Imagine 2026: следующий этап агентной автоматизации для бизнеса

Вопрос уже не в возможностях. Вопрос в масштабируемости.

Среди наших клиентов агентная автоматизация уже используется для выполнения производственных процессов, обработки исключений и получения результатов. Изменились амбиции: теперь речь идет о большем количестве процессов, функций и той операционной сложности, которая определяет реальную работу предприятий.

Масштабирование влияния агентного ИИ для предприятий требует сквозной оркестрации между агентами и корпоративными приложениями, поскольку критически важные бизнес-процессы не работают изолированно — они охватывают множество этапов и приложений. Это требует точного контекста, основанного на ваших бизнес-правилах, политиках и контрактах. И, что не менее важно, это требует управления и наблюдаемости.

Именно об этом Imagine 2026.

Предприятия, сталкивающиеся с усилением регуляторного контроля, правилами локализации данных и нехваткой талантов, теперь имеют средства для уверенного развертывания агентных рабочих процессов с полным сквозным контролем в масштабе — снижая риски, сокращая циклы разработки и сохраняя полный операционный контроль без пробелов или «слепых зон», а также обеспечивая управление, возможность аудита и контроль с участием человека в связке с вашим уровнем оркестрации.

Вот все, что мы анонсировали в Далласе. Чтобы получить персональную консультацию, запишитесь на демонстрацию или свяжитесь с нами, чтобы обсудить потребности вашего предприятия уже сегодня.

Универсальная оркестрация: безопасное развертывание ИИ-агентов в масштабе и ускоренное создание автоматизации

Безопасное развертывание ИИ-агентов в масштабе — это особая задача, где 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

Предварительная версия доступна сейчас · Общая доступность позднее в этом году

Запуск ИИ-агентов для автоматизации в масштабе в различных корпоративных средах — включая облачные, локальные, защищенные брандмауэрами и изолированные от интернета системы — осложняется наличием конфиденциальных данных, регуляторными ограничениями и устаревшими системами. Эта реальность часто означает, что агенты должны работать локально под строгим контролем. Большинство облачных платформ не отвечают этим требованиям.

Новое поколение локальных ИИ-агентов — таких как OpenClaw — способно на то, чего раньше не могли делать ИИ-ассистенты. Они рассуждают, пишут и исполняют код, перемещаются по приложениям и решают сложные многоэтапные задачи так же, как это делал бы квалифицированный сотрудник. Но сегодня эти агенты личной продуктивности работают только для одного человека за раз на его собственном компьютере.

EnterpriseClaw — это уровень, который меняет ситуацию. Это платформа выполнения и управления, которая расширяет проверенную инфраструктуру распределенного выполнения и централизованного контроля до локальных ИИ-агентов. Это означает, что предприятия могут безопасно развертывать, масштабировать и контролировать агентов 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 случаев, недоступных облачным агентам, таких как локальная обработка данных, автоматизация устаревших приложений и автоматизация в средах с жесткими требованиями к соответствию нормативным требованиям. В то же время он легко интегрируется с облачными развертываниями, обеспечивая оркестрацию ИИ-агентов в любой точке предприятия. ИТ-отдел сохраняет контроль и видимость всех развернутых агентов централизованно, без дополнительной сложности.

Возможности:

• Развертывание любой агентной инфраструктуры (OpenClaw, LangChain, CrewAI и т. д.) на парке 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 выполнения, которая лежит в основе всех наших рабочих нагрузок автоматизации, оптимизированной для динамических, рассуждающих ИИ-агентов.
• Поддержка параллельного выполнения в масштабах предприятия с централизованным контролем политик.
• Предоставление полной телеметрии, журналов аудита, управления учетными данными и защитных механизмов ИИ через существующую инфраструктуру Control Room.

Получите доступ к предварительной версии EnterpriseClaw уже сегодня для любой модели, включая OpenAI, NVIDIA и Anthropic.

Automation Anywhere Code: более быстрое и безопасное создание готовых к работе агентных рабочих процессов

Предварительная версия · Общая доступность позднее в этом году

Разработка автоматизации часто буксует, потому что перевод бизнес-потребностей в исполняемые рабочие процессы требует специальных навыков и времени. Этот разрыв между бизнес-целями и ИТ-реализацией замедляет прогресс.

Automation Anywhere Code позволяет пользователям выражать свои намерения по процессам естественным образом — будь то текст, документы, диаграммы или голос — и автоматически создает управляемые планы автоматизации и артефакты, включая агентов, задачи API, ботов, формы и рабочие процессы, с тестированием и автоматизированной проверкой, запланированными как часть более широкого видения продукта. Он координирует все части автоматизации, сокращая ручную настройку за счет генерации структурированных планов и сборки артефактов автоматизации на основе бизнес-целей. Вскоре эта возможность будет расширена на другие агентные 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, который тесно интегрируется с платформой APA и Context Intelligence, ускоряясь за счет генеративных возможностей «от подсказки к интерфейсу» (prompt to UI), что сокращает сроки реализации решений с месяцев до дней.

Позволяя бизнес-аналитикам и нетехническим пользователям вносить непосредственный вклад, Automation Anywhere Code сокращает очередь задач в центрах компетенций (CoE) и ускоряет развертывание.

Возможности:

• Фиксация намерений на основе естественного языка, документов, BPMN или описаний процессов и создание структурированного плана автоматизации перед началом разработки.
• Автоматическая сборка всех необходимых артефактов — агентов, задач API, ботов, форм, рабочих процессов — для сокращения ручной настройки.
• Предоставление этапа утверждения с встроенным редактированием и управлением изменениями на основе сравнения версий для обеспечения безопасности.
• Включение визуального конструктора интерфейсов без написания кода для фронтендов агентной автоматизации, ускоренного генеративными возможностями «от подсказки к интерфейсу».
• Интеграция с рабочими процессами платформы APA и Context Intelligence для получения данных и контекста в реальном времени.
• Поддержка подключений к внутренним хранилищам данных и генерации с дополненной выборкой (RAG).

Сквозное управление и наблюдаемость: обеспечение измеримой уверенности в выполнении ИИ на предприятии

ИИ-агенты не могут работать по принципу «настроил и забыл». Без постоянных проверок качества их производительность снижается, что создает риски нарушения нормативных требований и операционные сюрпризы. Ручные проверки медленны, непоследовательны и не масштабируются.

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 сейчас · Дополнительные возможности в будущих выпусках

Предприятия, внедряющие ИИ-агентов, сталкиваются с трудностями при оценке того, действительно ли эти агенты обеспечивают нужные результаты до и после запуска. Ручная проверка диалогов агентов выполняется медленно, непоследовательно и не поддается масштабированию, из-за чего команды вынуждены лишь догадываться об эффективности работы агентов. Однако без постоянной оценки ИИ-агенты рискуют отклониться от заданного поведения, что приводит к операционным сюрпризам и пробелам в соблюдении нормативных требований.

Система оценки и бенчмаркинга моделей и агентов ИИ — это автоматизированная система контроля качества, которая непрерывно оценивает ИИ-агентов по таким критериям, как достижение целей, выбор инструментов и точность траектории — как до запуска, так и в процессе эксплуатации, — что позволяет командам выявлять проблемы на ранних этапах и сохранять контроль при масштабировании.

Система оценки ИИ оценивает не только факт выполнения задачи, но и то, насколько качественно она выполнена и были ли соблюдены правильные шаги. Система использует передовые модели оценки с высокой точностью, подтвержденной отраслевыми бенчмарками.

Возможности:

• Автоматизированная непрерывная оценка поведения агентов, заменяющая медленные ручные проверки.
• Измерение того, достигают ли агенты нужных результатов, используют ли соответствующие инструменты и следуют ли разумным алгоритмам действий.
• Предоставление практических метрик для настройки промптов, корректировки рабочих процессов и дообучения.
• Мониторинг отклонений в 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 набора проверочных тестовых примеров (запланированная функция).

Симуляция процессов: авиасимулятор 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 граничные случаи. Критически важные бэкенд-системы могут быть доступны только на поздних этапах цикла, что увеличивает риски и затраты на переделку.

Симуляция процессов работает как авиасимулятор для автоматизации, позволяя командам безопасно отрабатывать сквозные рабочие процессы перед их запуском. Это позволяет выявлять сбои на ранней стадии, тестировать все ветки — включая ошибки — и уверенно ускорять циклы изменений.

Возможности:

• Пошаговая симуляция полных процессов, включая все ветки — пути успеха, отклонения, резервные варианты и пути обработки ошибок — без необходимости использования реальных бэкенд-систем.
• Генерация сценариев на базе ИИ расширяет покрытие тестами за пределы типичных «счастливых путей», выявляя пробелы и потенциальные сбои на ранней стадии.
• Визуализация результатов выполнения в безопасной среде, что позволяет проактивно выявлять и устранять проблемы.
• Интеграция непрерывной проверки в CI/CD-конвейеры для постоянного обеспечения качества по мере развития процессов.
• Дополняет систему оценки ИИ, управляя логикой процессов, в то время как оценка ИИ контролирует поведение агентов на отдельных этапах.

Процессная и контекстная аналитика: точный контекст для более умной автоматизации

Предварительный просмотр · Общий доступ (GA) начиная с 3-го квартала

Общий контекст ИИ часто содержит шум и ошибки, снижая эффективность автоматизации. Предприятиям нужен точный контекст, основанный на их политиках, системах и истории выполнения, чтобы повысить точность принятия решений и сократить необходимость ручного вмешательства.

Граф контекстной аналитики (Context Intelligence Graph) обеспечивает именно это. Основываясь на движке логического вывода процессов (PRE), он предоставляет правильный контекст на каждом этапе — для агентов, автоматизации и решений, принимаемых людьми, — опираясь на специфические для предприятия источники. В ранних бенчмарках на уровне агентов эта точность повысила точность траектории и достижение целей.

Возможности:

• Подключение к системам учета, политикам, стандартным операционным процедурам (SOP) и базам знаний для создания структурированного, нормализованного уровня контекста.
• Обеспечение релевантности контекста на уровне шагов, предотвращение информационной перегрузки и гарантия того, что решения отражают реальные бизнес-правила.
• Обеспечение согласованного контекста между агентами и процессами, улучшение передачи задач и сокращение количества эскалаций.
• Поддержка «живой карты» организационных операций с накоплением интеллектуальных данных, которые обучаются и улучшаются с течением времени (появится во второй половине года).
• Обслуживание всех агентов, моделей и корпоративных систем без привязки к поставщику.

Новые агентные решения: специализированные агентные рабочие процессы для ускорения влияния на бизнес

Помимо анонсов нашей платформы, на конференции Imagine 2026 мы представили новые готовые к развертыванию агентные решения, адаптированные к тому, как на самом деле работают корпоративные процессы.

Наши готовые решения для «Автономного предприятия» — это среда, где люди, ИИ-агенты, автоматизация и системы работают вместе для выполнения бизнес-процессов со встроенным управлением, измеримыми результатами и меньшим объемом ручной работы, что обеспечивает более быстрое внедрение и немедленную бизнес-ценность.

Автономная служба поддержки: мультиагентная оркестрация для самообслуживания в ИТ

Общий доступ (GA) сейчас

Традиционные ИТ-службы поддержки сталкиваются с большими объемами заявок, медленным разрешением проблем и дорогостоящим лицензированием и внедрением. Большинство инструментов фокусируются на перенаправлении заявок, а не на их реальном автономном разрешении. Предприятиям нужна масштабируемая, интеллектуальная ИТ-поддержка, которая понимает, рассуждает и разрешает запросы от начала до конца.

Автономная служба поддержки оркестрирует специализированных ИИ-агентов и агентов задач с помощью продвинутых методов логического вывода, обеспечивая до 80% автоматического разрешения ИТ-запросов. Это устраняет «налог на SaaS» — растущие расходы, связанные с увеличением количества заявок, эскалаций, персонала и лицензий ITSM на рабочее место, — а также накладные расходы на настройку благодаря готовым агентам и диалоговой настройке для быстрого развертывания. Для сложных случаев функция «Помощь агенту» (Agent Assist) повышает продуктивность сотрудников-людей с помощью знаний в реальном времени и инструментов для совместной работы.

Возможности:

• Движок мультиагентной оркестрации, координирующий ИИ в различных ИТ-доменах.
• Готовые агенты для типичных ИТ-задач с быстрой диалоговой настройкой.
• Интеграция Agent Assist с ServiceNow, Zendesk, Salesforce для улучшения рабочих процессов агентов-людей.
• Рекомендации в реальном времени, автоматическое резюмирование и совместная работа, помогающие сократить среднее время восстановления (MTTR) и рабочую нагрузку агентов.

В совокупности эти инновации предоставляют инфраструктуру, интеллект и инструменты, необходимые предприятиям для уверенного и контролируемого развертывания агентной автоматизации в масштабах всей компании.

Ознакомьтесь со всеми достижениями, анонсированными на Imagine 2026, с помощью персонализированной живой демонстрации или свяжитесь с нами, чтобы обсудить потребности вашего предприятия.