Архитектура агентного ИИ: слой данных, оркестрация и выполнение

By Mirko Peters · 2026-08-13

Добро пожаловать обратно в блог подкаста! Сегодня мы подробно разбираем тему, которая буквально захватила корпоративный мир: базовую архитектуру агентного ИИ. Организации выходят за рамки простых чат-ботов и базовых пилотных моделей, и архитекторы и руководители ИТ наперегонки строят автономные системы, которые могут безопасно взаимодействовать с ключевыми корпоративными средами, рассуждать над сл

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

Cover: From Data to Intelligent Agents: Building Trusted Enterprise AI with Microsoft AI Foundry with Shubhangi Goyal [MVP]

В этом посте мы разберём технологическую основу, необходимую для создания надёжных интеллектуальных агентов в корпоративной среде. Мы рассмотрим, как слои данных питают систему, как движки оркестрации координируют сложные агентные циклы и как слои выполнения безопасно совершают действия. Если вы хотите глубже погрузиться в создание доверенных корпоративных решений на основе ИИ и послушать экспертные мнения о том, как всё это складывается воедино, обязательно послушайте наш сопутствующий выпуск подкаста: From Data to Intelligent Agents: Building Trusted Enterprise AI with Microsoft AI Foundry with Shubhangi Goyal [MVP].

Введение в архитектуру агентного ИИ

Последние несколько лет искусственный интеллект был в основном разговорным: вы задаёте вопрос, а большая языковая модель (LLM) генерирует ответ на основе статичных предобученных весов или простой генерации с дополнением на основе поиска (RAG). Однако парадигма быстро смещается в сторону агентного ИИ. Агентные процессы наделяют модели автономностью: они могут планировать, использовать инструменты, вызывать API, исправлять ошибки и взаимодействовать с другими агентами для достижения высокоуровневых бизнес-целей.

Проектирование таких систем требует отказа от восприятия ИИ как отдельного прикладного компонента и перехода к распределённой архитектуре корпоративного уровня. Чтобы агенты были надёжными, компании должны проектировать системы по отдельным слоям: безопасный слой данных для контекста, слой оркестрации для рассуждений и управления состоянием и слой выполнения для безопасного использования инструментов. Без продуманного архитектурного плана организации рискуют развернуть хрупких ботов, которые галлюцинируют, непредсказуемо падают и открывают чувствительные корпоративные активы для угроз безопасности.

Почему доверенные ИИ-агенты важны для предприятия

Доверие – главная валюта инноваций. Как с известной формулировкой отмечал Скотт Хебнер: "Доверие становится валютой инноваций. Нет доверия – нет ROI." Когда вы развёртываете автономных агентов, которые могут действовать от имени пользователей, обновлять записи CRM или обрабатывать финансовые транзакции, доверие не подлежит обсуждению. Руководители предприятий должны быть уверены, что их системы ИИ точны, объяснимы и безопасны.

Интеллектуальные агенты существенно повышают эффективность принятия решений и операционную эффективность, автоматизируя рутинные задачи, но они также создают новые векторы риска. Проблемы с качеством данных, сбои интеграции и отсутствие прозрачности могут быстро подорвать доверие пользователей. Создание доверенных агентов требует встраивания в архитектурную основу контролей с участием человека (human-in-the-loop), надёжной наблюдаемости и строгого управления.

Слой данных: питание агентов чистой информацией

Интеллектуальный агент умен ровно настолько, насколько данные, к которым он имеет доступ. Слой данных формирует основу любой агентной архитектуры, обеспечивая согласованный и безопасный доступ к корпоративным базам знаний, базам данных и операционным системам реального времени.

К сожалению, многие внедрения ИИ спотыкаются уже на этом начальном этапе. Проблемы качества данных остаются серьёзным барьером для инициатив трансформации. Организации часто сталкиваются с фрагментированными изолированными хранилищами, устаревшей документацией и неуправляемыми неструктурированными данными, разбросанными по различным облачным репозиториям. Чтобы обеспечить эффективную работу агентов, слой данных должен предоставлять:

Чистые, высококачественные и доступные данные, поступающие через надёжные политики управления данными.
Векторные базы данных и возможности семантического поиска, которые позволяют агентам быстро находить релевантный контекст.
Строгое обрезание разрешений, чтобы агент мог получать доступ только к тем данным, которые разрешено видеть базовому пользователю-человеку.

Когда агенты получают точные данные под управлением политик, их способность рассуждать, планировать и решать задачи возрастает экспоненциально, что заметно снижает частоту галлюцинаций.

Слой оркестрации ИИ: управление многоагентными рабочими процессами

Когда у вас есть чистые данные, нужен механизм, который управляет тем, как агент мыслит, планирует и реагирует. Это задача слоя оркестрации ИИ. Фреймворки оркестрации выступают в роли когнитивного движка и диспетчера трафика для ваших агентов: они управляют взаимодействием между разными моделями, инструментами и многоагентными командами.

Поскольку ИИ-агенты работают итеративно — наблюдают за средой, думают о следующем шаге, действуют и затем переоценивают ситуацию, — слой оркестрации должен управлять состоянием, памятью и восстановлением после ошибок. В сложных корпоративных сценариях одного агента часто недостаточно. Вместо этого архитектуры нередко используют смесь экспертов или многоагентные команды, в которых специализированные агенты работают вместе над решением сложной задачи.

Слой оркестрации обеспечивает бесконфликтное и плавное взаимодействие этих агентов. Он определяет, как формируются промпты, как память сохраняется между ходами диалога и когда управление нужно передать от одного специализированного агента другому или эскалировать живому супервайзеру.

Слой исполнения агентов: специализированные действия и автоматизация

Рассуждение без действия — это просто мысленный эксперимент. Слой исполнения агентов — это место, где работают специализированные ИИ-агенты: они выполняют конкретные функции, вызывают API, взаимодействуют с бизнес-приложениями и автоматизируют задачи на основе поступающих данных.

Этот слой связывает когнитивный план агента с реальным миром. Будь то обновление записи в базе данных, подготовка письма в платформе клиентской поддержки или запуск рабочего процесса в Power Platform, слой исполнения отвечает за механику использования инструментов. Чтобы обеспечить безопасность в корпоративной среде, каждое действие агента на этом уровне должно быть тщательно изолировано в песочнице, проверено и занесено в журнал. Агенты никогда не должны получать неограниченный доступ к производственным API без надлежащих защитных механизмов и проверки параметров.

Шаги создания интеллектуальных агентов

Определение четких целей

Создание эффективных интеллектуальных агентов начинается с определения понятных бизнес-целей. Конкретные цели помогают направлять процесс разработки и обеспечивают соответствие стратегическим потребностям организации. Определите конкретные проблемы, которые должны решать интеллектуальные агенты, — будь то автоматизация обращений в клиентскую поддержку, оптимизация управления цепочками поставок или снижение административной нагрузки. Задайте измеримые ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки успеха, ориентируясь на высокую точность и долю выполненных задач.

Выбор правильной технологии

Выбор подходящего стека технологий для уровней данных, оркестрации и исполнения имеет решающее значение для производительности. Использование корпоративных платформ и облачных решений повышает масштабируемость и гибкость, позволяя агентам адаптироваться к меняющимся условиям бизнеса и бесшовно интегрироваться с существующими системами.

Организация надежного тестирования

Надежное тестирование необходимо, чтобы убедиться, что интеллектуальные агенты работают как задумано. Подготовьте контролируемую тестовую среду, которая имитирует реальные условия, подключитесь к тестовым экземплярам корпоративных систем, привлеките непредвзятых тестировщиков из разных команд и постоянно дорабатывайте решения на основе обратной связи, чтобы выявлять пограничные случаи до развертывания.

Безопасность, управление и соответствие требованиям

Безопасность и управление не могут быть второстепенными при создании агентного ИИ; они должны стать фундаментальными опорами. Поскольку организации внедряют автономных агентов, способных выполнять рабочие процессы, необходимо строго соблюдать требования к конфиденциальности данных и нормативы вроде GDPR, Закона ЕС об ИИ и HIPAA.

Предприятия сталкиваются с серьезными проблемами безопасности в эпоху ИИ. Статистика показывает, что подавляющее большинство специалистов по ИТ-безопасности опасаются инцидентов, вызванных ИИ, а значительная доля компаний ожидает ежедневных кибератак с использованием ИИ. Чтобы защитить предприятие, организациям необходимо внедрить:

Продвинутые системы наблюдаемости для мониторинга недетерминированного поведения агентов в реальном времени.
Гранулярные политики управления данными и технические средства контроля для ограничения избыточных разрешений.
Оценку безопасности и проактивный анализ угроз на этапе разработки для снижения рисков, таких как prompt injection, экфильтрация данных и предвзятые результаты.

Реальные применения и кейсы

Интеллектуальные агенты быстро трансформируют отрасли, повышая эффективность, точность и масштабируемость в самых разных секторах бизнеса:

Финансы: агенты автоматизируют обработку заявок на кредит, проводят проверки на соответствие нормативным требованиям и совершенствуют системы выявления мошенничества.
Электронная коммерция: автономные агенты отслеживают уровень запасов, инициируют пополнение склада и персонализируют взаимодействие с клиентами.
Маркетинг: ИИ-агенты отслеживают показатели эффективности кампаний и динамически корректируют расходы на рекламу, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций.
Здравоохранение: агенты снижают административную нагрузку, берут на себя выставление счетов и расписание, а также помогают медицинским специалистам в режиме реального времени контролировать состояние пациентов.

По мере роста внедрения в отраслях прогнозы рынка указывают на то, что корпоративные программные приложения все чаще будут включать агентные рабочие процессы, что принципиально изменит способ выполнения работы с знаниями.

Будущие тенденции в архитектуре агентного ИИ

Если заглянуть вперёд, архитектура агентного ИИ будет продолжать развиваться. Мы движемся к высокораспределённым экосистемам агентов, в которых специализированные модели взаимодействуют по стандартизированным протоколам, таким как Model Context Protocol (MCP). Удобные платформы разработки позволят «гражданским разработчикам» и экспертам предметной области настраивать безопасных агентов без написания сложного кода, ускоряя циклы инноваций во всей организации.

В конечном счёте успех агентного ИИ зависит от баланса между автономностью и контролем. Опираясь на фундамент из качественных данных, надёжной оркестрации и строгого управления, организации могут добиться беспрецедентной производительности, сохраняя при этом полное доверие.

Надеемся, что этот глубокий разбор архитектуры агентного ИИ дал вам более ясную дорожную карту для внедрения в вашей организации. Чтобы продолжить путь в создании доверенных систем ИИ, обязательно послушайте связанный выпуск подкаста: From Data to Intelligent Agents: Building Trusted Enterprise AI with Microsoft AI Foundry with Shubhangi Goyal [MVP]. В нём много ценных практических идей о проектировании безопасных и надёжных агентов в современной технологической экосистеме.

🎧 Послушайте этот выпуск

Хотите практическое объяснение того, как создавать интеллектуальных агентов? Этот выпуск понятным языком разбирает тему и показывает, почему она важна для Microsoft 365, Azure, Power Platform, безопасности, ИИ и современной работы.

Послушайте этот выпуск, если хотите:

Понять ключевые концепции перехода от сырых данных к автономным интеллектуальным агентам
Увидеть, как агентные архитектуры вписываются в более широкую технологическую экосистему Microsoft
Узнать, где агентный ИИ может принести практическую, измеримую пользу вашей организации

Вам также могут понравиться связанные выпуски M365 FM:

Больше практических обсуждений Microsoft на M365 FM.