Понад інженерію промптів: чому корпоративному ШІ потрібні архітектори

By Mirko Peters · 2026-08-27

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

Cover: Extending Microsoft 365 Copilot: Agents, MCP & Production-Grade AI with Yves Habersaat [MVP]

Ласкаво просимо до офіційного супутнього блогу подкасту M365 FM. У сьогоднішньому дописі ми детально розглядаємо технічні основи сучасного корпоративного штучного інтелекту. Інженерія промптів полонила уяву як звичайних користувачів, так і бізнес-лідерів, але перехід від базових промптів до справжнього ШІ промислового рівня потребує виділених людей-архітекторів та інженерів. Організації більше не можуть покладатися на поверхневі впровадження. Натомість вони мають ретельно перевіряти бізнес-логіку, вимоги безпеки та інтеграції систем, щоб їхні інвестиції приносили реальну цінність.

Щоб детальніше розкрити цю тему, ми нещодавно поговорили в подкасті з Microsoft MVP та технічним лідером ШІ Yves Habersaat. Якщо ви хочете почути повну розмову про розширюваність Microsoft 365 Copilot, мультиагентні архітектури та Model Context Protocol, обов'язково послухайте епізод Extending Microsoft 365 Copilot: Agents, MCP & Production-Grade AI with Yves Habersaat [MVP].

Вступ: від інженерії промптів до архітектури

Інженерія промптів, безперечно, є корисною навичкою. Вона допомагає звичайним співробітникам отримувати від генеративних інструментів ШІ кращі результати, акуратніше форматування та змістовніші підсумки. Проте коли бізнес намагається масштабувати ці можливості на тисячі користувачів і глибоко вбудовані внутрішні системи, самої лише інженерії промптів уже недостатньо.

Корпоративний ШІ потребує значно більшого, ніж вдало підібрані формулювання. Організаціям потрібні фахівці, які розуміють базові технології, складні вимоги клієнтів, загальні моделі безпеки та конкретні рішення щодо впровадження. Хоча штучний інтелект може створювати технічні матеріали та давати корисні поради, людські архітектори залишаються принципово незамінними. Лише інженери-люди можуть справді перевірити, чи автоматизоване рішення відповідає ключовій бізнес-потребі, і не створює неприйнятних ризиків.

Чому корпоративному ШІ потрібні людські архітектори

Складність сучасних корпоративних середовищ означає, що розгортання ШІ ніколи не є простою вправою на кшталт «підключив і працює». Системи переплетені з застарілими базами даних, власними внутрішніми застосунками, суворими рамками відповідності та динамічними дозволами користувачів. Без досвідчених архітекторів, які контролюють проєктування, організації часто стикаються з вузькими місцями, галюцинаціями, вразливостями безпеки та збоями інтеграції.

Архітектор дивиться на загальну картину. Він оцінює, як дані проходять через організацію, де можуть виникнути вузькі місця, і як підготувати технологічний стек до майбутніх змін. Оскільки платформи ШІ розвиваються неймовірно швидко, стратег на чолі забезпечує, що організація створює масштабовані, зручні в супроводі та безпечні рішення, а не крихкі прототипи, які ламаються під навантаженням промислового рівня.

Еволюція Microsoft 365 Copilot і розширюваність

Microsoft 365 Copilot суттєво змінився відтоді, як з'явився. Багато можливостей, які колись потребували складних власних розширень, тепер вбудовані безпосередньо в платформу. Ця вбудована функціональність охоплює величезний спектр стандартних потреб у продуктивності та співпраці.

Проте розширюваність стає критично важливою, коли організації потрібен більший контроль. Це може означати налаштування рівня оркестрації, створення спеціалізованих агентних сценаріїв, вбудовування ШІ-агента у зовнішній публічний вебсайт замість того, щоб обмежувати його Microsoft 365 Copilot Chat, або створення повністю індивідуальних можливостей. Чим специфічніша корпоративна вимога, тим важливішими стають розширюваність і власна розробка.

Чому один великий Copilot не працює: мультиагентні архітектури

Поширена пастка для організацій, які починають шлях зі ШІ, — спроба побудувати один величезний монолітний Copilot. Уявіть собі єдиного ШІ-асистента, навантаженого всіма можливими інструкціями, інструментами, джерелами знань і корпоративними обов'язками. Такий підхід швидко руйнується під власною вагою, призводячи до вичерпання контекстного вікна, слабких рішень і непередбачуваної поведінки.

Натомість такі експерти, як Ів Габерсат, рекомендують переходити до мультиагентних архітектур. У цій моделі окремі агенти мають чітко визначені сфери відповідальності та обов'язки. Наприклад, фреймворк ІТ-підтримки підприємства може містити фронтального агента-триажера, єдине завдання якого — зрозуміти запити користувачів і розумно спрямувати їх до спеціалізованих агентів, що працюють із Microsoft 365, Salesforce, порталами HR або внутрішніми інфраструктурними платформами. Кожен спеціалізований агент має власні локалізовані інструкції, цільові бази знань і конкретні інструменти.

Анатомія корпоративного ШІ-агента

Щоб зрозуміти, як працюють такі системи, варто розібрати анатомію типового корпоративного ШІ-агента. Кожен надійний агент починається з чітко визначеної мети. Далі він спирається на кілька ключових компонентів:

Інструкції: Явні настанови, які визначають точні обов'язки агента, операційні межі та поведінкові обмеження.
Джерела знань: Відібрані сховища з relevant організаційною інформацією та документацією.
Інструменти: Функціональні можливості, які дозволяють агенту виконувати дії, запитувати бази даних або викликати зовнішні сервіси.
Рівень оркестрації: Механізм ухвалення рішень, який визначає, як вхідні запити мають оброблятися, розбиратися та делегуватися.

У мультиагентній конфігурації головний агент виконує початкову сортування запитів, перш ніж делегувати завдання спеціалізованим підлеглим агентам. Ці підлеглі агенти далі взаємодіють із внутрішніми джерелами знань, зовнішніми системами, API та серверами Model Context Protocol, щоб завершити робочий процес.

Copilot Studio чи власна розробка

Створюючи таких агентів, організації стоять перед ключовим вибором платформи: низькокодовий підхід чи власний код. Copilot Studio пропонує доступний низькокодовий спосіб швидко створювати й розгортати агентів. Команди можуть визначати інструкції, підключати готові інструменти, інтегрувати репозиторії знань і використовувати сучасні протоколи, не написавши кожен рядок коду з нуля.

Натомість власна розробка забезпечує значно більший архітектурний контроль. Проте цей контроль має свою ціну — зростає відповідальність. Розробники самостійно керують потоками автентифікації, межами безпеки, середовищами хостингу, логікою оркестрації та інтеграціями сервісів. Зрештою, вибір між Copilot Studio і власною розробкою повністю залежить від того, якого рівня контролю вимагає конкретне корпоративне рішення.

Розуміння Model Context Protocol (MCP)

Одним із найцікавіших проривів в агентній архітектурі є Model Context Protocol, відомий як MCP. Раніше інтеграція зовнішніх інструментів і сервісів у модель ШІ означала написання власних API-обгорток для кожної окремої системи, кожна з яких мала власну схему автентифікації, особливості протоколу та стандарти документації.

MCP усуває цю фрагментацію, встановлюючи стандартизований спосіб, у який системи ШІ можуть знаходити зовнішні інструменти та сервіси й взаємодіяти з ними. Завдяки MCP агент може динамічно дізнаватися, які інструменти доступні, як вони працюють і як їх можна поєднувати для виконання складного запиту користувача. Він виступає універсальним перекладачем між інтелектуальними мовними моделями та великою екосистемою корпоративного програмного забезпечення.

Інтеграція систем: MCP проти традиційних API

Важливо розуміти, що Model Context Protocol не замінює традиційні API. Натомість сервер MCP розташовується перед наявними API, базами даних і внутрішніми мікросервісами та відкриває їхні можливості у форматі, який ШІ-агенти можуть легко сприйняти й використати.

Візьмімо підприємство, яке вже користується усталеними API для фінансів, управління персоналом і взаємодії з клієнтами. Замість переписування цих API організація може розгорнути сервер MCP, щоб відкрити відповідні інструменти поверх наявних кінцевих точок. Базові API і далі виконують основну роботу, а MCP надає семантичний рівень, потрібний автономним ШІ-агентам для ефективної взаємодії з ними.

Безпека, управління та організаційні знання

Середовища Microsoft 365 містять величезні обсяги цінного організаційного контексту: документи, стенограми нарад, електронні листи, організаційні схеми, історію чатів у Teams, файли OneDrive та репозиторії SharePoint. Підключення потужних ШІ-агентів до цього скарбу даних без надійного управління створює серйозні ризики безпеки.

Організації мають почати з ретельної інвентаризації свого data-ландшафту. Компаніям потрібно точно знати, де зберігається конфіденційна інформація, хто наразі має права доступу і які активи потребують посиленого захисту. Потужні інструменти управління, зокрема Microsoft Purview з мітками конфіденційності та політиками запобігання втраті даних (DLP), мають бути вбудовані в AI-архітектуру з першого дня.

Важливість якості даних і готовності до ШІ

Управління ШІ стосується не лише запобігання несанкціонованому доступу. Воно також охоплює практичну сторону гігієни даних. Погано організовані сайти SharePoint, сильно дубльовані файли, застарілі документи політик, неузгоджені робочі простори Teams і нечітко визначена відповідальність за інформацію можуть суттєво знизити якість відповідей, які генерує ШІ.

Підключення інтелектуального агента до неструктурованих і хаотичних знань організації не перетворює ці дані на чистий корисний ресурс сам собою. Компаніям варто зробити пріоритетом очищення даних, сучасну архітектуру інформації, ретельний перегляд дозволів і систематичну класифікацію як базові передумови готовності до ШІ.

Управління делегованими та application-дозволами

Управління дозволами стає надзвичайно важливим з моменту, коли ШІ-агенту надають можливість самостійно виконувати дії від імені користувачів. Як загальне правило, архітектори мають за замовчуванням використовувати делеговані дозволи користувача.

За делегованої моделі агент працює строго в межах дозволів конкретного користувача, з яким взаємодіє. Якщо користувач не має доступу до чутливої фінансової папки, агент не повинен якимось чином обходити це обмеження. Там, де application-дозволи справді потрібні для фонової автоматизації, ці можливості слід ретельно ізолювати за суворо контрольованим сервісним або MCP-шаром, а не відкривати широкі адміністративні дозволи безпосередньо агентам, які взаємодіють з користувачами.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) в корпоративному середовищі

Retrieval-Augmented Generation, або RAG, є опорою сучасного корпоративного ШІ. Замість того, щоб покладатися лише на статичні внутрішні параметри мовної моделі, які фізично не можуть містити власні політики компанії чи оновлення проєктів у реальному часі, RAG-система динамічно отримує релевантну документацію, перш ніж згенерувати відповідь.

Отриманий контент може походити з внутрішніх баз знань, сайтів SharePoint, спеціалізованих сховищ документів або зовнішніх баз даних. На багатьох сучасних платформах, наприклад у Copilot Studio, механіка пошуку повністю працює за лаштунками: вона приховує складність від кінцевого користувача і водночас дає точні, контекстно залежні відповіді, засновані на перевірених корпоративних даних.

Висновок: створення промислових ШІ-рішень

Перехід від експериментів із промптами до надійного корпоративного ШІ потребує принципової зміни мислення. Організації більше не можуть сприймати штучний інтелект як просту функцію програмного забезпечення, яку додають в останню мить. Натомість створення промислових ШІ-рішень вимагає ретельного продумування мультиагентних архітектур, масштабованих шарів інтеграції, таких як Model Context Protocol, суворого управління даними та продуманих моделей дозволів.

Архітектори та інженери залишаються ключовою ланкою цієї технологічної революції. Поєднуючи технічні основи з глибоким розумінням бізнес-вимог, архітектори забезпечують, що корпоративний ШІ приносить безпечну, масштабовану і справді трансформаційну цінність.

Щоб глибше зануритися в ці архітектурні стратегії та почути думки експертів безпосередньо з практики, обов’язково послухайте повну подкаст-розмову. Перейдіть за посиланням Extending Microsoft 365 Copilot: Agents, MCP & Production-Grade AI with Yves Habersaat [MVP] і долучайтеся до розмови про сучасну роботу, безпеку та продуктивність!