Главные новости

Страховая компания Travelers сокращает количество рабочих мест в колл-центре в связи с ростом использования технологий искусственного интеллекта.

Внедрение ИИ в страховую отрасль: как страховщики инвестируют в искусственный интеллект

Компания Deloitte предупреждает, что внедрение агентов искусственного интеллекта опережает темпы развития нормативных актов и систем обеспечения безопасности.

Сэм Альтман признал, что OpenAI «испортила» качество написания GPT-5.2.

Отчет Databricks: Внедрение ИИ в корпоративной среде ускоряется в направлении создания агентных систем.

Компания Anthropic выбрана для разработки пилотного проекта правительственного ИИ-помощника: новая эра для государственных услуг

Партнерство Formula E и Google Cloud AI: продвижение автоспорта к нулевым выбросам углерода с помощью технологии цифровых двойников

Ритейлеры изучают возможности внедрения коммерции на основе искусственного интеллекта, поскольку агентные технологии меняют отрасль.

Как добиться экономически эффективных решений в области искусственного интеллекта, обеспечив при этом суверенитет данных.

Инновации в области искусственного интеллекта в здравоохранении Африки от Фонда Гейтса и OpenAI

Освоение управления агентами ИИ: всеобъемлющее руководство для ИТ-директоров по эффективному управлению.

Как машинное обучение повышает киберзащиту: изучение стратегий защиты с использованием ИИ

Освоение управления агентами ИИ: всеобъемлющее руководство для ИТ-директоров по эффективному управлению.

2026-01-26 от AICC

Корпоративные сети быстро заполняются агентами искусственного интеллекта, создавая значительные Слепое пятно управления Для руководителей, управляющих мультиоблачными инфраструктурами. По мере того, как различные бизнес-подразделения стремятся внедрять генеративные технологии, CIO обнаруживают, что их экосистемы населены фрагментированными и неконтролируемыми активами. Эта ситуация отражает проблемы теневых ИТ в эпоху облачных вычислений, но включает в себя автономных субъектов, способных выполнять бизнес-логику и получать доступ к конфиденциальным данным.

📊 Ключевой статистический показатель: По прогнозам IDC, число активно используемых агентов искусственного интеллекта превысит... один миллиард к 2029 году— сорокакратное увеличение по сравнению с текущим уровнем. Только за первую половину 2025 года создание агентов резко возросло на 119 процентов.

Для руководителей предприятий первоочередная задача смещается с создания этих агентов на их обнаружение, проверка и управление ими на разных платформах. В ответ на эту фрагментацию Salesforce расширила возможности своей платформы MuleSoft Agent Fabric, внедрив инструменты автоматического обнаружения, предназначенные для централизации управления агентами ИИ независимо от их происхождения.

🔍 Автоматизация поиска: основное решение

Видимость остается ключевой вопрос для команд безопасности и оперативного управления. Когда маркетинговые команды развертывают агентов ИИ на одной платформе, а команды логистики — на другой, эффективное управление становится затруднительным, поскольку центральный ИТ-отдел теряет консолидированное представление о цифровом персонале организации.

⚙️ Как работают сканеры агентов

Обновленная архитектура MuleSoft решает проблемы обеспечения прозрачности за счет «Сканеры агентов»Эти инструменты постоянно патрулируют основные экосистемы, включая:

Salesforce Agentforce
Амазонская коренная порода
Google Vertex AI

Вместо того чтобы полагаться на разработчиков в вопросе ручной регистрации развертываний, система автоматизирует обнаружение.

Поиск агента — это только первый шаг; руководителям, отвечающим за соблюдение нормативных требований, необходимо понимать логику этого процесса. Сканеры извлекают метаданные, подробно описывающие возможности агента, управляемые им LLM-ы и конкретные конечные точки данных, к которым он имеет право доступа. Затем эта информация нормализуется в стандартный формат. Спецификации взаимодействия между агентами (A2A), что позволяет создать единый профиль для активов независимо от поставщика.

«Наиболее успешными организациями следующего десятилетия станут те, кто сможет в полной мере использовать все возможности многооблачной среды искусственного интеллекта. Расширенные возможности MuleSoft Agent Fabric предоставляют свободу для внедрения инноваций на любой платформе, сохраняя при этом единую видимость и контроль, необходимые для масштабирования».

— Эндрю Комстокстарший вице-президент и генеральный менеджер MuleSoft.

💼 Управление и контроль затрат для агентов ИИ

Неуправляемые агенты создают финансовая неэффективность и подверженность рискамРассмотрим ситуацию, когда руководитель службы информационной безопасности работает в банковском секторе: в рамках стандартных операций проверка нового агента по обработке кредитов включает в себя ручное получение документации от групп разработчиков. Автоматизированная каталогизация позволяет группам безопасности немедленно увидеть, к каким финансовым базам данных имеет доступ агент, и проверить его уровни авторизации без ручного вмешательства.

💰 Финансовые преимущества повышения узнаваемости

С финансовой точки зрения, прозрачность способствует консолидации. Крупные предприятия часто страдают от дублирования функций, когда региональные команды независимо друг от друга закупают или разрабатывают аналогичные инструменты. Многонациональный производитель может иметь три отдельные команды оплата услуг отдельных агентов для суммирования информации на разных платформах.

Используя MuleSoft Agent Visualizer Благодаря возможности фильтрации объектов по типу выполняемых работ, руководители операционных подразделений могут выявлять дублирующие функции, объединять их в единый высокоэффективный актив, сокращать избыточные затраты на лицензирование и перераспределять бюджет на новые разработки.

🚀 Успешный переход к «агентскому предприятию»

Инновации часто происходят на периферии, где специалисты по обработке данных создают специализированные инструменты вне формальных каналов закупок. Расширенная версия Agent Fabric решает эту проблему, позволяя регистрировать «Собственные» агенты и серверов Model Context Protocol (MCP) через URL. Это особенно актуально для таких секторов, как логистика, где команды могут создавать внутренние инструменты для оптимизации собственных баз данных.

💡 Анализ отрасли: Вместо того чтобы оставаться скрытыми, эти активы могут быть зарегистрированы и сделаны доступными для обнаружения для повторного использования в масштабах всей компании, что максимизирует рентабельность инвестиций и предотвращает дублирование усилий.

«Сканеры агентов позволят нам сосредоточиться на инновациях, а не на управлении запасами. Знание того, что каждый агент автоматически обнаруживается и каталогизируется, позволяет нашим командам сотрудничать, повторно использовать результаты работы и создавать более эффективные многоагентные решения».

— Джонатан Харвируководитель отдела операций в области искусственного интеллекта в компании Capita.

Аналогичным образом, AT&T использует эту систему для координации работы агентов в службах поддержки клиентов, чатах и голосовых сообщениях.

«В условиях стремительного развития ИИ, MuleSoft Agent Fabric предоставляет нам необходимую для масштабирования платформу. Она объединяет и помогает нам координировать работу всех агентов и серверов MCP, которые мы создаем для поддержки клиентов, чата и голосового взаимодействия. Это не просто инструмент; это мощный инструмент для всего, что мы будем делать в будущем».

— Брэд РингерАрхитектор корпоративных решений и интеграции в AT&T.

🎯 Ключевые шаги для лидеров

Предположим, что ваш набор агентов ИИ неполный. и внедрить автоматизированные инструменты сканирования для установления базового уровня достоверности.
Обязательные правила управления требование ко всем агентам — как приобретенным, так и созданным — раскрывать свои возможности и права доступа к данным в стандартизированном формате, подобном A2A.
Регулярно проводите аудит расходов. использование инструментов мониторинга для выявления дублирующихся функций в облачных средах
Объединить избыточных агентов для контроля общей стоимости владения (TCO)

Переход к «Агентское предприятие» Это требует фундаментальных изменений в управлении отслеживанием ИТ-активов. Времена, когда интеграциями управляли с помощью устаревших электронных таблиц, несовместимы со скоростью развертывания агентов искусственного интеллекта.

По мере перехода организаций от пилотных программ к массовому внедрению, решающим фактором станет не интеллект отдельных агентов, а согласованность сети, которая их соединяет.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Что такое сканеры на основе ИИ и как они работают?

Инструменты автоматического обнаружения агентов на основе ИИ — это автоматизированные средства, которые постоянно отслеживают основные облачные экосистемы, такие как Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock и Google Vertex AI, для идентификации запущенных агентов. Они извлекают метаданные о возможностях агентов, LLM и правах доступа к данным, а затем нормализуют эту информацию в соответствии со стандартными спецификациями «агент-агент» (A2A) для обеспечения единой видимости.

2. Почему управление агентами ИИ имеет решающее значение для предприятий?

Неуправляемые агенты ИИ создают «слепые зоны» в управлении, что приводит к уязвимостям в области безопасности, рискам соблюдения нормативных требований и финансовой неэффективности. Без централизованного контроля организации не могут эффективно проверять доступ к данным, предотвращать избыточные расходы или обеспечивать соответствие агентов нормативным требованиям. Надлежащее управление позволяет организациям сохранять контроль при масштабировании внедрения ИИ.

3. Как организации могут сократить расходы за счет обеспечения прозрачности работы ИИ-агентов?

Инструменты обеспечения прозрачности, такие как MuleSoft Agent Visualizer, помогают выявлять дублирующиеся агенты на разных платформах и в разных бизнес-подразделениях. Объединяя дублирующиеся функции в единый высокопроизводительный ресурс, организации могут устранить избыточные затраты на лицензирование, оптимизировать распределение ресурсов и снизить общую стоимость владения (TCO), одновременно повышая операционную эффективность.

4. Что такое «агентское предприятие» и как компании переходят к этой модели?

«Агентное предприятие» — это организация, которая успешно развертывает и управляет агентами ИИ в масштабах всей своей деятельности. Переход требует автоматизированных инструментов обнаружения, стандартизированных политик управления, централизованного каталога агентов и фреймворков, позволяющих регистрировать и повторно использовать как коммерческие, так и собственные агенты в масштабах всей организации.

5. Как MuleSoft Agent Fabric решает задачи искусственного интеллекта в многооблачной среде?

MuleSoft Agent Fabric предоставляет единую платформу для обнаружения, каталогизации и управления агентами ИИ на различных облачных платформах. Она автоматизирует обнаружение агентов, нормализует метаданные в стандартные форматы, позволяет регистрировать агентов, созданных на заказ, и обеспечивает централизованный контроль, позволяя организациям свободно внедрять инновации, сохраняя при этом управление и контроль.