AI-агенты не могут общаться и проходить аудит: 5 стартапов решают проблему

На конференции VB Transform 2026 стало ясно: AI-агенты уже умеют делать работу, но инфраструктура, которая позволила бы им общаться друг с другом, доказывать свои полномочия и проходить аудит, все еще строится. Пять стартапов показали, как закрывают эти пробелы.

BAND: оркестрация всех агентов, которые работают в фоне

Уже в ближайшем будущем агенты будут развернуты повсюду и будут выполнять работу от нашего имени, объяснил Влад Лузин, технический директор и сооснователь BAND. По его описанию, агенты будут получать задачи, обращаться к реестрам, вербовать других агентов, делегировать подзадачи в «пространстве разговора», собирать результаты и возвращать summary человеку.

BAND строит координационный инфраструктурный слой для мультиагентных AI-систем. Почему Telegram, Slack или Discord не решают эту задачу? Эти платформы созданы для людей, заметил Лузин. Агентов нужно онбордить вручную, они не видят друг друга. «Они все еще в одиночном заключении», как он выразился.

«Транспортный слой нужно решить в первую очередь — как агенты общаются в реальном времени. Разговоры не могут происходить через IP и URL; их нужно поднять на уровень абстракции, чтобы агенты могли говорить через каналы, пространства и платформы».

BAND поддерживает автономные рабочие процессы от восьми до двадцати часов и совместим с протоколами A2A и MCP. Человек может в любой момент присоединиться к разговору агентов.

Conifers: защита на скорости машин

Том Финдлинг, CEO и сооснователь Conifers, обозначил главную проблему: защитники все еще работают на человеческой скорости, а атакующие — на скорости машин. Злоумышленники уже используют агентов, и вредоносные кампании, которые раньше занимали месяцы, теперь длятся часы и минуты.

Conifers превратил все компоненты киберзащиты — частную разведку, охоту, детектирование, расследование и реагирование — в агентные системы и разрушил барьеры между ними. Результат: время локализации угрозы сократилось с 7 часов до 12 минут, а сложные расследования занимают 4 минуты или меньше.

Raindrop AI: журнал аудита для агентов

Бен Хайлак, технический директор Raindrop AI, назвал проблему «двойным ударом»: чем способнее становятся агенты, тем выше сложность. Агенты работают часами и днями. Ошибки в здравоохранении или обороне становятся катастрофическими.

Платформа Raindrop AI находит критические проблемы в агентах в продакшене и симулирует исправления на основе прошлого поведения пользователей. Все сообщения, вызовы инструментов, повторы и ошибки записываются в одном месте. Команда может подтвердить, что исправление сработает, до того как оно попадет в продакшен.

Arcade: допуск для агентов к реальным действиям

AI-агенты спроектированы делать что угодно, но упираются в три преграды: авторизация, управление и надежность. Сэм Парти, сооснователь Arcade.dev, объяснил, что для действий от имени реальных пользователей агентам нужна новая архитектура безопасности.

Arcade предоставляет защищенную среду выполнения с аутентификацией и авторизацией, чтобы агенты проходили серьезные проверки безопасности. Каждое действие привязано к точному моменту времени с минимальными привилегиями.

Omilia: сложный CX без компромиссов

Клаудио Родригес, CPO Omilia, сказал прямо: решать корпоративный клиентский опыт (CX) «совсем не просто». Эвристические системы медленные, агентные — быстрые, но непредсказуемые. Omilia построила платформу, которая дает и контроль, и скорость.

Агенты Omilia наблюдают за операциями вживую, слушают каждый разговор, загружают данные, API-спецификации и карты экранов. Компания обрабатывает более 3 млрд звонков в год и видит 30-45% улучшение времени решения. Агенты генерируют в 21 раз больше дополнительных продаж, чем люди. В зрелых внедрениях автоматизация достигает 80-90%.

Что это значит для бизнеса

VB Transform 2026 показал: рынок инфраструктуры для AI-агентов формируется прямо сейчас. BAND решает оркестрацию, Conifers — безопасность, Raindrop — наблюдаемость, Arcade — авторизацию, Omilia — клиентский опыт. Это пять слоев, без которых внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы остается рискованным.

Для компаний во Владивостоке и на Дальнем Востоке, которые присматриваются к ai агентам для бизнеса, главный вывод: инфраструктура уже существует. Вопрос не в том, появятся ли агенты, а в том, как быстро ваш бизнес сможет их внедрить с правильными механизмами контроля. Автоматизация с помощью ИИ становится не вопросом технологии, а вопросом архитектуры и управления.