Рост популярности ИИ-агентов: почему бизнесу необходимы платформы для управления ими

Количество активных ИИ-агентов в компаниях по всему миру уже достигло 28,6 миллиона. По прогнозам аналитического агентства Statista, к 2030 году этот показатель превысит 2,2 миллиарда. Столь стремительный рост порождает новую проблему — «разрастание агентов» (agent sprawl), что требует внедрения специализированных систем управления.

Платформы как цифровая кадровая служба

Специалисты по информационным технологиям сравнивают платформы управления агентами с цифровым отделом кадров. В обзоре отмечается, что современные ИИ-агенты часто работают вне рамок централизованного контроля, становясь эквивалентом «теневых ИТ». Это создает риски: в случае сбоя у компании не остается ни истории аудита, ни контроля версий, ни механизмов управления для исправления ситуации.

На рынке уже представлены решения от крупнейших технологических игроков, включая Google Vertex AI Agent Builder, Amazon Bedrock Agents и Microsoft 365 Copilot. Также развиваются специализированные стартапы, такие как Decagon AI и Sierra AI. Эти платформы позволяют оркестровать работу множества систем и автоматизировать сложные бизнес-процессы.

По словам Диптамая Саньяла, ведущего инженера CrowdStrike, ключ к успеху заключается в том, чтобы воспринимать агентов как часть инфраструктуры, а не как отдельные функции. Без единой платформы управления компании рискуют получить десятки разрозненных инструментов без общего контекста и повторяемых шаблонов работы.

Риски бесконтрольного разрастания

Главным препятствием при массовом внедрении ИИ-агентов становится их потребность в доступе к одним и тем же корпоративным данным. Ману Нараян, ИТ-директор GitLab, подчеркивает, что отсутствие продуманного стека технологий может привести к ситуации, когда ключи от всей информационной системы окажутся в руках десятков сторонних поставщиков и их агентов.

Эксперты выделяют несколько негативных последствий бесконтрольного разрастания агентов:

• несогласованное поведение программ;
• дублирование функционала;
• непрозрачность владения и ответственности;
• скрытые расходы на вычислительные мощности;
• уязвимости в системе безопасности.

Ситуация осложняется популярностью потребительских решений, таких как OpenClaw. Сотрудники могут пытаться автоматизировать свои задачи самостоятельно, что затрудняет отслеживание всех активных инструментов внутри корпоративной сети. Платформы управления решают эту проблему, обеспечивая наблюдаемость — понимание того, какие агенты запущены и что именно они делают в данный момент.

Стратегия внедрения и долгосрочные риски

Платформы управления ИИ-агентами выполняют роль контрольного слоя. Они позволяют устанавливать централизованные правила (guardrails), ограничивающие действия программ и направляющие их на достижение целей предприятия. По словам представителей компании AT&T, преимущество таких систем заключается не только в координации, но и в операционной дисциплине: видимости источников данных и понимании того, когда требуется вмешательство человека.

Однако выбор такой платформы является критически важным решением. В отраслевых исследованиях отмечается, что сменить систему управления агентами гораздо сложнее, чем обычное облачное хранилище. Это связано с тем, что она глубоко интегрируется в рабочие процессы, права доступа и операционные модели. Попытка миграции в будущем может стать крайне болезненной процедурой для бизнеса.

В обзоре подчеркивается, что решение о выборе платформы не должно приниматься только инженерным отделом. В процесс должны быть вовлечены:

• отделы информационной безопасности;
• юридические службы;
• специалисты по управлению данными;
• владельцы бизнес-процессов.

Учитывая непредсказуемость затрат на вычислительные ресурсы для работы ИИ, эксперты рекомендуют отдавать приоритет гибким архитектурам, которые позволяют использовать внутреннюю инфраструктуру компании и избегать жесткой привязки к тарифам за каждое отдельное действие агента.

Твитнуть