Nurax.ai — российская платформа совершила качественный скачок

В августе 2025 года Nurax вышел на рынок как единый ИИ-агент, способный автономно выполнять бизнес-задачи. Однако уже в первых пилотах с ритейл-компаниями (200+ торговых точек, 15 тысяч заказов в день) выявилось ограничение: один агент, пытающийся делать все, неизбежно проигрывает системе специализированных исполнителей под управлением координатора.

«Мы увидели это на практике, — говорит Никита Шуков, основатель Nurax. — Когда один агент брал на себя и исследование рынка, и написание кода, и проверку качества, точность падала. Рынок в 2026 году движется к специализации, и мы перестроили архитектуру под этот тренд».

Ключевое изменение  — внедрение оркестратора. Теперь платформа работает по схеме «планировщик — исполнители — контролер». Оркестратор, как дирижер: разбивает сложную задачу на подзадачи, делегирует их профильным агентам и собирает результат. Результат такой работы уже не только ответ в чате, а и готовый артефакт (отчет, презентация, лендинг, сайт, код), прошедший независимую проверку.

В отличие от прошлой версии платформа оперирует четырьмя типами агентов вместо одного универсального.

Агент-исследователь (explore) — работает только на чтение. Изучает кодовую базу, документацию, архитектуру проекта, собирает рыночные данные и веб-источники. Его задача — предоставить фактологическую базу без риска что-либо изменить.

Агент-исполнитель (worker) — полноценная «рабочая лошадка». Пишет код, создает документы, генерирует контент, запускает сборки и тесты. 

Агент-ревьюер (reviewer) — независимый контролер качества. После того как исполнитель закончил, ревьюер проверяет результат на соответствие требованиям, ищет регрессии и оценивает риски.

Агент-оператор (operator) — для работы с внешним миром. Браузер, OAuth-подключения, внешние сервисы, корпоративные приложения. Оператор выполняет цикл «прочитал — изменил — проверил» в удаленных системах.

По данным компании, после внедрения четырехуровневой архитектуры точность выполнения сложных многоэтапных задач в пилотных проектах составила 92% против 65% в предыдущей версии.

Вторая архитектурная инновация Nurax  — система навыков (skills). Каждый навык представляет собой специализированные инструкции и инструменты для конкретной задачи.

На момент релиза платформа включает более шестидесяти навыков, разбитых по доменам:

• Документы: создание и редактирование PDF, DOCX, PPTX, XLSX, работа с презентациями
• Исследования: глубокий поиск с верификацией источников, академический поиск через OpenAlex (более 240 миллионов научных работ), конкурентная разведка
• Инженерия: кодогенерация, веб-разработка, SQL-запросы, FastAPI, создание лендингов
• Маркетинг и продажи: исследование аккаунтов, подготовка к переговорам, составление аутрич-писем, конкурентный анализ
• Дизайн: визуальные концепты, генерация логотипов, темы оформления
• Финансы и право: аудиторская поддержка, анализ отклонений, подготовка журналов проводок, ревью контрактов и NDA, оценка рисков

Каждый навык содержит инструкции, готовые скрипты, шаблоны и конвейеры автоматической проверки. Разработчики могут создавать собственные навыки под задачи бизнеса.

Добавлены сценарии бизнес-автоматизации, примеры:

Еженедельная автоматическая сводка
Агент в заданное время собирает данные из CRM, внутренних отчетов и внешних источников, формирует дайджест в формате PDF или презентации и отправляет его на почту руководителю. Процесс полностью автономен: от сбора до доставки.

Мониторинг конкурентов и рынка
Агент-исследователь ежедневно сканирует новости, прайс-листы и публикации конкурентов, сводит изменения в таблицу и при обнаружении пороговых отклонений отправляет оповещение в Telegram.

Подготовка материалов для встречи
Перед встречей с заказчиком или инвестором агент собирает профиль компании, финансовые показатели, новостной фон, готовит меморандум на 2–3 страницы — и кладет готовый файл в рабочую папку.

Проверка контрагентов и договоров
Юридический сценарий: загрузка договора проверка на стандартные риски сверка с шаблоном организации формирование заключения с цветной маркировкой проблемных пунктов.

Nurax  получил встроенную систему каналов связи и внешних интеграций.

Платформа подключается к Telegram и MAX в качестве каналов коммуникации — пользователь может поставить задачу через мессенджер и получить готовый результат туда же прикрепленным к ответу. Для Telegram реализован поток с готовой ссылкой на бота, который не требует от пользователя навыков разработчика.

Второй уровень интеграций — корпоративные сервисы через IMAP/SMTP (почта), прямое API-подключение и интеграцию с внешними системами через стандартные протоколы.

Третье — браузерная автоматизация. Агент-оператор умеет открывать страницы, заполнять формы, проходить авторизацию и делать скриншоты, что позволяет автоматизировать процессы, для которых нет открытого API.

Выход Nurax  происходит на фоне стремительного роста российского рынка генеративного ИИ. По данным исследования ONSIDE и Just AI, по итогам 2025 года объем рынка достиг 58 миллиардов рублей против 13 миллиардов годом ранее — рост в 4,5 раза. К 2030 году, по оптимистическому сценарию, рынок может вырасти до 778 миллиардов рублей при среднегодовом темпе 68%.

Ключевой драйвер — смещение от инфраструктуры к сервисам и от универсальных моделей к вертикальным специализированным решениям. «Коммерсантъ» в мае 2026 года отмечает, что бизнес все активнее инвестирует в специализированные ИИ-агенты, интегрированные с профильными системами. По данным MWS AI, уже 29% российского рынка GenAI приходится на ИИ-агентов.

Глобальный контекст также способствует: рынок автономных ИИ-агентов превысил 6,8 миллиарда долларов в 2024 году со среднегодовым темпом роста 30,3%. При этом российские решения вынуждены развиваться в условиях ограниченного доступа к западным API и моделям, что стимулирует спрос на полностью локальные платформы.

В пилотных внедрениях Nurax показал следующие результаты:

В ритейл-компании с 200 точками продаж время обработки запросов клиентов сократилось с 42 до 6 минут (минус 86 процентов), доля автоматизированных обращений выросла с 31 до 82 процентов. Ошибки операторов снизились с 14 до 3 процентов.

В технологической компании, использовавшей Nurax для кодогенерации и автоматизации тестирования, время выпуска релиза сократилось в 3 раза при сохранении качества кода — за счет встроенного ревьюера, который перехватывал регрессии до попадания в продакшн.

Планы

В ближайших планах компании — запуск маркетплейса навыков, где сообщество сможет публиковать собственные специализации, и расширение библиотеки корпоративных интеграций через прямые API-подключения к российским сервисам.

«Мы построили платформу, на которой бизнес может собрать собственную команду ИИ-сотрудников без единой строки кода, — резюмирует Шуков. — 2026 год — это год, когда ИИ-агенты перестают быть экспериментом и становятся операционным стандартом».