Одна из самых интересных и полезных идей в этом отчёте — концепция «Agentic AI Mesh» (агентной AI-сети). Ниже — её суть и архитектурные принципы.
Три ключевые проблемы масштабирования агентов:
➡️ Новые риски, включая неконтролируемую автономию, фрагментированный доступ к системам и отсутствие трассируемости
➡️ Сочетание готовых решений и кастомных агентов для критически важных бизнес-процессов
➡️ Необходимость гибкости в условиях быстрого развития технологий
⸻
Пять взаимодополняющих принципов архитектуры Agentic AI Mesh:
🧩 Композиционность
Любой агент, инструмент или LLM может быть подключён к сети без переработки всей системы
🌐 Распределённый интеллект
Задачи декомпозируются и решаются сетями координирующих агентов
🏗️ Многоуровневая декомпозиция
Функции логики, памяти, оркестрации и интерфейса разделены для обеспечения максимальной модульности
⚙️ Нейтральность к поставщикам
Все компоненты можно независимо обновлять или заменять
🛡️ Управляемая автономия
Поведение агентов контролируется через встроенные механизмы управления для обеспечения безопасной и прозрачной работы
⸻
Семь взаимосвязанных архитектурных возможностей:
🧭 Обнаружение агентов и рабочих процессов
Динамический каталог агентов и процессов обеспечивает повторное использование и соблюдение политик
📚 Реестр AI-активов
Централизованное управление промптами, инструментами и моделями с контролем доступа и версионированием
👀 Наблюдаемость
Полная трассировка систем через стандартизированные метрики, аудит и диагностику
🔐 Аутентификация и авторизация
Тонкая настройка доступа для защиты систем и локализации потенциальных инцидентов
🧪 Оценка и тестирование
Надёжность обеспечивается регулярным тестированием пайплайнов агентов на точность, производительность и соответствие
🔄 Управление обратной связью
Автоматические петли обратной связи для эволюции поведения агентов на основе реальных данных
⚖️ Комплаенс и управление рисками
Встроенные политики и защитные барьеры для соответствия нормативным, этическим и институциональным требованиям
