Архитектура мультиагентных систем: когда использовать Copilot Studio, а когда Azure AI Foundry

By Mirko Peters · 2026-08-27

Добро пожаловать обратно в ленту подкаста, друзья! Сегодня мы подробно разбираем тему, которая в последние несколько месяцев доминирует в моих разговорах с корпоративными архитекторами, CTO и инженерами ИИ: мультиагентные системы. Если вы слушали наш недавний выпуск об эволюции оркестрации генеративного ИИ, то знаете, что мы лишь слегка затронули то, как организации уходят от монолитных приложений

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Добро пожаловать обратно в ленту подкаста, друзья! Сегодня мы подробно разбираем тему, которая в последние несколько месяцев доминирует в моих разговорах с корпоративными архитекторами, CTO и инженерами ИИ: мультиагентные системы. Если вы слушали наш недавний выпуск об эволюции оркестрации генеративного ИИ, то знаете, что мы лишь слегка затронули то, как организации уходят от монолитных приложений на основе языковых моделей и переходят к скоординированным командам специализированных автономных ИИ-агентов.

Создание таких сложных мультиагентных архитектур требует надёжных платформ. В экосистеме Microsoft сразу два тяжеловеса привлекают наше внимание: Microsoft Copilot Studio и Azure AI Foundry. Выбор между ними — это не просто деталь реализации, а фундаментальное архитектурное решение, которое на годы вперёд повлияет на гибкость, масштабируемость, безопасность и бюджет вашей организации. В этой сопутствующей статье блога мы разберём структуру, которую использовали в сегодняшнем выпуске, и подробнее рассмотрим ключевые архитектурные различия, сценарии использования и стратегические рамки принятия решений, которые нужны при проектировании корпоративных ИИ-решений промышленного уровня.

Введение в корпоративные мультиагентные системы

Чтобы понять, зачем нужны такие платформы, как Copilot Studio и Azure AI Foundry, сначала нужно определить, что такое корпоративная мультиагентная система. Прошли те времена, когда одна монолитная подсказка пыталась решить все бизнес-задачи. Будь то обработка обращений в службу поддержки, оптимизация цепочек поставок или сложное финансовое прогнозирование, требовать от одной большой языковой модели знать всё, иметь доступ ко всем базам данных и надёжно выполнять любые действия — антипаттерн.

Вместо этого современная корпоративная архитектура опирается на декомпозицию. Сложные рабочие процессы разбиваются на предметно-ориентированные задачи, которые назначаются специализированным агентам. Например, может быть агент RAG (генерация с дополнением на основе поиска), который разбирает внутренние кадровые политики, транзакционный агент, который напрямую работает с SAP для проверки остатков отпускных дней, и агент-супервайзер, который контролирует диалог, маршрутизирует намерения и следит за соблюдением правил безопасности. Такое разделение труда позволяет использовать более компактные, высокооптимизированные модели для конкретных задач, снижать задержки и затраты и существенно повышать точность наших ИИ-систем.

Однако организовать работу этих агентов безопасно, надёжно и в масштабе непросто. Агентам нужна память, им нужно асинхронно обмениваться сообщениями друг с другом, им требуются защитные барьеры против внедрения промптов и галлюцинаций, и они должны соответствовать строгим корпоративным стандартам управления данными. Здесь в игру вступает двуединая стратегия Microsoft в области ИИ, которая предлагает две различные, но взаимодополняющие среды: Copilot Studio и Azure AI Foundry.

Microsoft Copilot Studio: возможности и сценарии использования

Начнём с Microsoft Copilot Studio. Если Azure AI Foundry — это мастерская опытных механиков и создателей двигателей, то Copilot Studio — это отлаженный конвейер, созданный для того, чтобы быстро выпускать машины на дорогу. Copilot Studio — это сквозная платформа разговорного ИИ, которая позволяет как профессиональным разработчикам, так и «гражданским» разработчикам, часто называемым экспертами предметной области, создавать, тестировать и публиковать пользовательских копилотов.

Гибкость low-code и интеграция с бизнес-процессами

Главная особенность Copilot Studio — подход low-code/no-code, глубоко интегрированный с Microsoft Power Platform. Если ваша организация уже использует Microsoft Teams, SharePoint, Dynamics 365 и более широкую экосистему Power, Copilot Studio становится естественным центром для создания диалоговых сценариев. Платформа предоставляет интуитивно понятный графический интерфейс для определения тем, резервного поведения и извлечения сущностей без необходимости глубоких знаний в области разработки программного обеспечения.

Plug-and-Play расширяемость

В контексте многоагентных систем Copilot Studio проявляет себя как слой оркестрации и взаимодействия с пользователем. Он позволяет подключать готовых копилотов, пользовательские темы и серверные API с помощью декларативных конфигураций. Модели Azure OpenAI можно легко подключить в качестве механизма рассуждений, а Copilot Studio при этом берёт на себя ведение диалога, аутентификацию пользователей и публикацию в нескольких каналах: веб-чат, Teams, WhatsApp и Facebook Messenger.

Идеальные сценарии использования

Copilot Studio лучше всего подходит, когда основной акцент делается на пользовательском опыте, быстром прототипировании и автоматизации бизнес-процессов, которые затрагивают стандартные корпоративные SaaS-приложения. Речь о помощниках службы ИT-поддержки, ботах для адаптации новых сотрудников, системах управления внутренними знаниями и агентах клиентского обслуживания, где важны скорость выхода на рынок и бесшовная интеграция с существующими коннекторами данных Microsoft 365.

Azure AI Foundry: расширенные возможности и гибкость

А теперь перейдём к другой стороне: Azure AI Foundry. Во многих профессиональных кругах эту платформу знают по её базовым компонентам, например Azure AI Studio. Azure AI Foundry — это корпоративная платформа для разработчиков, специалистов по данным и инженеров ИИ, которым нужны полный контроль, гибкость настройки и вычислительные мощности.

Неограниченная кастомизация и контроль на уровне кода

Если вам нужно создать собственные агентские фреймворки с нуля, например с использованием библиотек оркестрации с открытым исходным кодом, таких как Semantic Kernel, LangChain или AutoGen, Azure AI Foundry станет для вас естественной средой. Платформа предоставляет доступ к обширному каталогу моделей, включающему базовые модели от OpenAI, Meta, Mistral, Cohere и Hugging Face, а также расширенные инструменты для тонкой настройки, оценки и безопасного развёртывания.

Расширенная оркестрация и управление вычислительными ресурсами

Azure AI Foundry позволяет управлять кластерами вычислений, развёртывать управляемые конечные точки и настраивать сложные асинхронные архитектуры, управляемые событиями. Если вашей многоагентной системе требуется выполнение пользовательского кода, сложное математическое моделирование, векторные базы данных с миллионами многомерных эмбеддингов и собственные протоколы взаимодействия между агентами, Foundry предоставляет инфраструктуру, которая позволит всё это реализовать, не ограничивая ваших технических амбиций.

Идеальные сценарии использования

Azure AI Foundry стоит выбирать, когда вы создаёте глубоко проприетарные решения на основе ИИ, где ключевую роль играет интеллектуальная собственность. Сюда относятся специализированные механизмы рассуждений для открытия лекарств, алгоритмические торговые боты, сложные многоэтапные симуляции цепочек поставок или сценарии, где нужно тонко настроить открытые модели на чувствительных данных в изолированной среде перед выводом в продуктив.

Архитектурное сравнение: Copilot Studio и Azure AI Foundry

Чтобы сделать правильный архитектурный выбор, сопоставим Copilot Studio и Azure AI Foundry по нескольким ключевым параметрам: профиль разработчика, глубина кастомизации, нагрузка на интеграцию и механика масштабирования.

Профиль разработчика и навыки

Copilot Studio рассчитан на смешанную аудиторию. Бизнес-аналитики, владельцы продуктов и разработчики могут работать вместе в одном рабочем пространстве. Azure AI Foundry, напротив, ориентирован на разработчиков и специалистов по данным. Он предполагает владение Python, C#, контейнеризацией, REST API и управлением облачной инфраструктурой.

Кастомизация против скорости

С Copilot Studio вы жертвуете глубокой архитектурной кастомизацией ради стремительной скорости разработки. Вы работаете в рамках ограничений интерфейса платформы и заранее заданных циклов управления диалогом. С Azure AI Foundry вы получаете чистый холст. Можно писать собственные конечные автоматы, управлять памятью агентов с помощью кластеров Redis и реализовывать новые паттерны взаимодействия нескольких агентов, которых раньше не существовало, но за это приходится писать и поддерживать значительно больше собственного кода.

Гибкость в выборе моделей

Copilot Studio позволяет подключать мощные LLM для рассуждений, а Azure AI Foundry даёт непревзойдённую свободу в выборе модели. Вы можете легко переключаться между различными передовыми моделями, оценивать их производительность с помощью встроенных в платформу инструментов автоматического бенчмаркинга и развёртывать открытые модели непосредственно на управляемой инфраструктуре Azure.

Оркестрация многоагентных рабочих процессов в масштабе

Важнейший архитектурный аспект при проектировании мультиагентных систем — то, как эти агенты взаимодействуют друг с другом. В боевой среде нельзя полагаться на простые синхронные вызовы API, которые соединяются между собой как попало. Сеть может оборваться, агенты могут войти в бесконечный цикл, а лимиты токенов могут быть превышены.

При оркестрации рабочих процессов в масштабе архитекторам нужно выбрать между централизованной моделью с супервизором и децентрализованной моделью совместной работы «равный с равным».

Модель супервизора

В модели супервизора, которую легко реализовать как в Copilot Studio (через темы оркестрации), так и в Azure AI Foundry (через пользовательский код агентов), центральный главный агент анализирует запрос пользователя, разбивает его на подзадачи, делегирует их специализированным рабочим агентам, собирает результаты и синтезирует итоговый ответ. Этот подход обеспечивает предсказуемость, надёжное управление и упрощает отладку, что делает его идеальным для бизнес-процессов.

Автономная модель «равный с равным»

В модели «равный с равным» агенты общаются друг с другом напрямую в общем рабочем пространстве или на шине сообщений, согласовывая задачи и совместно решая проблемы. Это гораздо сложнее, и такие решения обычно строятся в Azure AI Foundry вместе с фреймворками вроде AutoGen. Несмотря на мощь для сложного мозгового штурма, научных исследований или генерации кода, такой подход требует строгих защитных ограничений, чтобы циклы галлюцинаций агентов не расходовали тысячи долларов на вычислительные кредиты API за считанные минуты.

Безопасность, управление и соответствие требованиям в корпоративном ИИ

Ни одно обсуждение корпоративной архитектуры ИИ не обходится без безопасности, управления и соответствия требованиям. В корпоративной среде развертывание ИИ-агента без защитных ограничений — это проблема, которая только и ждёт своего часа. Обе платформы опираются на первоклассную систему безопасности Azure, но управление в них организовано по-разному.

Конфиденциальность данных и их размещение

И Copilot Studio, и Azure AI Foundry наследуют строгие корпоративные стандарты соответствия требованиям Azure. Ваши данные шифруются при передаче и в состоянии покоя, а корпоративные данные никогда не используются для обучения базовых моделей без вашего явного согласия. Однако Azure AI Foundry позволяет тонко настраивать виртуальные сети (VNet), частные конечные точки, управляемые удостоверения и политики предотвращения утечки данных (DLP), что отвечает жёстким требованиям строго регулируемых отраслей, таких как финансы, здравоохранение и оборона.

Безопасность контента и защитные ограничения

Azure AI Content Safety глубоко интегрирован в Azure AI Foundry и позволяет фильтровать контент, содержащий язык ненависти, сексуальный контент, призывы к самоповреждению и насилие, а также в реальном времени обнаруживать попытки взлома (jailbreak) и внедрения промптов (prompt injection). Copilot Studio также включает надёжные функции модерации контента, что помогает ботам, работающим с вашими клиентами или сотрудниками, без усилий сохранять безопасность бренда и соответствие требованиям.

Схема принятия решения: какую платформу выбрать

Итак, как принять окончательное решение? Давайте выстроим понятную схему принятия решений, которая поможет подготовиться к следующему заседанию архитектурного совета.

Выбирайте Microsoft Copilot Studio, если:

• Ваш основной сценарий — диалоговые пользовательские интерфейсы, клиентский сервис и внутренние службы поддержки сотрудников.
• Вы хотите дать возможность «гражданским разработчикам» и экспертам предметной области создавать и поддерживать отдельные части рабочего процесса ИИ.
• Ваша организация активно использует экосистемы Microsoft 365, Power Platform и Dynamics 365.
• Вам нужно развернуть работающего, безопасного мультиагентного копилота за недели, а не за месяцы.

Выбирайте Azure AI Foundry, если:

• Вы создаёте собственную интеллектуальную собственность, пользовательские ИИ-приложения или сложные вычислительные модели с нуля.
• Вашей инженерной команде нужен контроль на уровне кода с помощью продвинутых мультиагентных фреймворков, таких как Semantic Kernel или AutoGen.
• Вам нужно дообучать модели с открытым или проприетарным кодом на пользовательских, высокочувствительных наборах данных.
• Ваша архитектура требует продвинутого управления инфраструктурой, интеграции с собственными векторными базами данных и гранулярной сетевой безопасности, например частных конечных точек.

Гибридный подход

Имейте в виду, что это не всегда решение «или–или». Многие из самых продвинутых корпоративных архитектур, которые мы сегодня видим, используют гибридную модель. **Copilot Studio** выступает интуитивно понятным, безопасным уровнем оркестрации для взаимодействия с пользователями и базовой маршрутизации внутри компании, а серверная часть, включая специализированных рабочих агентов, тяжёлые конвейеры RAG и собственные дообученные модели, размещается и управляется в **Azure AI Foundry**. Так вы получаете лучшее из двух миров: быстрое развёртывание для пользователей в сочетании с глубокой и масштабируемой вычислительной мощностью на бэкенде.

Заключение и взгляд в будущее

Архитектура мультиагентных систем — это следующий крупный рубеж в разработке корпоративного ПО. По мере того как модели ИИ становятся быстрее, дешевле и мощнее, решающим фактором будет не только то, какую модель вы используете, а то, насколько грамотно вы организуете работу своих команд агентов для автономного и безопасного решения сложных бизнес-задач.

Выбираете ли вы низкокодовую гибкость Microsoft Copilot Studio или практически безграничную настраиваемость Azure AI Foundry, ключ в том, чтобы согласовать архитектурный выбор с навыками вашей команды, бизнес-целями и требованиями корпоративного управления. Начинайте с малого, докажите ценность агентных процессов в контролируемой среде и масштабируйтесь по мере роста архитектурной зрелости.

Спасибо, что прочитали сегодняшнюю статью и послушали сопутствующий выпуск подкаста! Обязательно подпишитесь на шоу, оставьте отзыв и поделитесь этой статьёй с коллегами-архитекторами и руководителями инженерных подразделений. До следующей встречи, продолжайте строить разумно!