Зіставити банківські платежі минулого місяця з рахунками» — це агент; «керувати моєю фінансовою командою» — ні. Запишіть, як виглядатиме завершення, і хто це перевірятиме.
2. Почніть із робочого процесу, потім додавайте автономність. Скриптуйте кроки, які ви вже знаєте, і дозволяйте моделі приймати рішення лише там, де шлях дійсно варіюється. Гайд Anthropic дає ту саму пораду: знайдіть найпростіше можливе рішення та додавайте складність лише за потреби.
3. Надайте йому кілька чітко визначених інструментів. Кожен інструмент (пошук у CRM, читання календаря, запуск тестів) потребує чітких вхідних даних, зрозумілих повідомлень про помилки та найвужчих дозволів, які працюють. MCP — поширений спосіб їх експортувати.
4. Тримайте математику та правила в коді. Розрахунки, валідація та все, що стосується юридичних або фінансових питань, мають бути в детермінованому коді, як це роблять AuditGuard DE та Ledger Sense AI.
5. Встановіть людський контроль для незворотних дій. Платежі, вихідні електронні листи, об’єднання та видалення очікують на затвердження, доки агент не заробить довіру.
6. Логуйте кожен крок і тестуйте на реальних випадках. Зберігайте запис кожного виклику інструмента та рішення (ідея GlassHouse) та створюйте невеликий набір реальних завдань із відомими правильними відповідями для повторного запуску після кожної зміни промпту або моделі.
7. Слідкуйте за вартістю на одне завдання. Агент, що працює в циклі, викликає модель багато разів. Вимірюйте кількість токенів на завершене завдання на ранньому етапі, ще до встановлення ціни на продукт.

Щодо ширшого процесу розробки будь-якого ШІ-продукту (вибір моделі, пошук, оцінки та обмежувачі), дивіться як створити ШІ-додаток. Операційні витрати, такі як токени та моніторинг, розглядаються в вартості розробки ШІ-додатків.

Перш ніж писати код, переконайтеся, що хтось взагалі хоче цього агента: як перевірити ідею стартапу розглядає дешеві тести. Клікабельний прототип екранів затвердження часто є найшвидшим способом показати користувачам, що робитиме агент і де вони зберігають контроль; інструменти для прототипування ШІ перелічує доступні варіанти.

Часті запитання

Маєте ідею для агента, яка потребує першої версії? Ми розробляємо індивідуальні MVP за місячними планами: двотижневі спринти за $399/міс, щотижневі спринти за $899/міс, або розробка 24/7, ціна за запитом. Дивіться сторінку з цінами щоб дізнатися, що входить у кожен план.