Многие компании уже поняли, что такое чат-боты, но теперь наступает новая эра. Начало эры генеративного ИИ было ознаменовано грандиозными обещаниями трансформации бизнеса. Однако первая волна, часто сводившаяся к изолированным чат-ботам и пилотным проектам, редко выходила за рамки экспериментов, оставляя многих руководителей с чувством разочарования и ограниченной операционной пользой. Ожидания были высоки, но реальное внедрение сталкивалось с серьезными барьерами.
Теперь же, судя по новым данным от Databricks, рынок достиг переломного момента. Отчет, основанный на телеметрии более чем 20 000 организаций, включая 60% компаний из списка Fortune 500, указывает на кардинальный сдвиг. Мы наблюдаем стремительный переход к так называемым "агентным" архитектурам (agentive architecture). Это не просто системы, способные отвечать на вопросы; это интеллектуальные сущности, которые самостоятельно планируют и выполняют сложные рабочие процессы. Такой переход - не мимолетный тренд, а фундаментальное изменение в системной архитектуре,
подтвержденное впечатляющим ростом: использование многоагентных рабочих процессов на платформе Databricks увеличилось на 327% всего за несколько месяцев. Это знаменует собой новую эру, где ИИ становится не
дополнением, а ядром корпоративных операций.
Что такое агентный ИИ и как он работает: модель «Супервизора»
На фоне стремительной эволюции ИИ (искусственный интеллект),
корпоративный ИИ активно переходит от простых чат-ботов к сложным
агентным системам, способным планировать и выполнять задачи. Это
фундаментальный сдвиг от пассивного реагирования к проактивному действию.
Что же такое агентные системы и каково определение агентной архитектуры
(agent architecture definition)? Это системы искусственного интеллекта,
которые не просто отвечают на запросы, а способны самостоятельно
планировать и выполнять сложные задачи, разбивая их на более мелкие
шаги. Они действуют как автономные «помощники», автоматизируя рабочие
процессы. В отличие от традиционных систем, где чат-бот с искусственным
интеллектом лишь предоставляет информацию или выполняет заранее заданные
скрипты, агентные системы обладают способностью к целеполаганию,
планированию и автономному исполнению, что открывает совершенно новые
горизонты для автоматизации бизнес-процессов.
Этот переход к интеллектуальным рабочим процессам во многом
обусловлен появлением и доминированием архитектуры «Агент-супервизор».
Архитектура «Агент-супервизор» (agent architecture
supervisor) становится доминирующей, эффективно управляя распределением
сложных задач между специализированными субагентами. Чтобы понять
значение агентной архитектуры (agent architecture meaning), рассмотрим
ее ключевой элемент. По своей сути, Агент-супервизор — это центральный
компонент многоагентной системы, который действует как дирижёр: он
получает сложную задачу, разбивает её на части и распределяет между
специализированными субагентами или инструментами для выполнения. Он
контролирует весь процесс, обеспечивая правильное выполнение.
Представьте себе менеджера проекта, который не выполняет каждую задачу сам, но умело распределяет их между
членами команды, следит за прогрессом и обеспечивает конечный
результат. Именно так работает Супервизор. Он анализирует входящий
запрос, определяет необходимые шаги, выбирает наиболее подходящих
субагентов (например, один для поиска данных, другой для анализа, третий
для форматирования ответа) и координирует их взаимодействие. Например,
финансовая компания может использовать многоагентную систему для
одновременного поиска и проверки документов, а также для обеспечения
соответствия нормативным требованиям, выдавая клиенту верифицированный
ответ без участия человека. Супервизор здесь будет отвечать за
декомпозицию задачи, маршрутизацию запросов к специализированным
субагентам (например, агенту по поиску документов, агенту по проверке
регуляторных норм) и агрегацию их результатов.
Эффективность этой модели подтверждается взрывным ростом: с июня по
октябрь 2025 года использование многоагентных процессов на платформе
Databricks выросло на 327%. К октябрю Агент-супервизор стал ведущим
сценарием использования агентов, составляя 37% от общего объема. Этот
подход имитирует и масштабирует принципы работы высокоэффективных
человеческих команд, где каждый специалист занимается своей узкой
задачей под руководством опытного менеджера. Такая децентрализация
выполнения задач позволяет достигать высокой производительности, гибкости и точности, поскольку каждый субагент оптимизирован для конкретного типа работы.
Однако, несмотря на все преимущества, важно осознавать и
потенциальные сложности. Сложность архитектуры агентных систем (agentic
systems architecture) может привести к непредсказуемому поведению,
трудностям в отладке и увеличению технического долга. Кроме того,
чрезмерная зависимость от Агент-супервизора может создать единую точку
отказа и усложнить масштабирование или модификацию системы. Поэтому при
внедрении таких архитектур критически важен тщательный дизайн,
тестирование и постоянный мониторинг.
Революция в инфраструктуре: как агенты меняют работу с данными
Традиционная инфраструктура данных, основанная на принципах Online
Transaction Processing (OLTP), десятилетиями служила опорой для
бизнес-операций, ориентированных на взаимодействие с человеком. Ее
архитектура была оптимизирована под предсказуемые транзакции и
относительно нечастые изменения схем. Однако с появлением агентных
систем искусственного интеллекта мы наблюдаем фундаментальный сдвиг: от
транзакций, инициируемых человеком, к высокочастотным программным взаимодействиям ИИ-агентов с данными. Это не просто эволюция, а настоящая революция в том, как создается, управляется и используется инфраструктура.
ИИ-агенты теперь не просто обрабатывают данные; они активно формируют
саму среду, в которой эти данные существуют. Телеметрия показывает
поразительную динамику: всего два года назад ИИ-агенты создавали лишь
0.1% баз данных, тогда как сегодня этот показатель достиг 80%. Более
того, 97% сред для тестирования и разработки баз данных теперь строятся
ИИ-агентами. Это означает, что ИИ-агенты значительно автоматизируют создание и управление
инфраструктурой данных, особенно сред для тестирования и разработки.
Для разработчиков и так называемых «vibe coders» это открывает
беспрецедентные возможности: временные среды могут быть развернуты за
считанные секунды, а не часы. Однако, автоматическое создание сред
ИИ-агентами без должного контроля может привести к неэффективному
использованию ресурсов и проблемам безопасности, что требует новых
подходов к управлению и мониторингу.
Второй ключевой аспект этой трансформации — повсеместный переход к обработке данных в реальном времени.
В отличие от наследия «больших данных», где доминировала пакетная
обработка, агентный ИИ функционирует преимущественно в режиме «здесь и
сейчас». Отчеты показывают, что подавляющее большинство ИИ-запросов
(96%) обрабатывается в реальном времени, требуя соответствующей
инфраструктуры. Эта тенденция особенно выражена в секторах, где задержка
напрямую коррелирует с ценностью. Например, в технологическом секторе
на каждый пакетный запрос приходится 32 запроса в реальном времени. В
здравоохранении и медико-биологических науках, где приложения могут
включать мониторинг пациентов или поддержку клинических решений, это
соотношение составляет 13 к 1. Инфраструктура для обработки ИИ-запросов в
реальном времени требует значительных инвестиций и может быть
экономически неэффективной для всех сценариев, но для критически важных
задач она становится безальтернативной.
Эти изменения диктуют острую необходимость в создании принципиально
новой инфраструктуры, способной выдерживать непредсказуемые пиковые
нагрузки в реальном времени. Она должна быть не только
высокопроизводительной и масштабируемой, но и обладать интеллектуальными механизмами саморегуляции
и оптимизации, чтобы эффективно управлять ресурсами, создаваемыми и
потребляемыми самими ИИ-агентами. Эпоха, когда инфраструктура была
статичным фундаментом, уходит в прошлое; наступает эра динамичных,
адаптивных систем, управляемых интеллектом.
Стратегия выживания: мультимодельный подход против Vendor Lock-in
В условиях стремительной эволюции ИИ-экосистемы компании сталкиваются с новыми вызовами, одним из которых является риск привязки к поставщику
(vendor lock-in). Это и есть классическое определение vendor lock-in:
ситуация, когда компания становится сильно зависимой от одного
поставщика технологий или услуг, что затрудняет переход к другому
поставщику без значительных затрат времени и ресурсов. В контексте ИИ
это может ограничивать выбор моделей и платформ, замедлять инновации и
увеличивать операционные расходы. Глубокая интеграция с одной
ИИ-платформой, будь то Databricks или другой провайдер, может создать
зависимость, ограничивающую гибкость и увеличивающую затраты на
миграцию, даже при использовании мультимодельных стратегий. Этот риск
заставляет лидеров бизнеса искать эффективные стратегии выживания.
Ключевым ответом на эту угрозу становится мультимодельный подход. Компании активно используют мультимодельные стратегии
(2+ LLM) для снижения риска привязки к поставщику (vendor lock-in),
распределяя свои зависимости между несколькими поставщиками и
технологиями. Статистика подтверждает эту тенденцию: по состоянию на
октябрь 2025 года 78% компаний используют два или более семейства
больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Claude, Llama и
Gemini. Более того, доля организаций, применяющих три и более семейства
моделей, значительно выросла — с 36% до 59% в период с августа по
октябрь 2025 года.
Логика такого подхода проста и прагматична: маршрутизация более
простых и рутинных задач к менее затратным и легким моделям, в то время
как передовые, более мощные и дорогие модели резервируются для сложных
задач, требующих глубокого анализа и рассуждений. Это позволяет оптимизировать затраты
и повысить эффективность. Например, розничные компании являются
пионерами в этом направлении: 83% из них используют два или более
семейства моделей для балансирования производительности и стоимости.
Однако управление множеством LLM от разных поставщиков значительно
увеличивает операционную сложность и затраты на интеграцию, что требует
новых решений.
В результате, единая платформа, способная
интегрировать и управлять различными проприетарными и открытыми
моделями, быстро становится стандартом де-факто для современного
корпоративного ИИ-стека. Такая платформа позволяет компаниям сохранять
гибкость, избегать привязки к одному поставщику и максимально эффективно
использовать потенциал разнообразных ИИ-моделей, несмотря на
сопутствующие сложности.
Парадокс контроля: почему управление (Governance) ускоряет инновации
В мире стремительного внедрения искусственного интеллекта часто
бытует мнение, что любые формы контроля и регулирования неизбежно замедляют инновации.
Многие руководители и инженеры воспринимают управление (governance) как
бюрократический барьер, который душит эксперименты и тормозит
развертывание новых ИИ-решений. Действительно, неправильно реализованное
управление может стать именно таким препятствием, превращаясь в
громоздкую систему, замедляющую прогресс. Однако последние данные
показывают, что этот взгляд является упрощенным и, в корне, ошибочным.
На самом деле, строгие системы управления (governance) и оценки качества ИИ-моделей ускоряют внедрение проектов
в производство, а не замедляют его. Под управлением (governance) в
контексте ИИ понимается набор правил, процессов и инструментов для
контроля и регулирования использования искусственного интеллекта в
компании. Оно обеспечивает безопасность, соответствие нормам и этичность
работы ИИ, а также ускоряет его внедрение в производство. Отчет
Databricks выявил парадоксальную, но крайне важную закономерность:
организации, активно использующие инструменты управления ИИ, внедряют в
производство более чем в 12 раз больше ИИ-проектов по сравнению с теми,
кто их игнорирует. Аналогично, компании, применяющие систематические
инструменты для оценки качества моделей, достигают почти в шесть раз
больше развертываний в продакшн.
Причина этого контринтуитивного эффекта проста: управление создает необходимые «ограждения».
Эти «ограждения» включают в себя четкие правила использования данных,
установление лимитов и протоколов безопасности, что дает стейкхолдерам
уверенность, необходимую для одобрения проектов. Без такого контроля
пилотные проекты часто застревают на стадии Proof-of-Concept (PoC) из-за
неопределенных рисков, таких как политический (юридический) риск,
связанный с вопросами соответствия нормативным требованиям (compliance) и
конфиденциальности данных при автономном принятии решений ИИ-агентами,
особенно в регулируемых отраслях. Управление минимизирует эти риски,
превращая потенциальные угрозы в управляемые параметры.
Как подчеркивает Даэль Уильямсон, технический директор Databricks в
регионе EMEA, разговор сместился от экспериментов с ИИ к операционной
реальности. Он утверждает, что организации, которые видят реальную
ценность в ИИ, рассматривают управление и оценку как фундаментальные основы,
а не как второстепенные задачи. Именно этот подход позволяет компаниям
не только внедрять ИИ, но и масштабировать его, превращая пилотные
проекты в конкурентное преимущество.
Экспертное мнение: Наш взгляд на тренды агентного ИИ
Отчет Databricks, освещающий переход корпоративного ИИ к агентным
системам, находит полное подтверждение в нашей практике. Ведущие
специалисты WebTechnus отмечают, что это закономерный шаг в развитии
автоматизации. Наш опыт в разработке интеллектуальных решений
показывает, что компании все чаще ищут не просто инструменты для
генерации контента, а полноценные системы, способные автономно выполнять сложные задачи,
координуя действия различных специализированных агентов. Это требует
глубокого понимания архитектуры данных и процессов, а также способности к
интеграции с существующими корпоративными системами.
Мы полностью согласны с тезисом о необходимости мультимодельных стратегий
для снижения рисков привязки к поставщику и оптимизации затрат. В
WebTechnus мы наблюдаем, что использование комбинаций различных LLM и
открытых платформ позволяет нашим клиентам создавать более гибкие и
масштабируемые решения. Кроме того, подчеркнутая в отчете роль
управления (governance) и систематической оценки качества моделей как
факторов, ускоряющих внедрение ИИ-проектов, полностью коррелирует с
нашей практикой: четкие регламенты и метрики являются фундаментом для
успешного и безопасного развертывания.
Будущее корпоративного ИИ лежит в создании надежных, управляемых и
адаптивных систем, способных решать реальные бизнес-задачи в режиме
реального времени. Именно такой инженерный подход, ориентированный на открытость и совместимость, позволяет превратить пилотные проекты в устойчивое конкурентное преимущество.
Будущее корпоративного ИИ - возможности и риски
Подводя итог, можно с уверенностью сказать, что корпоративный ИИ
совершил качественный скачок, перейдя от стадии разрозненных
экспериментов к созданию полноценных автономных агентных систем.
Этот сдвиг кардинально меняет все аспекты — от архитектуры решений и
требований к инфраструктуре до подходов к управлению и операционной
деятельности. Ключевыми трендами, формирующими эту новую реальность,
стали доминирование модели «супервизора», переход к обработке данных в
реальном времени, активное применение мультимодельных стратегий и, что
парадоксально, возрастающая роль governance как катализатора, а не
тормоза инноваций.
Будущее корпоративного ИИ может развиваться по нескольким сценариям. В
позитивном сценарии агентные ИИ-системы становятся стандартом,
полностью автоматизируя рутинные задачи, значительно повышая
эффективность бизнеса и позволяя компаниям сосредоточиться на
стратегических инновациях. Нейтральный сценарий предполагает, что
агентный ИИ находит применение в узких, высокоспециализированных
областях, где автоматизация критически важна, но его широкое
распространение сдерживается сложностью и высокими требованиями к
инфраструктуре. Однако существуют и риски: неконтролируемое усложнение
многоагентных систем и мультимодельных LLM может привести к трудностям в
отладке, обеспечении безопасности и стабильности работы. Экономический
риск связан с непредсказуемым ростом операционных расходов на облачные
ресурсы и подписки на LLM из-за интенсивного использования агентами и
требований к обработке в реальном времени. В негативном сценарии
сложность управления многоагентными и мультимодельными системами, а
также высокие затраты и риски безопасности, приводят к замедлению
внедрения и дискредитации концепции агентного ИИ в корпоративном
секторе.
Как подчеркивает Даэль Уильямсон из Databricks, конкурентное преимущество сегодня определяется не столько покупкой готовых ИИ-решений, сколько способностью компаний правильно «строить» и интегрировать ИИ в свои уникальные данные и бизнес-процессы. Это требует глубокого понимания технологий, стратегического планирования и готовности к постоянным инновациям.