ИИ-агент нажимает кнопки за сотрудника: что computer use может в старой 1С и CRM и где его надо держать за руку

Вечер, бухгалтер открывает почту. Там двенадцать счетов от разных поставщиков, и каждый надо руками перенести в старую 1С: найти контрагента, вбить строки, сверить НДС. Рядом живёт самописная CRM, куда те же клиенты заводятся второй раз. Ни у одной из программ нет API, так что связать их напрямую никто не взялся.

Агент computer use обещает сделать это вместо неё. Это ИИ, который смотрит на скриншоты экрана, находит на них кнопки и поля, двигает мышь и печатает, как человек. Ему не нужен API: он работает с тем же окном, что и сотрудник.

Наш ответ короткий. Сделает, но как стажёр в первую неделю. Черновик заполнит, кнопку «Провести» ему давать нельзя.

Что он умеет на самом деле

Типовая работа выглядит так. Агент открывает входящий PDF или Excel, вытаскивает реквизиты и построчно вносит их в старую программу. Раз в неделю заходит в личный кабинет поставщика, скачивает отчёт и кладёт его в общую папку [1]. Переносит карточки клиентов между CRM, почтой и учётной базой [2]. Разбирает письма с вложениями, находит контрагента и готовит черновик заказа [3].

На коротких заданиях цифры впечатляют. В тесте OSWorld-Verified 369 заданий на настоящем рабочем столе. Человек решает около 72% из них, лучшая модель, Claude Fable 5, — 85,96% (официальная таблица результатов, проверено 25 сентября 2026) [4]. Из России модели Anthropic напрямую недоступны, так что для нас это планка, а не выбор. Открытый агент UI-TARS-1.5 от ByteDance, который можно запустить у себя, набирает на OSWorld 42,5% [5].

Только короткое задание в таком тесте — это «поставь двойной интервал в документе». Перенос двадцати счетов со сверкой контрагентов — задача длинная.

На длинной работе он сыпется

Летом 2026 года авторы OSWorld выпустили вторую версию теста с реалистичными сценариями. У половины из них человек тратит больше 1,6 часа, агенту нужно до 500 шагов. Лучшая из проверенных конфигураций (Claude Opus 4.8) довела до конца 20,6% задач, с учётом частично сделанного — 54,8% [6]. Одно длинное поручение из пяти.

На поиск и исправление собственных ошибок агенты тратят меньше 7% усилий. Часто замечают расхождение в данных, но всё равно отправляют форму [6]. На таблицах в десятки строк теряют строки или ходят по кругу по уже обработанному [7].

Для бухгалтерии хуже всего непостоянство. Когда одну задачу гоняли восемь раз подряд, доля успешных прогонов падала с 60% до 25% [7]. Сегодня счёт перенесён правильно, завтра на таком же пропущена строка.

Он ещё и медленный. Агенты делают в 1,4–2,7 раза больше шагов, чем опытный человек. В замере 2025 года тот самый двойной интервал занял у агента 12 минут против 30 секунд у человека [8].

Мы сами пробовали две вещи от Moonshot. Агент Kimi собирал и сортировал файлы в папке: справился, но медленно и довольно дорого, точно не замеряли. Отдельное расширение Kimi WebBridge управляет обычным браузером с уже выполненными входами, им мы снимали данные Wordstat. Обе задачи короткие, а результат видно глазами. Здесь агент и полезен.

Чего не знает никто: как такие агенты работают с самописной CRM из нулевых. Публичных замеров на подобных программах нет [9]. Ваша программа будет первым тестом.

Что он может сломать в базе

Дубли. В одном описанном случае агент из-за сбоя связи запускал повтор за повтором и завёл 847 одинаковых карточек клиентов, пока его не остановили [7].

Мусор в номенклатуре. «Болт М8х40» в счёте и «болт м8-40» в базе для агента разные товары, если нет таблицы соответствий. Появляются двойники и нулевые остатки. Если агент сам проводит документы, ошибка уходит в книгу покупок и НДС [10].

Клик не туда. Между скриншотом и кликом проходит 3–5 секунд. Выскочило за это время уведомление — агент нажмёт на него [11].

Чужие команды. Мелкий бледный текст в скане накладной или в письме агент может принять за указание и отправить данные наружу [1]. Нажимать ничего не нужно: уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot срабатывала, когда агент просто читал письмо [12].

Наша позиция: агенту черновик, человеку проведение

Агент работает под своей учётной записью с минимальными правами, а не под паролем главного бухгалтера. Всё, что он создаёт, остаётся черновиком. Человек открывает документ, сверяет с исходником и проводит сам [10].

Если документы одинаковые и их сотни в день, на наш взгляд, агент лишний. Обычный робот-кликер по жёсткому сценарию (это называют RPA) сделает то же быстрее и не тратится на раздумья перед каждым кликом. Его слабость в другом: любое изменение формы в 1С или CRM ломает сценарий [10]. Агент нужен там, где счета от каждого поставщика выглядят по-своему.

Есть и путь мимо экрана. Часть российских решений ходит в 1С не через картинку, а через расширение внутри самой базы. Так устроен PIX Оператор: он ставится в 1С:Предприятие версии 8.3.10 и новее, ещё работает с Bitrix24, Telegram и Jira [13]. Если ваша 1С подходит по версии, сначала посмотрите на такой путь. Для 1С постарше он не годится, а про самописные программы в его описании ничего нет. Там остаётся экран.

Что сделать завтра вечером

Начните с проверки, которая не требует ни агента, ни программиста.

1. Возьмите 3–5 настоящих документов от разных поставщиков. Замените названия клиентов и персональные данные на выдуманные [14].
2. Загрузите их в GigaChat: он понимает сканы и фото первичных документов, базовый доступ бесплатный [15].
3. Попросите обычными словами: «Извлеки ИНН, дату, табличную часть с номенклатурой, суммами и НДС и сведи в таблицу».
4. Сверьте результат с оригиналом глазами.

Если модель путается в ваших сокращениях и артикулах, агент с экраном не поможет. Он ошибётся так же, только медленнее и прямо в базе. Если разобрала всё правильно, можно думать о пилоте.

Пилот делают на копии базы, никогда на рабочей. Агенту заводят отдельного пользователя вроде «ИИ_Тест» и разрешают только черновики [10]. Первые две недели он работает в тени: тот же счёт заносят и сотрудник, и агент, а в конце дня результаты сравнивают [16]. Считайте две вещи: сколько черновиков приняли без правки и сколько раз агент сообщил «сумма сошлась», когда она не сошлась. Второе число должно быть нулём [10].

Посмотреть, как агент кликает по экрану, без кода можно в AutoClaw от Zhipu: это бесплатный клиент под Windows и macOS [17]. Дайте ему безопасное поручение: зайти на тестовый сайт и скачать отчёт. Работает ли он из России без обходных путей, мы не проверяли.

Кто что умеет: короткая справка

Для пробы этого хватает. Понимание ваших документов бесплатно проверяется в GigaChat, клики по экрану — в AutoClaw на тестовой задаче. Если 1С свежая, сравните решения, которые ходят в неё через расширение. Если программа старая или самописная, остаётся агент с экраном, и тогда он заполняет черновики, а проводит их человек.

Источники

1. NAXIA. Computer Use: AI Agents That Use the Computer — https://www.naxiaglobal.com/blog/computer-use-ai-agents-business-en/
2. Интеграция ИИ с 1С: ассистенты, AI-агенты и нейросети для бизнеса — https://binavigator.ru/services/vnedrenie-ii/integratsiya-ii-s-1s-assistenty-ai-agenty-i-neyroseti-dlya-biznesa/
3. Сколько стоит ИИ-агент для 1С: лицензия и реальные расходы на токены, NFP — https://nfp2b.ru/2026/09/21/skolko-stoit-ii-agent-litsenziya-i-tokeny/
4. Pinggy Blog. How to Control Your Computer with AI Agents in 2026 — https://pinggy.io/blog/control_computer_with_ai_agents/
5. bytedance/UI-TARS, GitHub — https://github.com/bytedance/ui-tars
6. OSWorld 2.0: Benchmarking Computer Use Agents on Long-Horizon Real-World Tasks, arXiv — https://arxiv.org/abs/2606.29537
7. Fiddler AI. AI Agent Failure Rate: Why 70-95% Fail in Production — https://www.fiddler.ai/blog/ai-agent-failure-rate
8. OSWorld-Human: Benchmarking the Efficiency of Computer-Use Agents, arXiv — https://arxiv.org/html/2506.16042v1
9. InfinyAI. Automate legacy software with no API — https://infinyai.com/en/ai-for-business/automate-legacy-software-without-api/
10. AI for 1C: what a model can do next to 1C and how to start — https://azamat.ai/en/articles/ai-for-1c/
11. Exposing, Exploiting, and Mitigating TOCTOU Vulnerabilities in Browser-Use Agents, arXiv — https://arxiv.org/pdf/2603.00476
12. Trent AI. Agentic AI Security Terminology: A 2026 Glossary — https://trent.ai/blog/agentic-ai-security-terminology/
13. PIX Оператор: ИИ-агент для 1С и бизнес-систем, NFP — https://nfp2b.ru/products/pix-operator/
14. BinaryBits. AI Agents for Small Businesses: Real Fixes & Costs (2026) — https://binarybits.co/blog/ai-agents-for-small-businesses
15. Plaan. ИИ для 1С: автоматизация учёта и умный помощник — https://plaan.ai/ai-dlya-1c/
16. ReinforcedX. Human-in-the-Loop AI — https://www.reinforcedx.com/ai-systems/human-in-the-loop
17. Skywork. AutoClaw & AutoGLM: The Complete Guide to Zhipu AI's Autonomous Agent — https://skywork.ai/skypage/en/autonomous-agent-guide/2062480504357048320
18. UI-TARS AI Desktop — https://ui-tarsai.com/
19. Alibaba Cloud. QwenWork: Computer Control — https://www.alibabacloud.com/help/en/qwenwork/computer-use
20. Moonshot AI — https://www.moonshot.ai/
21. DeepSeek API Docs. Vision — https://api-docs.deepseek.com/guides/vision/
22. Sherpa RPA — интеллектуальная автоматизация бизнес-процессов — https://firstbit.finance/sherpa_rpa
23. PIX RPA платформа для роботизации, Первый Бит — https://www.1cbit.ru/1csoft/pix-robotics-rpa-platform/