Від чат-ботів до фабрики агентів: зростання корпоративного ШІ-агента

By Mirko Peters · 2026-08-28

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

Ласкаво просимо назад у блог! Якщо ви стежите за нашими останніми подкастами, то знаєте, що розмова про штучний інтелект у корпоративному середовищі суттєво змінилася. Ми вже не говоримо лише про вдосконалений промпт-інжиніринг або окремі веб-інтерфейси. Натомість організації замислюються про фундаментальне переосмислення того, як працюють цифрові співробітники. Традиційні розмовні чат-боти швидко втрачають актуальність у сучасних бізнес-умовах, адже в них немає стійкого контексту, пам'яті між сесіями та справжньої автономності. Щоб закрити цю прогалину, підприємства переходять до пов'язаної архітектури, відомої як фабрика агентів.

У цій публікації ми детально розглянемо базові архітектурні принципи, необхідні для побудови єдиного цифрового робочого колективу. Чи ви керуєте складними хмарними середовищами, чи намагаєтеся об'єднати розрізнені масиви даних, розуміння переходу від чату до фабрики є критично важливим. Для глибшого аудіоогляду цих концепцій обов'язково перегляньте наш відповідний епізод подкасту під назвою Enterprise AI Agent Fabric: Architecture Beyond Chatbots, де ми розбираємо практичні аспекти для реальних середовищ Microsoft.

Огляд архітектури фабрики агентів

Agent Fabric Architecture Overview

Визначення фабрики агентів

Фабрику агентів можна уявити як основу сучасного агентного ШІ в організації. Ця архітектура поєднує кілька агентів даних і автономних працівників, дозволяючи їм співпрацювати як єдиний цифровий робочий колектив. На відміну від традиційних чат-ботів, фабрика агентів забезпечує стійкий контекст, пам'ять і ідентичність. Це означає, що ваші агенти пам'ятають минулі взаємодії та рішення, тож стають надійними помічниками в щоденній роботі.

Microsoft Agent 365 є яскравим прикладом стійкої фабрики агентів. Вона використовує надійну корпоративну архітектуру даних, щоб агенти могли отримувати доступ до інформації, обробляти її та діяти на її основі в усій організації. Microsoft Agent Framework безшовно інтегрується з Azure і Microsoft 365, надаючи готову до промислової експлуатації інфраструктуру для багатоагентних систем. Ви отримуєте вбудовані можливості відповідності вимогам, спостережуваності та безпечного розгортання, які є обов'язковими для агентного ШІ корпоративного рівня.

Примітка: надійна фабрика агентів дозволяє вашим агентам вийти за межі простого чату. Вони стають активними учасниками робочих процесів, підтримуючи розширену аналітику, автоматизацію та прийняття рішень.

Архітектура понад чатом: ключові концепції

Архітектура понад чатом змінює те, як ви проєктуєте та розгортаєте агентні системи. Замість створення ізольованих чат-ботів ви будуєте пов'язану мережу агентів даних, які можуть співпрацювати, обмінюватися контекстом і забезпечувати бізнес-результати. Такий підхід вирішує проблеми втрати контексту, фрагментованих даних і обмеженої автоматизації.

Для такої трансформації потрібна єдина архітектура даних. Ключову роль відіграють базові платформи, зокрема MuleSoft, Microsoft Fabric і OneLake. Вони забезпечують інтеграцію, управління та зберігання даних, необхідні вашим агентам для ефективної роботи. Ось короткий огляд:

Архітектура	Призначення	Ключові можливості
Microsoft Fabric	Управління даними	Об'єднує розрізнені дані, забезпечує надійні джерела даних, підключає конвеєри даних.
MuleSoft Agent Fabric	Управління діями ШІ	Підключає ШІ-агентів, оркеструє дії, забезпечує виявлення та управління агентами.
OneLake	Зберігання та доступ до даних	Усуває ізольовані масиви даних, спрощує доступ, покращує співпрацю, підтримує масштабованість.

Завдяки цим платформам ваш агент даних може отримати потрібну інформацію в потрібний момент. Це підтримує пошук даних, автоматизацію робочих процесів і безшовну інтеграцію в усьому вашому бізнесі.

Пошарований підхід

Пошарований підхід дає вам кращий контроль і прозорість над фабрикою агентів. Ви організовуєте агенти даних та інструменти в яруси, кожен із яких має конкретні ролі та обов'язки. Така структура допомагає керувати складністю, відстежувати запити та зберігати контекст для великих мовних моделей.

Ось розбивка основних компонентів у кожному ярусі:

Ярус	Основні компоненти	Опис
Базовий ярус	Стан і пам'ять, шар знань	Забезпечує основну інтелектуальну базу, керуючи зберіганням інформації та її розумінням.
Ярус робочих процесів	Планувальник, оркестратор	Перетворює розуміння на дії, керуючи послідовністю завдань і призначенням агентів.
Автономний рівень	ШІ-агенти, інструменти та API	Операційний рівень, на якому агенти взаємодіють із системами, щоб отримувати результати та виконувати дії.

Ця багаторівнева архітектура дає вам кілька переваг:

Ви можете відстежувати та аудити потоки запитів, що полегшує налагодження.
Ви ефективніше керуєте розгортанням і виведенням агентів з експлуатації.
Ви підтримуєте керований обсяг контексту для агентів даних, запобігаючи перевантаженню великих моделей.

Дотримуючись такого підходу, ви створюєте масштабований, безпечний та ефективний агентний простір. Ваші агенти стають повноправними учасниками цифрової робочої сили, готовими підтримувати бізнес за допомогою просунутої аналітики та автоматизації.

Постійна ідентичність сеансу та агента

Пам’ять сеансу

Ви хочете, щоб ваш агентний ШІ запам’ятовував те, що важливо. Архітектура постійних сеансів дає вашому агенту даних змогу зберігати інформацію між сеансами та відтворювати її. Це означає, що агенти не забувають ваших уподобань, попередніх дій і важливих деталей. Під час взаємодії з агентом даних ви отримуєте безперебійну роботу з природною мовою. Вам не потрібно повторювати себе чи пояснювати свої потреби знову.

Системи постійної пам’яті забезпечують на 26% вищу точність відповідей, ніж підходи без збереження стану. Це покращує операційну ефективність і робить взаємодію з користувачем плавнішою.
Агенти з пам’яттю між сеансами дають змогу продовжувати робочі процеси без переривань. Ви економите час і уникаєте розчарування.
Агенти без пам’яті часто ведуть повторювані діалоги та дають неузгоджені результати. Це може сповільнити вашу роботу та знизити довіру до системи.

Щоб пам’ять сеансу працювала ефективно, дотримуйтеся найкращих практик. Використовуйте стратегію «найменш нещодавно використаного», щоб видаляти застарілі спогади, які більше не потрібні. Призначайте оцінки релевантності залежно від того, як часто й нещодавно до інформації звертаються. Спершу видаляйте спогади з найнижчими оцінками. Завжди виконуйте запити користувачів на видалення інформації. Застосовуйте методи стиснення пам’яті, зокрема накопичувальні підсумки, кластеризацію за темами та дедуплікацію. Ці кроки допомагають агенту даних залишатися зосередженим і ефективним.

Ідентичність агента

Кожен агент у вашому підприємстві потребує чіткої ідентичності. Вона дозволяє агенту даних проходити автентифікацію, відстежувати дії та безпечно працювати. Кожен агент має власні облікові дані, окремі від людей-користувачів. Таке розділення дає змогу точно керувати доступом і дозволами. Ви можете надати кожному агенту лише ті інструменти й дані, які йому потрібні. Якщо ви виявите проблему, можна миттєво відкликати доступ.

Кожен агент працює з визначеною ідентичністю. Це дає змогу відстежувати кожну дію та забезпечувати підзвітність.
Детальні політики контролюють, до чого агенти мають доступ і за яких умов.
Обмін даними між агентами залишається зашифрованим і контрольованим. Це захищає ваші дані та підтримує безпеку робочих процесів.
Безпека стає частиною життєвого циклу агентної інтеграції. Ви вбудовуєте довіру в кожен крок.

Коли ви розгортаєте агентний ШІ, вам потрібно знати, хто що робить. Ідентичність агента дає цю видимість і контроль.

Управління

Надійні структури управління роблять ваші агентні системи безпечними та відповідними вимогам. Ви маєте дотримуватися нормативних актів і найкращих практик для керування ідентичністю агентів і збереженням сеансів. Ось огляд деяких ключових структур і можливостей:

Структура	Ключові вимоги
Закон ЄС про ШІ	Журналювання для простежуваності, детальна документація, оцінка ризиків, людський нагляд, високі стандарти кібербезпеки.
DORA	Вичерпний реєстр угод зі сторонніми постачальниками ІКТ-послуг, застосовний до агентів ШІ.
Ініціатива NIST щодо стандартів агентів ШІ	Посилання на архітектуру Zero Trust та Digital Identity Guidelines для управління ідентичністю.

Функція	Опис
Постійна ідентичність	Кожен агент ШІ має власну ідентичність, відокремлену від людей-користувачів, що дозволяє незалежно керувати обліковими даними.
Обмежені дозволи	Обмежує кожного агента інструментами й даними, які йому потрібні, що підвищує безпеку.
Можливості відкликання	Дає змогу миттєво припиняти доступ для скомпрометованих агентів.

Аспект	Пояснення
Пакети агентів	Об’єднують доступ до інструментів, забезпечення політик і журналювання аудиту в одиниці управління.
Автентифікація M2M	Кожен агент працює з власними обліковими даними, що підвищує безпеку та підзвітність.
Обсяг пам’яті	Пов’язує отримання пам’яті з ідентичністю агента, гарантуючи доступ агентів лише до дозволених даних.

Ви отримуєте постійний нагляд. Ви можете виявляти аномалії та забезпечувати відповідність вимогам у будь-який момент. Безпека та управління стають основою розгортання ваших агентних ШІ-рішень. Завдяки цим засобам контролю ваш агент для даних і агенти працюють як довірені учасники цифрової робочої сили.

Відкриті стандарти та комунікація

Протокол контексту моделі (MCP)

Ви покладаєтеся на відкриті стандарти, щоб підключати агенти в межах усієї організації. Model Context Protocol (MCP) створює єдину комунікаційну основу для систем агентів. MCP допомагає вам оркеструвати взаємодію між агентами та зовнішніми системами. Ви отримуєте послідовні схеми, контроль доступу та журнали аудиту. MCP підтримує як безстанні, так і станові взаємодії. Це означає, що ваші агенти зберігають контекст протягом багатокрокових робочих процесів. Ви можете бути впевнені, що агенти виконують завдання з дотриманням політичних обмежень. MCP полегшує створення надійних і відповідних вимогам мереж агентів.

Комунікація між агентами (A2A)

Комунікація між агентами є основою постійних агентних структур. Вам потрібні протоколи, які дозволяють агентам працювати разом як команда. Протокол A2A використовує HTTP і JSON-RPC, щоб ідентифікувати інших агентів, ділитися можливостями та координувати досвід. Для надійної комунікації між агентами ви маєте враховувати кілька технічних вимог:

Вимога	Опис
Надійне управління станом	Вам потрібно створити власні рішення для постійного зберігання стану.
Відновлювані розмови	Без підтримки протоколу відновити розмови складно.
Збереження повідомлень	Надійність залежить від постійних повідомлень.
Автоматичне керування потоком	Вам потрібні інструменти для керування потоком комунікації.
Шаблони публікації та підписки	Гнучка комунікація потребує складніших шаблонів.
Стійка координація	Надійна архітектура допомагає агентам ефективно координувати роботу.
Єдина спостережуваність	Моніторинг і налагодження стають простішими завдяки єдиній спостережуваності.
Подієво-орієнтована архітектура	Масштабована та слабко зв'язана комунікація спирається на подієво-орієнтований дизайн.
Використання MQTT	MQTT пропонує гнучкість для комунікації агентів у масштабах підприємства.

Ви можете використовувати подієво-орієнтовану архітектуру, щоб забезпечити масштабовану та слабко зв'язану комунікацію. MQTT виділяється як протокол, що підтримує обмін повідомленнями між агентами в масштабах підприємства. Ви отримуєте гнучкість і надійність, коли застосовуєте ці шаблони.

Інтероперабельність

Інтероперабельність дає змогу підключати агенти з різних платформ і від різних постачальників. Ви стикаєтеся з такими викликами, як сумісність із застарілими системами, неузгодженість форматів даних і протоколи безпеки. Ви також маєте враховувати масштабованість, коли інтегруєте більше агентів. Три основні протоколи забезпечують інтероперабельність у корпоративних системах ШІ:

Протокол	Опис	Ключові можливості
ACP	Стандартизує формати повідомлень для агентів, застосунків і користувачів.	Оркестрація робочих процесів, надійна передача завдань, керування контекстом, спостережуваність
A2A	Дає агентам змогу співпрацювати між постачальниками.	Обмін можливостями, комунікація, координація досвіду
AG-UI	Забезпечує плавну комунікацію між агентами та користувачами.	Подієво-орієнтована архітектура, стандартизовані типи подій, двонаправлена взаємодія, оновлення в реальному часі

Ви можете обрати між архітектурами «hub-and-spoke», мережами mesh або шаблонами комунікації на основі подій. Hub-and-spoke централізує комунікацію через єдиний інтеграційний шар. Mesh-мережі дозволяють агентам напряму обмінюватися повідомленнями. Шаблони на основі подій забезпечують динамічні реакції на зміни в системі. Ви створюєте пов'язану екосистему, яка підтримує просунутий розмовний ШІ та безшовну інтеграцію.

Порада: зосередьтеся на відкритих стандартах і гнучких протоколах, щоб ваша агентна структура залишалася актуальною. Це дасть вам більшу співпрацю та масштабованість у межах організації.

Шлюзи та інтеграція з екосистемою

Gateways and Ecosystem Integration

Вхідний шлюз

Вам потрібна надійна точка входу для вашої агентної структури. Вхідний шлюз є головним входом для кожного агента для даних і кожного агента у вашій системі. Він отримує запити від користувачів, застосунків або інших агентів. Шлюз перевіряє кожен запит на безпеку та відповідність політикам. Ви можете спрямовувати трафік до потрібного агента для даних залежно від типу завдання або робочого процесу. Такий підхід допомагає керувати навантаженням і зберігати безпеку архітектури корпоративних даних.

Вхідний шлюз також підтримує виявлення даних. Він дозволяє вашим агентам знаходити нові джерела даних і підключатися до них. Ви можете додавати нові типи агентів для даних без змін основної системи. Така гнучкість забезпечує швидке зростання та інновації. Вхідний шлюз можна використовувати для забезпечення автентифікації та авторизації кожного агента. Так ви гарантуєте, що доступ до чутливої інформації матимуть лише довірені агенти та користувачі.

Вихідний шлюз (Egress Gateway)

Ви хочете, щоб ваші агенти безпечно взаємодіяли із зовнішніми системами. Вихідний шлюз керує всіма вихідними з'єднаннями з вашої агентної архітектури. Він виконує роль контрольної точки для кожного агента даних і кожного агента, перш ніж вони звернуться до зовнішніх сервісів. Ви можете застосовувати політики безпеки та відстежувати весь вихідний трафік. Цей крок є критично важливим для захисту вашої уніфікованої архітектури даних.

Вихідні шлюзи допомагають масштабувати вашу агентну архітектуру. Вони дозволяють підключатися до хмарних сервісів, API та інших платформ без відкриття вашої внутрішньої мережі. Ви можете контролювати, який агент даних або агент має доступ до конкретних зовнішніх ресурсів. Такий контроль підтримує відповідність вимогам і управління. Крім того, ви можете відстежувати кожну дію для аудиту та звітності. Вихідні шлюзи роблять вашу інтеграцію даних безпечною та надійною.

Вихідні шлюзи є ключовими для керування з'єднаннями та застосування політик безпеки, коли брокери агентів взаємодіють із зовнішніми агентами та сервісами. Ця функціональність критично важлива для того, щоб інтеграція різних компонентів агентної архітектури була безпечною та масштабованою.

Підключена екосистема

Ви створюєте підключену екосистему, коли об'єднуєте своїх агентів, агентів даних і зовнішні сервіси. Ця екосистема підтримує розширену аналітику та автоматизацію. Ви можете підключати нові великі мовні моделі, під'єднуватися до хмар агентів і використовувати куровані каталоги інструментів. Ваші агенти можуть отримувати доступ до понад 1 500 API і джерел даних для складніших робочих процесів. Такий підхід розкриває повний потенціал архітектури корпоративних даних.

Ось ключові можливості підключеної екосистеми в архітектурах агентної архітектури для підприємств:

Тип функції	Опис
Постачальники LLM	OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Anthropic Claude, Bedrock. Підключення моделей без переписування агентів.
Хмари агентів	Salesforce Agentforce, AWS Bedrock, Google Vertex, Microsoft Copilot Studio. Видимість і управління на різних платформах.
Сервери MCP	Внутрішні та курговані публічні сервери каталогу, що надають інструменти для агентів. Та сама площина політик, що й для API.
API і дані	Понад 1 500 коннекторів Anypoint доступні агентам, що спирається на два десятиліття інтеграційної роботи.

Цю екосистему можна використовувати для підтримки інтеграції даних і розширеної аналітики. Ваші агенти та агенти даних можуть працювати разом на різних платформах. Такий підхід допомагає автоматизувати завдання, отримувати аналітичні висновки та покращувати прийняття рішень за допомогою ШІ. Ви створюєте гнучке та масштабоване середовище, у якому агенти даних і агенти можуть ефективно працювати.

Площина керування та адміністрування

Координація агентів

Для керування вашою агентною архітектурою потрібна добра координація. Коли ви використовуєте кількох агентів, можна розбити складні робочі процеси на менші завдання. Кожен агент може зосередитися на конкретному завданні. Такий підхід допомагає підвищити операційну ефективність. Ваші агенти можуть удосконалювати власні процеси. Водночас вони разом виконують наскрізні бізнес-завдання.

Останні досягнення в галузі оркестрованих мультиагентних систем показують, що координація забезпечує узгодженість, масштабованість і надійність. Ці переваги помітні у таких галузях, як фінанси та охорона здоров'я. Продуктивність зростає, а кількість помилок зменшується, коли агенти добре координують роботу. Ви можете довіряти своїй агентній архітектурі виконання важливих бізнес-операцій.

Мультиагентні системи дозволяють призначати кожному агенту спеціалізовані ролі.
Агенти можуть адаптуватися та вдосконалюватися незалежно один від одного.
Координовані агенти забезпечують плавні та надійні робочі процеси.

Моніторинг

Агентів потрібно контролювати, щоб ваші системи ШІ залишалися працездатними. Засоби моніторингу дають змогу в реальному часі бачити продуктивність і стан агентів. Ви можете використовувати візуальні панелі, щоб бачити, як агенти підключаються та взаємодіють між собою. Ці засоби показують важливі метрики, зокрема затримку, пропускну здатність і частоту помилок.

Agent Visualizer допомагає переглядати мережу та відстежувати продуктивність.
Вкладка Monitoring відображає сигнали стану та часові ряди даних для кожного агента, API і сервера.
Засоби спостережуваності збирають панелі, звіти та сповіщення для всієї організації.

Agent Analytics відстежує, how often агенти використовуються та наскільки вони ефективні.
Agent Optimization дає чітке уявлення про взаємодію агентів і допомагає знаходити прогалини в продуктивності.
Моніторинг стану агентів підтримує ваших агентів у робочому стані завдяки майже миттєвим оновленням.

За допомогою цих інструментів ви можете вчасно виявляти проблеми та підтримувати свою агентну інфраструктуру на найвищому рівні.

Масштабованість

Ви хочете, щоб ваша агентна інфраструктура зростала разом із бізнесом. Стратегії масштабування допомагають керувати великими розгортаннями агентів і систем штучного інтелекту. Ви можете використовувати кілька робочих просторів, щоб розділити бізнес-підрозділи та зберегти високу продуктивність. Кожен робочий простір може мати власну ємність і розташування. Така конфігурація дає вам гнучкість і контроль.

Характеристика	Опис
Кілька робочих просторів	Розподіляйте робочі простори між різними ємностями для управління та ізоляції продуктивності.
Масштабованість	Використовуйте ємності та робочі простори в різних регіонах, щоб масштабуватися за межі однієї локації.
Ізоляція продуктивності	Окремі робочі простори дають змогу краще керувати ресурсами та децентралізувати їх.
Управління ємністю	Найбільший SKU, прив'язаний до робочого простору, визначає максимальну кількість доступних обчислювальних одиниць.
Гнучкість	Структуруйте ємності та робочі простори відповідно до масштабних операцій.
Виконання SLO	Налаштуйте робочі простори на основі ємностей, щоб досягати конкретних цільових рівнів обслуговування.

Ви можете виконувати свої цільові показники обслуговування та підтримувати швидкий відгук агентної інфраструктури. Такий підхід дає змогу додавати агентів і можливості штучного інтелекту разом із зростанням ваших потреб.

Архітектурні шаблони та фреймворки

Блупринтинг

Блупринтинг допомагає спростити розробку архітектур агентної інфраструктури. Він дає чіткий план створення та з'єднання агентів. Такий підхід допомагає уникнути плутанини й прискорює роботу. Ви можете простіше інтегрувати агентів з інструментами штучного інтелекту та джерелами даних. Блупринтинг також покращує взаємодію між агентами, роблячи вашу систему надійнішою.

Блупринти спрощують робочі процеси розробки та полегшують інтеграцію.
Фреймворки та протоколи допомагають агентам взаємодіяти і працювати разом.
Використання GraphQL і Model Context Protocol (MCP) дає стандартний спосіб доступу до даних і швидшого отримання інсайтів.

Блупринтинг дозволяє зосередитися на створенні агентів, які вирішують реальні бізнес-завдання. Ви можете створювати, тестувати та розгортати агентів із меншими зусиллями.

UI-фреймворки

UI-фреймворки допомагають проєктувати й керувати інтерфейсами агентів. Ви можете створювати панелі керування та візуальні інструменти, які дають змогу контролювати агентів і стежити за їхніми діями. Ці фреймворки спрощують взаємодію з агентами та дають змогу побачити, як вони працюють. Для генерування ідей і налаштування проєктів можна використовувати такі інструменти, як GitHub Copilot SDK та Agent Builder. Вони дають структурований спосіб створювати спеціалізованих агентів і реалізовувати базові функції.

За допомогою UI-фреймворків ви можете:

Створювати візуальні панелі для моніторингу агентів.
Налаштовувати шаблони проєктів для нових агентів.
Тестувати поведінку агентів і швидко вносити зміни.

UI-фреймворки роблять розробку агентів доступнішою. Ви можете створювати, тестувати та вдосконалювати агентів без глибоких навичок програмування.

Microsoft Foundry

Microsoft Foundry підтримує повний життєвий цикл розробки та розгортання агентів. За допомогою Foundry можна створювати, тестувати, трасувати, оцінювати, оптимізувати, публікувати й моніторити агентів. Foundry Agent Service надає керовану платформу для запуску агентів у промисловій експлуатації в Azure. Ви можете об'єднати моделі, знання та інструменти в одному середовищі виконання. Foundry підтримує робочий процес «збірка–тест–розгортання–моніторинг» для розробки агентів.

Крок	Опис
Створення	Визначте агента-промпт на порталі або за допомогою SDK, або напишіть розміщеного агента, який викликає Responses API.
Тестування	Спілкуйтеся з агентом у майданчику агентів або запустіть його локально, щоб перевірити підключення інструментів і поведінку.
Трасування	Перевіряйте кожен виклик моделі, інструмента та рішення за допомогою трасування агентів.
Оцінювання	Запускайте оцінювання, щоб виміряти якість і виявити регресії.
Оптимізація	Автоматично покращуйте інструкції розміщеного агента за допомогою оптимізатора агентів.
Публікація	Перетворіть агента на керований ресурс зі стабільною кінцевою точкою.
Моніторинг	Відстежуйте продуктивність і надійність за допомогою метрик служби та панелей керування.

Foundry дає змогу об'єднати моделі, знання та інструменти в одному місці. Ви можете створювати агентів, які працюють у межах усього підприємства. За потреби ви можете стежити за продуктивністю агентів і вдосконалювати їх. Foundry допомагає створювати надійних агентів, які підтримують ваші цілі у сфері штучного інтелекту.

Порада: використовуйте блупринтинг, UI-фреймворки та Microsoft Foundry, щоб створювати, тестувати й масштабувати агентів. Так ви побудуєте міцну агентну інфраструктуру, яка підтримуватиме ваш бізнес.

Обґрунтування та перспективи розвитку

Навіщо два шлюзи?

Для керування трафіком і забезпечення дотримання політик для вхідних і вихідних з'єднань у вашій агентній фабриці потрібні два шлюзи. Postman Fabric Gateway створено для агентів, які споживають API у значно більших масштабах, ніж традиційні застосунки. Цей шлюз допомагає обробляти трафік агентів, відстежувати активність і застосовувати правила безпеки. Ви можете підтримувати багато інструментів і API, гарантуючи, що ваші API, готові для агентів, завжди доступні. Розділивши внутрішній і зовнішній трафік між двома шлюзами, ви покращуєте видимість і контроль. Така архітектура захищає архітектуру корпоративних даних і забезпечує безпеку вашої цифрової трансформації.

Вхідний шлюз (ingress gateway) перевіряє запити від користувачів, застосунків і агентів та спрямовує їх далі.
Вихідний шлюз (egress gateway) керує вихідними з'єднаннями, забезпечує дотримання політик безпеки та відстежує дії агентів.
Ви отримуєте кращий контроль дотримання політик і можете масштабувати агентну фабрику разом із зростанням потреб.

Руйнування силосів

Справжня цінність з'являється тоді, коли ви руйнуєте силоси в організації. Силоси відокремлюють команди та дані одне від одного, що уповільнює інновації та призводить до помилок. Підключивши агентів і дані, ви створюєте єдину систему, яка підтримує співпрацю та рішення на основі даних.

Посилена співпраця виникає тоді, коли команди обмінюються даними між підрозділами. Ви бачите швидше вирішення проблем і більш креативні рішення.
Покращена точність даних забезпечується завдяки єдиному актуальному джерелу інформації. Це зменшує кількість помилок через дубльовані або застарілі дані.
Обґрунтоване прийняття рішень стає можливим, адже всі працюють з одними й тими самими фактами. Ви можете довіряти своїм висновкам і планувати розумніше.
Більша гнучкість дозволяє швидко адаптуватися до змін на ринку. Ви отримуєте потрібні дані без очікування.
Створення єдиного джерела істини дає повну картину вашого бізнесу. Ви використовуєте її для аналітики та кращого планування.
Вища операційна ефективність означає, що ви витрачаєте менше часу на рутинні завдання та більше на стратегію.

Ви будуєте зв'язану екосистему, в якій агенти й команди працюють разом. Така трансформація призводить до кращих результатів і сильнішої організації.

Майбутнє архітектури понад чатом

Ви стоїте на порозі нової ери корпоративного ШІ. Архітектура понад чатом визначатиме, як ви проєктуватимете, розгортатимете та керуватимете агентами. Архітектура, орієнтована насамперед на ШІ, стане стандартом, а інтелектуальні системи працюватимуть самостійно. Управлінню відводитиметься більша роль, адже воно забезпечуватиме, що ваші агенти дотримуються правил і залишаються безпечними.

ШІ обіцяє посилити кілька ключових можливостей архітектури підприємства (EA): асистенти на основі ШІ допомагають архітекторам створювати точніші проєкти рішень, зменшувати кількість помилок і прискорювати введення в роль як для архітекторів, так і для фахівців інших профілів.

Тренд	Опис
Архітектура, орієнтована насамперед на ШІ	ШІ буде в основі кожної нової системи.
Інтелектуальна автономність	Агенти діятимуть незалежно, приймаючи розумні рішення.
Управління агентним ШІ	Вам знадобляться чіткі правила та ефективний нагляд за вашими агентами.
Платформи з ШІ-нативними системами	Платформи підтримуватимуть ШІ з самого початку.
Вбудована безпека	Безпека стане частиною кожного рівня вашої архітектури.
Стратегічні корпоративні архітектори	Архітектори стануть ключовими партнерами в бізнес-рішеннях.

Інвестиції в ШІ швидко зростають. Щоб залишатися попереду, вам потрібно зосередитися на інтелектуальному прийнятті рішень і управлінні. Організації, які використовують архітектуру понад чатом і агентні фабрики, очолять наступну хвилю цифрової трансформації. Ви будете впроваджувати інновації швидше та приймати краще обґрунтовані рішення на основі даних.

Справжня цінність з'являється, коли ви будуєте стійку агентну фабрику з архітектурою, керованою ідентичністю. Такий підхід спрощує операції, підсилює інновації та покращує прийняття рішень. Виміряну цінність показано в таблиці нижче:

Перевага	Опис
Спрощені операції	Зменшує накладні витрати для ІТ-команд завдяки автоматизації керування інфраструктурою.
Підтверджена рентабельність	Microsoft Fabric забезпечує 379% ROI за три роки з терміном окупності всього шість місяців.
Стимулювання інновацій	Дозволяє швидко створювати прототипи та масштабовано впроваджувати інновації, зберігаючи гнучкість бізнесу.

Microsoft Agent 365 є зразком масштабованих, керованих і взаємосумісних агентних систем. Ви можете керувати агентами, застосовувати політики та підключати сторонні інструменти, зберігаючи безпеку та відповідність вимогам.

Щоб отримати повну цінність агентних фабрик, виконайте такі кроки:

Почніть із відкритих стандартів, таких як MCP і A2A, для забезпечення взаємосумісності.
Інвестуйте в ідентичність, спостережуваність і пам'ять як базові опори.
Впровадьте управління в робочі процеси, вбудувавши політики безпосередньо в них.
Долучайтеся до спільнот відкритого коду та стандартів.
Підготуйте своїх співробітників до роботи з агентами та їх удосконалення.

Ви закладаєте основу для довгострокового успіху, створюючи пов’язану екосистему, яка приносить стабільну цінність.

Поширені запитання

Що таке agent fabric?

Ви використовуєте agent fabric, щоб підключити багато ШІ-агентів. Ця система дає агентам змогу спільно використовувати пам’ять, контекст і завдання. Ви отримуєте цифровий персонал, який працює разом, а не окремі чат-боти.

Як Microsoft Agent 365 допомагає моєму бізнесу?

Microsoft Agent 365 надає вам безпечних і масштабованих ШІ-агентів. Ви можете автоматизувати завдання, покращувати прийняття рішень і поєднувати інструменти в межах компанії. Ви отримуєте вбудоване управління та відповідність вимогам.

Навіщо агентам постійна пам’ять?

Агентам потрібна постійна пам’ять, щоб запам’ятовувати ваші попередні дії та уподобання. Це допомагає не повторювати одну й ту саму інформацію. Ви отримуєте плавніші діалоги та кращі результати.

Яка різниця між чат-ботом і агентом?

Чат-бот відповідає на прості запитання. Агент може запам’ятовувати, планувати та діяти в межах багатьох сеансів і інструментів. Агенти дають вам просунутішу допомогу.

Як відкриті стандарти покращують agent fabric?

Відкриті стандарти дозволяють вашим агентам взаємодіяти одне з одним, навіть якщо вони від різних постачальників. Ви маєте більше вибору та простішу інтеграцію. Ваша система залишається гнучкою та готовою до майбутнього.

Чи безпечний agent fabric?

Так. Ви контролюєте ідентичність агентів, дозволи та доступ до даних. Ви можете відстежувати дії та дотримуватися суворих правил. Це зберігає вашу інформацію в безпеці.

Чи можна підключити agent fabric до наявних інструментів?

Ви можете підключити agent fabric понад ніж до 1 500 API та джерел даних. Не потрібно перебудовувати ваші системи. Ви отримуєте більше цінності від наявних інструментів.

🎧 Послухайте цей епізод

Хочете практичне пояснення Enterprise AI Agent Fabric? Цей епізод просто й зрозуміло розбирає тему та показує, чому вона важлива для Microsoft 365, Azure, Power Platform, безпеки, ШІ та сучасної роботи.

Послухайте цей епізод, якщо хочете:

Зрозуміти ключові концепції Enterprise AI Agent Fabric
Побачити, як це вписується в ширшу екосистему технологій Microsoft
Дізнатися, де це може створити практичну цінність для вашої організації

Вам також можуть сподобатися пов’язані епізоди M365 FM:

Відкривайте більше практичних розмов про Microsoft на M365 FM.

Востаннє перевірено: липень 2026.

Кому варто послухати

Цей епізод призначений для адміністраторів Microsoft, архітекторів, розробників, фахівців з безпеки та бізнес-лідерів, яким потрібна практична основа перед ухваленням рішень щодо впровадження, експлуатації чи управління.

🎧 Також варто послухати

Microsoft Fabric — важливий наступний крок для розвитку цієї теми.
Microsoft Fabric OneLake — важливий наступний крок для розвитку цієї теми.
Power BI Copilot — важливий наступний крок для розвитку цієї теми.