Agent Factory: новая эра агентного ИИ

Зачем бизнесу нужен агентный ИИ

RAG (retrieval-augmented generation, генерация с расширенным поиском) стал важным этапом развития корпоративного ИИ. Он позволил командам находить инсайты и получать ответы быстрее, чем когда-либо. Для многих компаний это стало точкой отсчёта для создания копилотов и чат-ботов, которые снизили затраты на поддержку и сделали информацию доступнее.

Но в реальных бизнес-процессах одних знаний недостаточно. Большинство рабочих задач требуют действий: заполнения форм, обновления данных в системах, управления многошаговыми процессами. Традиционные средства автоматизации — скрипты, RPA-боты, ручные передачи задач — часто не справляются с масштабом и сложностью, оставляя пробелы и создавая неэффективность.

Именно здесь появляется агентный ИИ. В отличие от пассивных систем, он умеет рассуждать, действовать и взаимодействовать, превращая информацию в реальные результаты. Это новый этап в развитии корпоративной автоматизации.

Паттерны агентного ИИ: строительные блоки корпоративной автоматизации

Переход от «поиска» к «действию» начинается с агентов, которые умеют использовать инструменты, но для бизнеса этого недостаточно. Настоящая надёжная автоматизация требует агентов, которые умеют планировать, анализировать, адаптироваться и работать в команде.

Ниже приведены пять ключевых паттернов, которые уже доказали эффективность в продакшене. Их можно комбинировать для создания масштабируемых и мощных решений.

1. Паттерн использования инструментов: от советчика к оператору

Современные агенты отличаются тем, что способны не только советовать, но и выполнять действия. Они получают данные, работают с API, запускают бизнес-процессы и совершают транзакции. То есть агент не просто подсказывает шаг — он может выполнить его до конца.

Пример: Fujitsu полностью изменила процесс подготовки коммерческих предложений. Специализированные агенты анализировали рынок, обрабатывали данные и создавали документы, вызывая нужные API. В итоге агенты не просто подсказывали «что предложить», а формировали полный пакет документов. Время подготовки сократилось на 67%.

2. Паттерн рефлексии: встроенный контроль качества

Когда агент умеет действовать, следующий вызов — надёжность. Рефлексия позволяет ему проверять собственные результаты, находить ошибки и исправлять их без постоянного участия человека.

В сферах вроде финансов или комплаенса даже малейшая ошибка может обойтись дорого. Механизмы самопроверки позволяют агентам проверять расчёты, корректировать сообщения или уточнять детали. Так, GitHub Copilot использует внутреннее тестирование и самокоррекцию до того, как показать результат пользователю. Это снижает количество ошибок и повышает доверие компаний к ИИ-процессам.

3. Паттерн планирования: разбор сложности на шаги

Большинство бизнес-процессов состоят не из одного шага, а из цепочек взаимосвязанных задач. Планирующие агенты разбивают крупные цели на отдельные действия, отслеживают прогресс и адаптируются при изменениях.

Пример: ContraForce внедрила планирующих агентов в свою платформу Agentic Security Delivery. Они разбивали инциденты на фазы: регистрация, оценка воздействия, выполнение сценариев и эскалация. Благодаря этому 80% расследований теперь автоматизировано, а полное расследование стоит менее $1 за случай.

Планирование часто сочетается с инструментами и рефлексией, создавая гибкие и устойчивые решения.

4. Паттерн мультиагентности: командная работа на машинной скорости

Ни один агент не способен охватить всё. Как и в бизнесе, ценность рождается через командную работу. Паттерн мультиагентности объединяет специализированных агентов под управлением оркестратора. Каждый отвечает за свой этап процесса, сохраняя прозрачность и управляемость.

Существуют разные модели оркестрации:

• Последовательная (пошаговое улучшение результата)

• Параллельная (одновременное выполнение задач)

• Maker-checker / групповая дискуссия (агенты проверяют друг друга)

• Динамическая передача (распределение задач в реальном времени)

• Магнитная оркестрация (менеджер-агент управляет всеми подзадачами до завершения)

Компания JM Family внедрила этот подход в системе BAQA Genie: агенты занимались требованиями, кодом, документацией и тестированием, а оркестратор управлял процессом. Это позволило сократить тестирование на 60% и стандартизировать весь цикл разработки.

5. Паттерн ReAct: адаптивное решение задач в реальном времени

Паттерн ReAct (Reason + Act) позволяет агентам работать в условиях неопределённости. Вместо жёстких сценариев они чередуют рассуждение и действие, корректируя стратегию по мере появления новых данных.

Пример: в ИТ-поддержке ReAct-агент может диагностировать проблему, задавать уточняющие вопросы, проверять логи, тестировать гипотезы и менять подход по ходу работы. Если задача выходит за рамки его возможностей, он передаёт её человеку, предоставив подробный отчёт о проделанных шагах.

Это делает ReAct-агентов особенно полезными там, где нет чёткого плана и нужна гибкость.

Почему бизнесу нужна единая платформа агентов

Внедрение агентного ИИ — это гораздо больше, чем просто работа с языковой моделью. На пути к продакшену компании сталкиваются с вопросами:

• Как надёжно соединить несколько шагов в один процесс?

• Как безопасно дать агентам доступ к бизнес-данным?

• Как отслеживать, оценивать и улучшать их работу?

• Как обеспечить контроль доступа и соответствие политикам?

• Как масштабироваться от одного агента к сети агентов?

Многие пытаются закрыть эти задачи «самопальными» решениями: своими оркестраторами, логированием и доступами. Но это замедляет внедрение и создаёт риски.

Azure AI Foundry: единая корпоративная платформа для агентов

Azure AI Foundry создана специально для эпохи агентного ИИ. Это не набор инструментов, а цельная платформа, которая сочетает скорость прототипирования с безопасностью и управляемостью корпоративного уровня.

Ключевые возможности:

• Прототипируй локально, масштабируй глобально: создавайте агентов локально, затем переносите их в облако без переработки.

• Выбор моделей: доступ к Azure OpenAI, xAI Grok, Mistral, Meta и более чем 10 000 open-source моделей через единый API.

• Мультиагентные архитектуры: легко подключайте и комбинируйте агентов в рамках процессов.

• Интеграция с бизнес-системами: более 1400 готовых коннекторов к SaaS, SharePoint, Bing и др.

• Открытая совместимость: поддержка стандартов A2A и MCP для работы между разными экосистемами.

• Корпоративная безопасность: Entra Agent ID, ролевой доступ (RBAC), политика On Behalf Of и строгий контроль ресурсов.

• Наблюдаемость: детальный трейсинг шагов, автоматическая оценка и интеграция с Azure Monitor.

Azure AI Foundry — это не просто инструментарий. Это фундамент для управления умными, безопасными и масштабируемыми агентами, позволяющий компаниям перейти от точечных автоматизаций к настоящей цифровой трансформации.