Вопрос больше не в возможностях. Вопрос в масштабе.
В нашей клиентской базе агентная автоматизация уже запускает производственные процессы, обрабатывает исключения и приносит реальные результаты. Изменились масштабы амбиций: больше процессов, больше функций, больше операционной сложности, которая определяет то, как на самом деле работают предприятия.
Масштабирование влияния агентского ИИ для предприятий требует сквозной оркестрации между агентами и корпоративными приложениями, поскольку критически важные бизнес-процессы не работают в изоляции — они охватывают множество этапов и приложений. Для этого необходим точный контекст, основанный на ваших бизнес-правилах, политиках и контрактах. И, наконец, но не в последнюю очередь, это требует управления и наблюдаемости.
Именно об этом рассказывает Imagine 2026.
Предприятия, сталкивающиеся с усилением регуляторного контроля, правилами локализации данных и нехваткой кадров, теперь имеют средства для уверенного развертывания агентных рабочих процессов с полным сквозным контролем в масштабе. Это позволяет снижать риски, сокращать циклы разработки и сохранять полный операционный контроль без пробелов и «слепых зон», а также обеспечивать управление, проверяемость и контроль с участием человека, синхронизированные с вашим уровнем оркестрации.
Вот все, о чем мы объявили в Далласе. Чтобы получить индивидуальную глубокую консультацию, забронируйте демонстрацию или поговорите с нами о потребностях вашего бизнеса уже сегодня.
Универсальная оркестрация: безопасное развертывание ИИ-агентов в масштабе и более быстрое создание автоматизации
Безопасное и масштабное развертывание ИИ-агентов представляет собой особую сложность в тех случаях, когда конфиденциальные данные и устаревшие системы требуют локального контроля. Наши новые возможности универсальной оркестрации предоставляют предприятиям единую основу для безопасного и эффективного развертывания, управления и ускорения агентной автоматизации.
EnterpriseClaw: масштабирование выполнения агентов в различных средах — даже там, где облачные агенты не могут работать
Доступно в предварительной версии · Общая доступность (GA) позднее в этом году
Запуск ИИ-агентов для автоматизации в масштабе в разнообразных корпоративных средах (включая облачные, локальные (on-premises), изолированные за межсетевыми экранами и изолированные от интернета (airgapped) системы) усложняется наличием конфиденциальных данных, нормативными ограничениями и устаревшими системами. На практике это часто означает, что агенты должны работать локально под строгим контролем. Большинство облачных платформ не отвечают этим требованиям.
Новое поколение локальных ИИ-агентов — такие инструменты, как OpenClaw — способно на то, чего прежние ИИ-ассистенты никогда не могли. Они рассуждают, пишут и выполняют код, навигируют по приложениям и решают сложные многошаговые задачи так же, как это сделал бы квалифицированный сотрудник. Но сегодня эти агенты персональной производительности работают только для одного человека одновременно, на его собственном компьютере.
EnterpriseClaw — это уровень, который меняет положение дел. Это среда выполнения и платформа управления, которая расширяет проверенную инфраструктуру распределенного выполнения и централизованного контроля до локальных ИИ-агентов. Это означает, что предприятия могут безопасно развертывать, масштабировать и контролировать агенты на уровне ОС на тысячах устройств — будь то локальные, облачные или гибридные среды — сохраняя при этом сквозную видимость и контроль.
EnterpriseClaw открывает новые сценарии агентной автоматизации, требующие локального выполнения и строгого контроля данных, в частности для вариантов использования, недоступных облачным агентам, таких как локальная обработка данных, автоматизация устаревших приложений и автоматизация в средах с повышенными требованиями к комплаенсу. В то же время она легко интегрируется с облачными развертываниями, обеспечивая оркестрацию ИИ-агентов в любой точке предприятия. ИТ-отдел сохраняет централизованный контроль и видимость всех развернутых агентов без дополнительной сложности.
Возможности:
- Развертывание любой структуры агентов (OpenClaw, LangChain, CrewAI и т. д.) в парках корпоративных устройств с централизованным ИТ-управлением.
- Локальный запуск агентов в управляемых контейнерах с безопасным доступом к файлам, приложениям, браузерам и терминалам.
- Использование той же гибридной распределенной архитектуры среды выполнения, которая лежит в основе всех наших рабочих нагрузок автоматизации и оптимизирована для динамических рассуждающих ИИ-агентов.
- Поддержка параллельного выполнения в масштабах предприятия с централизованным управлением политиками.
- Предоставление полной телеметрии, журналов аудита, управления учетными данными и защитных механизмов ИИ с помощью существующей инфраструктуры Control Room.
Получите доступ к EnterpriseClaw в предварительной версии уже сегодня для любой модели, включая OpenAI, NVIDIA и Anthropic.
Automation Anywhere Code: более быстрое и безопасное создание готовых к работе в бизнесе агентных рабочих процессов
Предварительная версия · Общая доступность (GA) позднее в этом году
Разработка автоматизации часто застаивается, поскольку для перевода бизнес-потребностей в исполняемые рабочие процессы требуются специальные навыки и время. Этот разрыв между бизнес-целями и ИТ-реализацией замедляет прогресс.
Automation Anywhere Code позволяет пользователям выражать свои намерения по процессу естественным образом — с помощью текста, документов, диаграмм или голоса — и автоматически создает управляемые планы автоматизации и артефакты, включая агентов, задачи API, боты, формы и рабочие процессы, причем тестирование и автоматизированная верификация запланированы как часть более широкого видения продукта. Решение бесшовно координирует все части автоматизации, сокращая объем ручной настройки за счет генерации структурированных планов и сборки артефактов автоматизации на основе бизнес-целей. Вскоре эта возможность будет распространена на другие агентские инструменты, такие как Claude Code и Cursor через MCP, что расширит ее влияние.
Пользователи также могут создавать динамические, контекстно-зависимые интерфейсы с помощью визуального конструктора без написания кода (no-code), который тесно интегрируется с платформой APA и Context Intelligence и ускоряется благодаря возможностям генеративного создания интерфейсов по текстовому запросу («prompt to UI») для сокращения сроков поставки решений с месяцев до дней.
Позволяя бизнес-аналитикам и нетехническим пользователям вносить свой непосредственный вклад, Automation Anywhere Code сокращает очереди задач в центрах компетенции (CoE) и ускоряет развертывание.
Возможности:
- Улавливание намерений из естественного языка, документов, BPMN или описаний процессов и создание структурированного плана автоматизации перед началом разработки.
- Автоматическое создание всех необходимых артефактов — агентов, задач API, ботов, форм, рабочих процессов — для сокращения объема ручной настройки.
- Предоставление этапа утверждения с возможностью встроенного редактирования и управления изменениями на основе различий (diff) для обеспечения безопасности изменений.
- Включение визуального no-code конструктора пользовательских интерфейсов для фронтендов агентной автоматизации, ускоряемого возможностями генерации интерфейсов по запросу («prompt to UI»).
- Интеграция с рабочими процессами платформы APA и Context Intelligence для предоставления данных и контекста в реальном времени.
- Поддержка подключений к внутренним хранилищам данных и генерации с дополненным извлечением (RAG).
Сквозное управление и наблюдаемость: обеспечение измеримой уверенности в выполнении задач корпоративным ИИ
ИИ-агенты не должны работать по принципу «настроил и забыл». Без постоянных проверок качества их производительность отклоняется от нормы, что создает риски нарушения нормативов и операционные сюрпризы. Ручные проверки происходят медленно, непоследовательно и не поддаются масштабированию.
Наши новые продукты обеспечивают централизованное управление процессами для уверенного развертывания агентных рабочих процессов.
Оценка и бенчмаркинг моделей ИИ и агентов: непрерывное обеспечение качества
Общая доступность (GA) сейчас · Дополнительные возможности в будущих выпусках
Предприятия, развертывающие ИИ-агенты, сталкиваются с трудностями при оценке того, действительно ли эти агенты обеспечивают нужные результаты до и после запуска. Ручной анализ диалогов с агентами происходит медленно, непоследовательно и не поддается масштабированию, из-за чего команды гадают об эффективности работы агентов. Но без непрерывной оценки ИИ-агенты могут отклоняться от заданного поведения, что приводит к операционным сюрпризам и пробелам в обеспечении соответствия требованиям.
Оценка моделей ИИ и агентов, а также бенчмаркинг — это система автоматизированного тестирования качества, которая непрерывно оценивает ИИ-агенты по критериям завершения целей, выбора инструментов и точности траектории (как до запуска, так и в рабочей среде), позволяя командам выявлять проблемы на ранней стадии и сохранять контроль в масштабах всей компании.
Оценка ИИ оценивает не просто то, выполнена ли задача, но и то, насколько хорошо она выполнена и были ли соблюдены правильные шаги. Система использует передовые оценочные модели с высокой точностью, проверенной по отраслевым бенчмаркам.
Возможности:
- Автоматизированная непрерывная оценка поведения агентов, заменяющая медленный ручной анализ.
- Измерение того, достигают ли агенты правильного результата, используют ли подходящие инструменты и следуют ли разумным путям.
- Предоставление практических метрик для настройки промптов, корректировки рабочих процессов и повторного обучения.
- Мониторинг дрейфа производительности и регрессий после развертывания, что снижает риски в рабочей среде.
- Обеспечение масштабируемого управления ИИ с прозрачностью на уровне всего предприятия.
- Генерация синтетических данных для создания проверенного набора тестовых примеров (планируемая функция).
Симуляция процессов: симулятор полета для корпоративной автоматизации
Предварительный просмотр этим летом, общий доступ (GA) позднее в этом году
Большинство команд не могут полностью протестировать сложные бизнес-процессы перед развертыванием. Они полагаются на электронные таблицы или частичные среды, в которых упускаются краевые случаи. Критически важные бэкенд-системы могут быть доступны только на поздних этапах цикла, что увеличивает риски и затраты на переделку.
Симуляция процессов работает как симулятор полета для автоматизации, позволяя командам безопасно отрабатывать сквозные рабочие процессы перед их запуском в производство. Это позволяет выявлять сбои на ранних этапах, тестировать все ветки (включая ошибки) и уверенно ускорять циклы внесения изменений.
Возможности:
- Симуляция полных процессов шаг за шагом, включая все ветки — успех, отклонение, резервные варианты и пути ошибок, без необходимости использования работающих бэкенд-систем.
- Генерация сценариев на базе ИИ расширяет покрытие тестов за пределы типичных успешных путей, заранее выявляя пробелы и потенциальные сбои.
- Визуализация результатов выполнения в безопасной среде, позволяющая проактивно выявлять и решать проблемы.
- Интеграция непрерывной валидации в конвейеры CI/CD для постоянного обеспечения качества по мере развития процессов.
- Дополняет оценку ИИ, управляя логикой процессов, в то время как оценка ИИ управляет поведением агентов на отдельных этапах.
Процесс и контекстный интеллект: точный контекст для более умной автоматизации
Предварительный просмотр, развертывание GA начинается в 3-м квартале
Общий контекст ИИ часто несет в себе шум и ошибки, подрывая эффективность автоматизации. Предприятиям необходим точный контекст, основанный на их политиках, системах и истории выполнения, чтобы повысить точность принятия решений и сократить объем ручного вмешательства.
Граф контекстного интеллекта (Context Intelligence Graph) обеспечивает именно это. Опираясь на механизм рассуждений о процессах (Process Reasoning Engine, PRE), он предоставляет правильный контекст на каждом этапе — для агентов, средств автоматизации и решений человека, используя специфичные для предприятия источники. В ходе ранних бенчмарков на уровне агентов эта точность позволила повысить точность траекторий и выполнение целей.
Возможности:
- Подключение к системам учета, регламентам, стандартным операционным процедурам (SOP) и базамам знаний для создания структурированного, нормализованного слоя контекста.
- Обеспечение релевантности контекста на уровне шагов, предотвращение перегрузки информацией и гарантия того, что решения отражают реальные бизнес-правила.
- Обеспечение единого контекста для агентов и процессов, улучшение передачи задач и сокращение числа эскалаций.
- Поддержка «живой карты» деятельности организации с накопительным интеллектом, который обучается и совершенствуется со временем (появится в конце второго полугодия).
- Подача данных для всех агентов, моделей и корпоративных систем без привязки к конкретному поставщику.
Новые решения с использованием агентов: специализированные рабочие процессы для ускорения влияния на бизнес
В дополнение к анонсам нашей платформы, на мероприятии Imagine 2026 мы представили новые готовые к развертыванию агентские решения, адаптированные под реальные условия выполнения бизнес-процессов.
Наши готовые решения для автономного предприятия — это среда, где люди, ИИ-агенты, средства автоматизации и системы работают вместе для реализации бизнес-процессов со встроенным управлением, измеримыми результатами и меньшим количеством ручной работы, что обеспечивает более быстрое внедрение и немедленную ценность для бизнеса.
Autonomous Service Desk: оркестрация мультиагентных систем для самоуправляемой ИТ-поддержки
Общий доступ (GA) уже доступен
Традиционные службы ИТ-поддержки сталкиваются с высокими объемами заявок, медленным разрешением проблем, а также дорогостоящим лицензированием и внедрением. Большинство инструментов сосредоточены на перенаправлении заявок, а не на их истинном автономном разрешении. Предприятиям необходима масштабируемая, интеллектуальная ИТ-поддержка, которая понимает, рассуждает и разрешает запросы от начала и до конца.
Autonomous Service Desk координирует доменные ИИ-агенты и агенты задач посредством продвинутых рассуждений, обеспечивая до 80% авторазрешения ИТ-запросов. Это устраняет «налог на SaaS» (растущие затраты, связанные с увеличением числа заявок, эскалаций, персонала и лицензий ITSM на каждое рабочее место), а также накладные расходы на настройку благодаря готовым агентам и диалоговой настройке для быстрого развертывания. Для сложных случаев функция Agent Assist повышает производительность человеческих агентов с помощью знаний в реальном времени и инструментов для совместной работы.
Возможности:
- Механизм мультиагентной оркестрации, координирующий ИИ в различных ИТ-доменах.
- Готовые агенты для типовых ИТ-задач с быстрой диалоговой настройкой.
- Интеграция Agent Assist с ServiceNow, Zendesk, Salesforce для улучшения рабочих процессов человеческих агентов.
- Рекомендации в реальном времени, автосуммирование и роевое сотрудничество (swarm collaboration), помогающие снизить среднее время восстановления (MTTR) и нагрузку на агентов.
В совокупности эти инновации предоставляют инфраструктуру, интеллект и инструменты, необходимые предприятиям для развертывания агентской автоматизации в масштабах всей компании с уверенностью и контролем.
Совершите тур по всем достижениям, анонсированным на Imagine 2026, с помощью персонализированной живой демо-версии или расскажите нам о потребностях вашего предприятия.
