Выход за рамки чат-ботов: рост корпоративной архитектуры Agent Fabric

By Mirko Peters · 2026-08-28

Добро пожаловать обратно в блог! Если вы следили за нашими последними подкастами, то знаете, что разговор об искусственном интеллекте в корпоративной среде заметно изменился. Ntiы

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

Добро пожаловать обратно в блог! Если вы следили за нашими последними подкастами, то знаете, что разговор об искусственном интеллекте в корпоративной среде заметно изменился. Мы больше не говорим только о грамотной работе с промптами или изолированных веб-интерфейсах. Сейчас организации всерьёз переосмысляют то, как работают цифровые сотрудники. Традиционные диалоговые чат-боты быстро перестают соответствовать требованиям бизнеса, потому что у них нет постоянного контекста, памяти между сессиями и по-настоящему автономных возможностей. Чтобы закрыть этот разрыв, предприятия переходят к связанной архитектуре, которая называется agent fabric.

В этом посте мы подробнее разберём базовые архитектурные принципы, необходимые для построения единой цифровой рабочей силы. Управляете ли вы сложными облачными средами или пытаетесь объединить разрозненные изолированные массивы данных, понимание перехода от чата к fabric становится критически важным. Для более глубокого аудиоформата на эти темы обязательно посмотрите наш связанный выпуск подкаста Enterprise AI Agent Fabric: Architecture Beyond Chatbots, где мы разбираем практические аспекты для реальных сред Microsoft.

Обзор архитектуры Agent Fabric

Определение Agent Fabric

Agent fabric можно представить как основу современного агентного ИИ в корпоративной среде. Эта архитектура объединяет несколько агентов данных и автономных исполнителей, позволяя им работать вместе как единая цифровая рабочая сила. В отличие от традиционных чат-ботов, agent fabric поддерживает постоянный контекст, память и идентичность. Это означает, что ваши агенты помнят прошлые взаимодействия и решения, и становятся надёжными партнёрами в повседневной работе.

Microsoft Agent 365 — яркий пример постоянного agent fabric. Он использует надёжную корпоративную архитектуру данных, чтобы агенты могли получать доступ к информации, обрабатывать её и действовать на её основе во всей организации. Microsoft Agent Framework органично интегрируется с Azure и Microsoft 365, предоставляя готовую к промышленной эксплуатации инфраструктуру для многоагентных систем. Вы получаете встроенное соответствие требованиям, наблюдаемость и безопасное развёртывание, что необходимо для корпоративного агентного ИИ.

Примечание: сильный agent fabric позволяет агентам выйти за рамки простого чата. Они становятся активными участниками рабочих процессов, поддерживая расширенную аналитику, автоматизацию и принятие решений.

Архитектура вместо чата: ключевые концепции

Архитектура вместо чата меняет то, как вы проектируете и внедряете агентные системы. Вместо создания изолированных чат-ботов вы строите связанную сеть агентов данных, которые могут взаимодействовать, обмениваться контекстом и влиять на бизнес-результаты. Такой подход решает проблемы потери контекста, фрагментированных данных и ограниченной автоматизации.

Для такой трансформации нужна единая архитектура данных. Ключевую роль играют базовые платформы, такие как MuleSoft, Microsoft Fabric и OneLake. Они обеспечивают интеграцию, управление и хранение данных, необходимые для эффективной работы ваших агентов. Вот краткий обзор:

С этими платформами ваш агент данных может получить нужную информацию в нужный момент. Это обеспечивает поиск данных, автоматизацию рабочих процессов и бесшовную интеграцию во всём бизнесе.

Многоуровневый подход

Многоуровневый подход даёт вам лучший контроль и видимость над agent fabric. Вы распределяете агентов данных и инструменты по уровням, каждый из которых имеет свои роли и обязанности. Такая структура помогает управлять сложностью, отслеживать запросы и сохранять контекст для больших языковых моделей.

Вот разбивка основных компонентов на каждом уровне:

Такая многоуровневая архитектура дает несколько преимуществ:

• Вы можете отслеживать и аудировать потоки запросов, что упрощает отладку.
• Вы эффективнее управляете развертыванием и выводом агентов из эксплуатации.
• Вы поддерживаете управляемый объем контекста для агентов работы с данными, предотвращая перегрузку больших моделей.

Следуя этому подходу, вы создаете масштабируемую, безопасную и эффективную «ткань» агентов. Ваши агенты становятся полноценными участниками цифровой рабочей силы и готовы поддерживать бизнес с помощью продвинутой аналитики и автоматизации.

Постоянная сессия и идентичность агента

Память сессии

Вы хотите, чтобы ваш агентный ИИ помнил то, что важно. Архитектура постоянных сессий позволяет агенту работы с данными сохранять информацию и извлекать ее между сессиями. Это означает, что ваши агенты не забывают ваши предпочтения, прошлые действия и важные детали. При взаимодействии с агентом работы с данными вы получаете бесшовное общение на естественном языке. Вам не нужно повторяться или заново объяснять свои потребности.

• Системы постоянной памяти обеспечивают на 26% более высокую точность ответов по сравнению с подходами без сохранения состояния. Это улучшение повышает операционную эффективность и делает пользовательский опыт более плавным.
• Агенты с памятью между сессиями позволяют возобновлять рабочие процессы без прерываний. Вы экономите время и избегаете раздражения.
• Агенты без памяти часто ведут повторяющиеся диалоги и дают непоследовательные результаты. Это может замедлять вашу работу и снижать доверие к системе.

Чтобы память сессии работала эффективно, следуйте лучшим практикам. Используйте стратегию «давно не использовавшееся вытесняется первым» (LRU), чтобы удалять старые воспоминания, которые больше не нужны. Назначайте оценки релевантности на основе того, как часто и как недавно обращались к информации. Сначала удаляйте воспоминания с низкими оценками. Всегда выполняйте запросы пользователей на удаление информации. Применяйте методы сжатия памяти, такие как скользящие сводки, кластеризация по темам и дедупликация. Эти шаги помогают агенту работы с данными оставаться сфокусированным и эффективным.

Идентичность агента

Каждому агенту в вашей организации нужна понятная идентичность. Она позволяет агенту работы с данными проходить аутентификацию, отслеживать действия и работать безопасно. У каждого агента свои учетные данные, отдельные от учетных записей пользователей. Такое разделение позволяет точно управлять доступом и разрешениями. Вы можете выдать каждому агенту только те инструменты и данные, которые ему нужны. Если вы обнаружите проблему, можно немедленно отозвать доступ.

• Каждый агент работает с определенной идентичностью. Это позволяет отслеживать каждое действие и обеспечивать подотчетность.
• Детализированные политики определяют, к каким данным агенты могут получать доступ и при каких условиях.
• Взаимодействие между агентами остается зашифрованным и контролируемым. Это защищает ваши данные и обеспечивает безопасность рабочих процессов.
• Безопасность становится частью жизненного цикла агентной интеграции. Вы закладываете доверие на каждом этапе.

Когда вы внедряете агентный ИИ, вы хотите знать, кто что делает. Идентичность агента дает вам эту прозрачность и контроль.

Управление и governance

Надежные системы управления помогают держать ваши агентные системы в безопасности и в соответствии с требованиями. Вы должны следовать нормативным требованиям и лучшим практикам для управления идентичностью агентов и постоянством сессий. Вот некоторые ключевые фреймворки и функции:

Вы получаете непрерывный контроль. Вы можете обнаруживать аномалии и обеспечивать соответствие требованиям в любой момент. Безопасность и управление становятся основой развёртывания агентного ИИ. Благодаря этим средствам контроля ваш агент данных и другие агенты работают как доверенные участники цифровой рабочей силы.

Открытые стандарты и взаимодействие

Протокол контекста модели (MCP)

Вы опираетесь на открытые стандарты, чтобы соединять агентов во всём предприятии. Model Context Protocol (MCP) создаёт единую основу для обмена данными между агентными системами. MCP помогает вам оркестрировать взаимодействие агентов с внешними системами. Вы получаете согласованные схемы, управление доступом и журналы аудита. MCP поддерживает как работу без сохранения состояния, так и работу с сохранением состояния. Это означает, что ваши агенты сохраняют контекст на протяжении многошаговых рабочих процессов. Вы можете быть уверены, что агенты выполняют задачи в рамках заданных политик. MCP упрощает создание надёжных и соответствующих требованиям сетей агентов.

Взаимодействие между агентами (A2A)

Обмен сообщениями между агентами составляет основу постоянных агентных структур. Вам нужны протоколы, которые позволяют агентам работать вместе как команда. Протокол A2A использует HTTP и JSON-RPC, чтобы определять других агентов, делиться их возможностями и координировать взаимодействие. Для надёжного обмена по A2A необходимо выполнить несколько технических требований:

Вы можете использовать событийно-ориентированную архитектуру для масштабируемого и слабосвязанного обмена. MQTT выделяется как протокол, который поддерживает обмен сообщениями между агентами в масштабе предприятия. При использовании этих шаблонов вы получаете гибкость и надёжность.

Совместимость

Совместимость позволяет подключать агентов с разных платформ и от разных поставщиков. Вы сталкиваетесь с трудностями, такими как совместимость с устаревшими системами, несогласованность форматов данных и протоколы безопасности. По мере подключения новых агентов также необходимо учитывать масштабируемость. Три основных протокола обеспечивают совместимость в корпоративных системах ИИ:

Вы можете выбрать между архитектурами «звезда» (hub-and-spoke), сетями «каждый с каждым» (mesh) или шаблонами обмена на основе событий. Архитектура hub-and-spoke централизует обмен через единый уровень интеграции. Mesh-сети позволяют агентам напрямую обмениваться сообщениями. Шаблоны на основе событий обеспечивают динамическое реагирование на изменения в системе. Так вы создаёте связанную экосистему, которая поддерживает продвинутый разговорный ИИ и бесшовную интеграцию.

Совет: делайте ставку на открытые стандарты и гибкие протоколы, чтобы ваша агентная структура оставалась актуальной. Это даст вам более высокий уровень сотрудничества и масштабируемости во всём предприятии.

Шлюзы и интеграция с экосистемой

Входящий шлюз

Вашей агентной структуре нужна надёжная точка входа. Входящий шлюз выступает как главный вход для каждого агента данных и каждого агента в вашей системе. Он принимает запросы от пользователей, приложений или других агентов. Шлюз проверяет каждый запрос на соответствие требованиям безопасности и политикам. Вы можете направлять трафик к нужному агенту данных в зависимости от типа задачи или рабочего процесса. Это помогает управлять нагрузкой и сохранять безопасность архитектуры корпоративных данных.

Шлюз входящего трафика также поддерживает обнаружение данных. Он позволяет вашим агентам находить новые источники данных и подключаться к ним. Вы можете добавлять новые типы агентов для данных, не меняя основную систему. Такая гибкость способствует быстрому росту и внедрению инноваций. Вы можете использовать шлюз входящего трафика, чтобы обеспечить аутентификацию и авторизацию для каждого агента. Это гарантирует, что доступ к конфиденциальной информации получат только доверенные агенты и пользователи.

Шлюз исходящего трафика

Вы хотите, чтобы ваши агенты безопасно взаимодействовали с внешними системами. Шлюз исходящего трафика управляет всеми исходящими подключениями из вашей структуры агентов. Он выступает контрольной точкой для каждого агента для данных и каждого агента перед тем, как они обратятся к внешним сервисам. Вы можете применять политики безопасности и отслеживать весь исходящий трафик. Этот шаг имеет решающее значение для защиты вашей единой архитектуры данных.

Шлюзы исходящего трафика помогают масштабировать структуру агентов. Они позволяют подключаться к облачным сервисам, API и другим платформам без раскрытия внутренней сети. Вы можете контролировать, какой агент для данных или агент получает доступ к определённым внешним ресурсам. Это управление поддерживает соответствие требованиям и корпоративное управление. Кроме того, вы можете отслеживать каждое действие для аудита и отчётности. Шлюзы исходящего трафика делают интеграцию данных безопасной и надёжной.

Шлюзы исходящего трафика необходимы для управления подключениями и применения политик безопасности, когда брокеры агентов взаимодействуют с внешними агентами и сервисами. Эта функциональность критически важна для обеспечения безопасной и масштабируемой интеграции различных компонентов в структурах агентов.

Связанная экосистема

Связанную экосистему вы создаёте, когда объединяете своих агентов, агентов для данных и внешние сервисы. Такая экосистема поддерживает расширенную аналитику и автоматизацию. Вы можете подключать новые большие языковые модели, связывать облачные платформы агентов и использовать готовые каталоги инструментов. Ваши агенты получают доступ к более чем 1 500 API и источникам данных для более богатых рабочих процессов. Такой подход раскрывает всю ценность архитектуры корпоративных данных.

Ключевые возможности связанной экосистемы в архитектурах корпоративной структуры агентов:

Эту экосистему можно использовать для поддержки интеграции данных и расширенной аналитики. Ваши агенты и агенты для данных могут работать вместе на разных платформах. Такая настройка помогает автоматизировать задачи, получать аналитические выводы и улучшать принятие решений с помощью ИИ. Вы создаёте гибкую и масштабируемую среду, в которой агенты для данных и агенты могут эффективно работать.

Плоскость управления и администрирование

Координация агентов

Для управления структурой агентов нужна надёжная координация. Когда вы используете несколько агентов, можно разбивать сложные рабочие процессы на более мелкие задачи. Каждый агент может сосредоточиться на конкретной задаче. Такой подход помогает повысить операционную эффективность. Ваши агенты могут развиваться и оптимизировать собственные процессы. При этом они совместно выполняют сквозные бизнес-задачи.

Недавние достижения в области оркестрируемых мультиагентных систем показывают, что координация обеспечивает согласованность, масштабируемость и надёжность. Эти преимущества проявляются в таких отраслях, как финансы и здравоохранение. Производительность растёт, а количество ошибок снижается, когда агенты хорошо координируют работу. Вы можете доверить структуре агентов выполнение важных бизнес-операций.

• Мультиагентные системы позволяют назначать каждому агенту специализированную роль.
• Агенты могут адаптироваться и совершенствоваться самостоятельно.
• Скоординированные агенты обеспечивают плавные и надёжные рабочие процессы.

Мониторинг

Агентов нужно отслеживать, чтобы системы ИИ оставались работоспособными. Инструменты мониторинга дают информацию о производительности и состоянии агентов в режиме реального времени. С помощью визуальных панелей можно увидеть, как агенты соединяются и взаимодействуют друг с другом. Эти инструменты показывают важные метрики, такие как задержка, пропускная способность и частота ошибок.

• Agent Visualizer помогает просматривать сеть и отслеживать производительность.
• Вкладка Monitoring отображает сигналы состояния и временные ряды для каждого агента, API и сервера.
• Инструменты наблюдаемости собирают панели мониторинга, отчёты и оповещения для всей организации.

1. Agent Analytics отслеживает, как часто используются агенты и насколько они эффективны.
2. Agent Optimization даёт чёткое представление о взаимодействии агентов и помогает находить пробелы в производительности.
3. Agent Health Monitoring поддерживает работу ваших агентов в штатном режиме благодаря обновлениям почти в реальном времени.

С помощью этих инструментов вы можете вовремя выявлять проблемы и поддерживать работу вашей агентной среды на должном уровне.

Масштабируемость

Вы хотите, чтобы ваша агентная среда росла вместе с бизнесом. Стратегии масштабирования помогут вам управлять крупными развертываниями агентов и систем ИИ. Вы можете использовать несколько рабочих областей, чтобы разделить бизнес-подразделения и сохранить высокую производительность. Каждая рабочая область может иметь собственную емкость и расположение. Такая схема даёт вам гибкость и контроль.

Так вы сможете выполнять свои требования к уровню сервиса и поддерживать отзывчивость агентной среды. Такой подход позволяет добавлять новых агентов и возможности ИИ по мере роста ваших потребностей.

Архитектурные шаблоны и фреймворки

Blueprinting

Blueprinting помогает упростить разработку архитектур агентной среды. Он даёт чёткий план создания и подключения агентов. Такой подход снижает путаницу и ускоряет рабочий процесс. Вы можете проще интегрировать агентов с инструментами ИИ и источниками данных. Blueprinting также улучшает взаимодействие между агентами, делая вашу систему надёжнее.

• Blueprints упрощают процессы разработки и облегчают интеграцию.
• Фреймворки и протоколы помогают агентам взаимодействовать и работать вместе.
• Использование GraphQL и Model Context Protocol (MCP) даёт стандартный способ доступа к данным и позволяет быстрее получать аналитические выводы.

Blueprinting позволяет сосредоточиться на создании агентов, которые решают реальные бизнес-задачи. Вы можете создавать, тестировать и развертывать агентов с меньшими усилиями.

UI-фреймворки

UI-фреймворки помогают проектировать и управлять интерфейсами агентов. Вы можете создавать панели мониторинга и визуальные инструменты, с помощью которых управляете агентами и отслеживаете их действия. Эти фреймворки упрощают взаимодействие с агентами и наглядно показывают их работу. Для генерации идей и настройки проектов можно использовать такие инструменты, как GitHub Copilot SDK и Agent Builder. Они дают структурированный способ создавать специализированных агентов и реализовывать ключевые функции.

С помощью UI-фреймворков вы можете:

• Создавать визуальные панели мониторинга для отслеживания работы агентов.
• Настраивать шаблоны проектов для новых агентов.
• Тестировать поведение агентов и быстро вносить изменения.

UI-фреймворки делают разработку агентов доступнее. Вы можете создавать, тестировать и улучшать агентов без глубоких навыков программирования.

Microsoft Foundry

Microsoft Foundry поддерживает весь жизненный цикл разработки и развертывания агентов. С Foundry вы можете создавать, тестировать, трассировать, оценивать, оптимизировать, публиковать и отслеживать агентов. Foundry Agent Service предоставляет управляемую платформу для запуска промышленных агентов в Azure. Вы можете объединить модели, знания и инструменты в единую среду выполнения. Foundry поддерживает рабочий процесс «создание – тестирование – развертывание – мониторинг» для разработки агентов.

Foundry позволяет объединить модели, знания и инструменты в одном месте. Вы можете создавать агентов, которые работают во всей организации. Вы можете отслеживать производительность агентов и при необходимости улучшать их. Foundry помогает создавать надёжных агентов, которые поддерживают ваши задачи в области ИИ.

Совет: используйте blueprinting, UI-фреймворки и Microsoft Foundry, чтобы создавать, тестировать и масштабировать агентов. Так вы построите прочную агентную среду, которая поддерживает ваш бизнес.

Обоснование и перспективы развития

Почему два шлюза?

Для управления трафиком и применения политик как для входящих, так и для исходящих подключений в вашей агентной фабрике нужны два шлюза. Postman Fabric Gateway предназначен для агентов, которые потребляют API в гораздо больших масштабах, чем традиционные приложения. Этот шлюз помогает обрабатывать трафик агентов, отслеживать активность и применять правила безопасности. Вы можете поддерживать множество инструментов и API, гарантируя, что ваши API, готовые к работе с агентами, всегда доступны. Разделяя два шлюза, вы отделяете внутренний трафик от внешнего, что повышает прозрачность и контроль. Такая схема защищает архитектуру корпоративных данных и обеспечивает безопасность вашей цифровой трансформации.

• Входящий шлюз проверяет запросы от пользователей, приложений и агентов и маршрутизирует их.
• Исходящий шлюз управляет исходящими подключениями, обеспечивая соблюдение требований безопасности и отслеживая действия агентов.
• Так вы получаете более эффективное применение политик и можете масштабировать агентную фабрику по мере роста потребностей.

Разрушение информационных силосов

Реальная ценность раскрывается, когда вы разрушаете информационные силосы в организации. Силосы разобщают команды и данные, замедляют внедрение инноваций и провоцируют ошибки. Объединяя агентов и данные, вы создаёте единую систему, которая поддерживает совместную работу и решения, основанные на данных.

• Совместная работа улучшается, когда команды обмениваются данными между подразделениями. Вы быстрее решаете проблемы и находите более творческие решения.
• Точность данных повышается, когда используется единый, актуальный источник информации. Это снижает количество ошибок, связанных с дублирующимися или устаревшими данными.
• Становится возможным принятие обоснованных решений, потому что все работают с одними и теми же фактами. Вы можете доверять своим выводам и планировать эффективнее.
• Повышается гибкость: вы быстро адаптируетесь к изменениям на рынке. Нужные данные доступны без ожидания.
• Создание единого источника истины даёт полную картину бизнеса. Вы используете её для аналитики и более точного планирования.
• Рост операционной эффективности означает, что вы тратите меньше времени на ручные задачи и больше на стратегию.

Вы создаёте связанную экосистему, в которой агенты и команды работают вместе. Такая трансформация приводит к лучшим результатам и более сильной организации.

Будущее архитектуры важнее чата

Вы стоите на пороге новой эры корпоративного ИИ. Архитектура, а не чат, будет определять, как вы проектируете, внедряете и управляете агентами. Всё больше систем будут строиться по принципу AI-first, а интеллектуальные системы будут работать самостоятельно. Управление будет играть более важную роль, помогая вашим агентам соблюдать правила и оставаться защищёнными.

ИИ способен усилить несколько ключевых возможностей корпоративной архитектуры: ассистенты на базе ИИ помогают архитекторам создавать более точные проектные решения, снижать количество ошибок и ускорять адаптацию как архитекторов, так и специалистов из других областей.

Инвестиции в ИИ быстро растут. Чтобы оставаться впереди, вам нужно сосредоточиться на интеллектуальном принятии решений и управлении. Организации, которые используют архитектуру вместо чата и агентные фабрики, будут лидировать в следующей волне цифровой трансформации. Вы будете внедрять инновации быстрее и принимать более обоснованные решения на основе данных.

Реальная ценность раскрывается, когда вы строите устойчивую агентную фабрику с архитектурой, управляемой идентификацией. Такой подход упрощает операции, стимулирует инновации и улучшает принятие решений. Измеримую ценность см. в таблице ниже:

Microsoft Agent 365 служит образцом масштабируемых, управляемых и совместимых агентных систем. Вы можете управлять агентами, применять политики и подключать сторонние инструменты, сохраняя при этом безопасность и соответствие требованиям.

Чтобы извлечь полную ценность из агентных фабрик, выполните следующие шаги:

1. Начните с открытых стандартов, таких как MCP и A2A, для обеспечения совместимости.
2. Вкладывайтесь в идентификацию, наблюдаемость и память как в фундаментальные опоры.
3. Внедрите управление в процессы, встроив политики в рабочие потоки.
4. Участвуйте в работе сообществ открытого ПО и стандартов.
5. Подготовьте сотрудников к совместной работе с агентами и их совершенствованию.

Вы закладываете основу долгосрочного успеха, создавая связанную экосистему, которая приносит устойчивую ценность.

Часто задаваемые вопросы

Что такое agent fabric?

Вы используете agent fabric, чтобы связать множество ИИ-агентов. Эта система позволяет агентам обмениваться памятью, контекстом и задачами. Вы получаете цифровую рабочую силу, которая работает слаженно, а не набор отдельных чат-ботов.

Как Microsoft Agent 365 помогает моему бизнесу?

Microsoft Agent 365 предоставляет вам безопасных и масштабируемых ИИ-агентов. Вы можете автоматизировать задачи, улучшать принятие решений и связывать инструменты во всей компании. Вы получаете встроенное управление и соответствие требованиям.

Зачем агентам постоянная память?

Агентам нужна постоянная память, чтобы помнить ваши прошлые действия и предпочтения. Это помогает не повторять одну и ту же информацию. Вы получаете более плавные диалоги и лучшие результаты.

В чём разница между чат-ботом и агентом?

Чат-бот отвечает на простые вопросы. Агент может запоминать, планировать и действовать в рамках множества сессий и инструментов. Агенты дают вам более продвинутую помощь.

Как открытые стандарты улучшают agent fabric?

Открытые стандарты позволяют вашим агентам взаимодействовать друг с другом, даже если они от разных поставщиков. Вы получаете больше вариантов и более простую интеграцию. Ваша система остаётся гибкой и готовой к будущему.

Безопасен ли agent fabric?

Да. Вы контролируете идентичность агентов, разрешения и доступ к данным. Вы можете отслеживать действия и соблюдать строгие правила. Это сохраняет безопасность вашей информации.

Можно ли подключить agent fabric к моим существующим инструментам?

Вы можете подключить agent fabric более чем к 1 500 API и источникам данных. Перестраивать свои системы не нужно. Вы получаете больше пользы от текущих инструментов.

🎧 Послушайте этот выпуск

Хотите практичное объяснение Enterprise AI Agent Fabric? В этом выпуске тема разобрана понятным языком и показано, почему она важна для Microsoft 365, Azure, Power Platform, безопасности, ИИ и современной работы.

Послушайте этот выпуск, если хотите:

• Понять ключевые концепции Enterprise AI Agent Fabric
• Увидеть, как это вписывается в более широкую экосистему технологий Microsoft
• Узнать, где это может принести практическую пользу вашей организации

Вам также могут понравиться связанные выпуски M365 FM:

• Среды выполнения AI-агентов Microsoft: за пределами корпоративных чат-ботов
• Архитектура автоматизации Microsoft Graph: за пределами скриптов
• AI-агенты на базе Graph: руководство по корпоративной архитектуре
• Безопасность идентификации AI-агентов: за пределами сервисных учетных записей
• Security Agent Fabric: автономный AI для киберзащиты

Больше практичных разговоров о технологиях Microsoft на M365 FM.

Последняя проверка: июль 2026 г.

Кому стоит послушать

Этот выпуск предназначен для администраторов Microsoft, архитекторов, разработчиков, специалистов по безопасности и руководителей бизнеса, которым нужна практическая основа перед принятием решений о внедрении, эксплуатации или управлении.

🎧 Также рекомендуем послушать

• Microsoft Fabric — логичный следующий шаг для развития этой темы.
• Microsoft Fabric OneLake — логичный следующий шаг для развития этой темы.
• Power BI Copilot — логичный следующий шаг для развития этой темы.