Агент купил не то: что тест Visa говорит продавцам

Visa впервые проверила, как ИИ-модели ведут себя в роли покупателя. Средний результат — 57,2% успешных попыток, но важнее другое: в 54% провальных попыток агент всё равно оформил покупку [1]. Для продавца это вопрос не технологий, а возвратов, претензий и доверия к каналу, который только появляется.

Что произошло

5 ноября 2026 года Visa опубликовала Visa Agentic Commerce Benchmark — отраслевой тест покупок через ИИ [1]. Это первый бенчмарк агентной коммерции: в первом раунде 22 модели от 12 лабораторий прошли 15 покупательских сценариев: выбрать телевизор, ноутбук, прибор для ухода. На каждый сценарий у модели было три попытки [1]. Коротко о результатах мы писали в новости о тесте Visa.

Результаты по данным Visa [1]:

• в среднем модели прошли 57,2% попыток: лучшая — 82,2%, худшая — 28,9%;
• модели, которые выясняли больше скрытых требований покупателя, проходили в 70,2% случаев, а те, что выясняли меньше всех, — в 44,4%;
• пять самых дорогих моделей прошли 67,1% попыток, пять самых дешёвых — 50,2%;
• все три попытки подряд удавались только в 34,2% случаев — это устойчивость ответа, или «три из трёх»;
• около 54% провальных попыток закончились покупкой.

Visa не называет модели. По данным Fortune в пересказе The Next Web, первое место с 82% разделили агенты Google и Meta*, Claude — третий (76%), агент OpenAI — шестой (64%) [2]. Сама Visa подчёркивает, что тест не входит в продукт Visa Intelligent Commerce и что компания не делает вывода «агенты не готовы к торговле» [1]. Руководитель направления роста Visa Рубайл Бирвадкер в разговоре с журналистами был резче: «Мы пока не там — ни с точки зрения доверия, ни с точки зрения технологий» [2].

Как это устроено

В тесте покупатель не выкладывает все требования сразу — агент должен выяснить их в разговоре. Например, в сценарии с телевизором клиент называет бренд и упоминает членство в программе магазина, но молчит о бюджете, поддержке HDR10+ (стандарт расширенного динамического диапазона изображения) и игровых функциях [2].

Попытка засчитывается, только если агент выяснил все требования из задания и принял верное решение: купить подходящий товар или отказаться от покупки, если подходящего нет [1]. Угадать не получится: агент должен собрать достаточно сведений, чтобы обосновать выбор [2].

Отсюда главный вывод теста. Ошибка агента обычно не в том, что он не умеет нажать «оформить». Он не задаёт вопросов и торопится купить. Следующим этапом Visa обещает проверять оформление заказа, оплату и размещение заказа [1] — то есть агентное оформление заказа.

Что уже есть у других и в России

Агенты уже покупают по-настоящему. 6 ноября Amazon дал части покупателей в США заказывать через Alexa for Shopping по SMS: найти товар, собрать корзину, оплатить, настроить еженедельный заказ продуктов [3][4]. Amazon сообщает, что за 12 месяцев Alexa for Shopping пользовались более 400 млн клиентов [4]. Как часто агент ошибается в таких заказах, Amazon не раскрывает — данных нет. Подробнее — в новости об Alexa по SMS.

В России крупные игроки пока на шаг раньше покупки или оставляют решение человеку:

• «ВсеИнструменты.ру» 5 ноября запустили MCP-сервер — точку подключения, через которую ИИ-модель получает доступ к каталогу из 2 млн позиций и к инструкциям по работе с ним. Сервер получил около 400 тыс. обращений; сборку корзины и заказ через агента компания только планирует [5]. Мы писали об этом в новости о MCP-сервере «ВсеИнструменты.ру»;
• «Яндекс» в июне запустил платформу агентов в «Алисе AI». Первые агенты — «Такси» и «Лавка», они, например, собирают продуктовую корзину; внешние партнёры должны получить доступ до конца года [6]. На платформе Yandex AI Studio, по данным самого «Яндекса», создано более 43 тыс. агентов [7];
• «Т-Инвестиции» в сентябре разрешили подключать к брокерскому счёту внешних ИИ-агентов, но последнее слово в сделке остаётся за человеком [8].

Сколько ошибок допускают агенты на российских площадках, публичных данных нет.

Что это значит для бизнеса в России

Visa и Mastercard приостановили работу в России в марте 2022 года [9], так что сам бенчмарк и инфраструктура Visa для российских продавцов напрямую не применимы. Но выводы теста не привязаны к платёжной сети: они о том, как модель выясняет потребность покупателя.

Дальше — мнение редакции.

• Полная карточка — меньше промахов. Тест показывает, что промахи возникают там, где требования не названы явно. Если у телевизора в каталоге не указан стандарт HDR, агент не сможет проверить совпадение, даже если спросит. Насколько каталог понятен агентам, описывает агентопригодность.
• У продавца есть рычаг. Тот, кто открыл агентам агентную витрину, как «ВсеИнструменты.ру», может править инструкции для агента [5]. В них можно прямо прописать уточняющие вопросы для сложных категорий.
• Ошибка агента придёт к продавцу как возврат. Для магазина ошибочный заказ агента выглядит как обычный заказ, а затем как возврат. Как российские правила о возврате и ответственности применяются к покупкам через агента, данных мы не нашли — это вопрос к юристам компании.
• Человек подтверждает дорогие покупки. Подход «агент готовит — человек подтверждает», как у «Т-Инвестиций» [8], в ближайшее время выглядит разумной нормой.

О том, почему покупателей через агентов пока мало, мы писали в разборе «Агентная коммерция: платёжные сети готовы, покупатели — пока нет». Тест Visa добавляет вторую причину: агент ещё не всегда надёжен как покупатель.

Что делать сейчас

1. Проверьте 20–30 самых продаваемых товаров: все ли параметры, по которым покупатель выбирает, заполнены в машиночитаемом виде, а не только в тексте описания или на картинке.
2. Для сложных категорий — техники, стройматериалов — составьте список обязательных уточняющих вопросов. Он пригодится и для инструкций MCP-сервера, и для собственного чат-бота.
3. Если открываете каталог агентам, заранее решите, где агент может только подбирать, а где оформлять заказ, и требуйте подтверждения человеком выше порога суммы.
4. Начните помечать заказы, пришедшие через ИИ-агентов, и отдельно считать по ним возвраты. Без этого не узнать, во что обходятся ошибки агентов.
5. Прогоните свой каталог через доступные ИИ-ассистенты на типовых запросах клиентов и посмотрите, где они ошибаются. Сценарии и записи попыток Visa выложила на сайте Visa Payments Frontier [1] — их можно взять за образец. Как такие проверки устроены для советов российских ассистентов покупателю — в материале «Почему советам нейросетей нельзя верить на слово» на checkeragent.ru.

* Meta Platforms признана в России экстремистской организацией, её деятельность запрещена.