В каждом архитектурном сдвиге наступает момент, когда внешний вид меняется, а внутренняя часть остается прежней. Джони Айв сделал корпус iMac полупрозрачным, потому что инженерная начинка наконец-то стала стоить того, чтобы ее показать. Тот же принцип применим и к архитектуре без интерфейса (headless): как только бэкенд приведен в порядок, внешний интерфейс становится персонализированным, а прекрасную внутреннюю архитектуру можно продемонстрировать. Веб, приложения, голосовые интерфейсы — что угодно.
Появившийся интерфейс — самый масштабный из всех: естественный язык. Когда вы можете взаимодействовать со своими системами, просто описывая то, что вам нужно, интерфейсом становится LLM, а не экран. Ваш бэкенд «оживает» везде, где понимают язык, будь то Claude, Cursor или агент, которого кто-то из вашей команды создал на прошлой неделе. Агенты становятся инструментом выполнения работы, напрямую обращаясь к системам, которые вы годами настраивали. Это открывает возможности, но проблема в том, что происходит дальше.
Все что-то создают, но ни у кого нет полной картины.
Пользователи приходят по одному, а агенты — везде и сразу. Количество специализированных агентов более чем удвоилось только за первую половину 2025 года, а прогнозы указывают на более чем 100 миллионов. Ваша команда по продажам внедряет решения на одной платформе, инженеры строят на другой, а HR тестирует что-то третье. Каждая команда выбирает свои модели, свои инструменты и свои системы учета. Инновации происходят, но изолированно.
Результатом становится разрыв между инвестициями и отдачей, который ощущают большинство ИТ-организаций. Согласно нашему отчету MuleSoft research report, 64% ИТ-руководителей обеспокоены достижением своих целей по внедрению ИИ. ИИ распространяется быстрее, чем организации успевают его операционализировать. Если разобраться, почему отдача не проявляется, постоянно возникают три барьера.
Во-первых, действие. Большинство агентов умеют рассуждать, но не могут действовать через корпоративные системы. Они генерируют текст. Они не завершают транзакции, не обновляют записи и не продвигают работу вперед.
Во-вторых, управление. Слишком мало агентов попадает в промышленную эксплуатацию, потому что нет последовательного способа их защиты и контроля. Команды безопасности и комплаенса не могут одобрить то, что не могут проверить.
В-третьих, стоимость. Для тех агентов, которые все же доходят до продакшена, расходы на токены растут быстрее, чем ценность, без какого-либо потолка. Премиальные модели выполняют работу, с которой справились бы более дешевые. Использование выходит из-под контроля. Счет растет быстрее, чем результаты. Вы не можете решить эту проблему агент за агентом, ведь именно так и начался хаос.
Уровень контроля между запросом и действием
Чего не хватает, так это не еще одного агента. Необходим единый уровень контроля между всеми, кто делает запрос, и всем, на что они воздействуют: система управления ИИ (AI Control Plane). API и MCP — это инструменты, которые доставляют запрос в систему и возвращают ответ, а система управления находится над ними, решая, разрешен ли запрос, куда он должен быть направлен, и фиксируя, что произошло на самом деле.
С одной стороны — все, кто хочет воздействовать на ваше предприятие: ваши сотрудники, ваши приложения и теперь ваши агенты. С другой стороны — все, к чему им нужно получить доступ: системы учета, данные, модели и, все чаще, другие агенты. Система управления контролирует каждое взаимодействие, будь то «агент — система», «агент — инструмент» или «агент — агент», поэтому каждое из них авторизуется, маршрутизируется и логируется из одного места.
Четыре уровня на общей основе
Система управления построена на четырех уровнях, каждый из которых опирается на общую основу.
Реестр — первое требование. Единый каталог всех агентов, всех API и всех инструментов в вашей инфраструктуре, независимо от платформы. Сканеры наполняют реестр посредством автоматизированного обнаружения, постоянно находя и каталогизируя новых агентов и инструменты по мере их появления.
Управление — это контрольно-пропускной пункт. Каждый запрос проходит через AI Gateway. Именно здесь вы обеспечиваете идентификацию и доступ, проверяете наличие конфиденциальных данных перед тем, как они попадут в модель, устанавливаете лимиты скорости и применяете единый набор политик для каждой модели, агента и API. Причина, по которой большинство агентов никогда не выходят из стадии пилота, не в модели, а в том, что никто не может доказать, что агенты будут вести себя корректно. Когда каждый запрос аутентифицирован, проверен и ограничен политикой в одной точке, команды безопасности и комплаенса получают необходимые доказательства. Шлюз также является первым рычагом контроля затрат: политики ограничивают неконтролируемое использование, а семантическая маршрутизация направляет каждый запрос к модели подходящего размера, чтобы вы перестали платить премиальные цены за простую работу.
Оркестрация — это то, где выполняется работа. Запрос поступает, часто на обычном языке, и этот уровень анализирует намерение и направляет его к наиболее подходящему агенту или инструменту. Вместо того чтобы гадать, он сопоставляет задачу с нужной возможностью. Автономность варьируется от полностью скриптованной и детерминированной до полностью открытой, в зависимости от требований задачи.
Визуализация отвечает на вопрос, который рано или поздно задает каждый руководитель: что все это делает на самом деле? Живая карта вашего ландшафта агентов показывает поток запросов в реальном времени, отслеживает точный путь принятия решений агентом и выявляет инсайты до того, как что-то пойдет не так.
Ни один из этих уровней не существует отдельно. Они опираются на общую основу: доверенные данные, чтобы агенты рассуждали на основе реального контекста, а не догадок; единая модель идентификации и доступа, чтобы права доступа означали одно и то же везде; а также комплаенс и мониторинг, чтобы все было проверяемо. Одна основа, четыре уровня и одна система.
Система управления для агентного предприятия
Это эталонная архитектура в самом простом виде. С одной стороны, любой человек или объект, который может задать вопрос или инициировать работу: ваши сотрудники, ваши приложения и ваши агенты. Посередине — единая плоскость, где каждый агент обнаруживается, управляется, оркестрируется и визуализируется. С другой стороны — все ваши системы учета, данные и модели, доступ к которым осуществляется через единый контролируемый путь. Эта архитектура — не новый продукт, который вы «прикручиваете» сверху, это слой, который находится между запросом и действием, гарантируя, что каждое взаимодействие является видимым, авторизованным и подотчетным.
Вы наконец можете видеть все, действовать через это, доводить решения до продакшена и соотносить затраты с ценностью. Именно для этого создан Agent Fabric: как система управления для агентного предприятия. Единое место для получения видимости всех агентов, API и MCP, превращения ИИ в действия, внедрения большего количества ИИ в производство и обеспечения того, чтобы каждый доллар, потраченный на ИИ, был привязан к реальной ценности.
Посмотрите видео для полного обзора архитектуры.
