150 000 AI-агентов на компанию: кто ими управляет

Gartner оценивает, что к 2028 году у средней компании из Fortune 500 будет больше 150 000 AI-агентов. Сегодня их меньше 15, и только 13% организаций считают, что управление агентами у них налажено. Стартап xpander, основанный тремя бывшими инженерами AWS, объявил, что его платформа контроля выходит в общий доступ.

Агенты расползаются быстрее, чем появляется управление

Разрыв между внедрением и контролем создал рынок инфраструктуры, которая сидит над моделями и агентами: исполнение, права доступа, наблюдаемость, память, доступ к системам компании и жизненный цикл. Без неё разработчики собирают эти сервисы заново для каждого нового агента.

Генеральный директор xpander Дэвид Твизер называет три жалобы корпоративных клиентов: агенты работают локально без централизованного управления, воркфлоу заперты в отдельных пользователях, инфраструктура привязана к одному поставщику AI. «Всё, что вы делаете, принадлежит компании, которую вы выбрали: их инструменты, их дорожная карта, их представление о том, как агенты должны реагировать», - говорит он.

Нейтральность к вендорам не убирает зависимость, а переносит её выше: модели и фреймворки можно менять, но проприетарный Universal Harness и контрольная плоскость xpander становятся слоем, который координирует исполнение, управление, идентичность, память и аудит. Документация пока не объясняет, насколько этот слой переносим, если клиент расторгает лицензию.

Кто ещё борется за этот слой

Рынок давно вышел за рамки простого выбора между проприетарными платформами и нейтральными альтернативами. LangSmith Deployment позволяет запускать контрольную плоскость внутри собственного Kubernetes, включая изолированные среды. CrewAI добавляет централизованное управление, SSO и ролевые доступы. Temporal подходит с другой стороны: долгоживущее исполнение с восстановлением после сбоев, повторами и согласованиями человека.

Поставщики моделей тоже идут вверх. OpenAI Frontier даёт общий контекст и права для агентов, Google Gemini Enterprise Agent Platform добавляет управление, память, трассировку и политики вокруг взаимодействий агент-агент и агент-инструмент. Отличие xpander в другом: компания делает ставку на контрольную плоскость, независимую от фреймворка, которая сидит над разнородной смесью моделей и интерфейсов.

Твизер опирается на семь лет в AWS, где видел, как клиенты боролись с привязкой к вендору предыдущего поколения. «Мы создавали serverless-решения, которые по определению привязывали к вендору, - вспоминает он. - В итоге клиенты потребовали возможность переносить нагрузки между провайдерами. Думаю, с AI будет так же. Мультиоблако и мультивендорность - обязательная стратегия».

Как устроена платформа

В центре - Universal Harness: рантайм, агностичный к моделям, фреймворкам и облакам. Компании могут использовать хостинг xpander или развернуть платформу на своём Kubernetes и в изолированных средах. Заявлена поддержка агентов на LangChain, Strands и Agno, проприетарных, открытых и дообученных моделей. Для разработчиков есть REST API, Python SDK и поддержка MCP для клиентов вроде Claude Desktop и Cursor.

Безопасность построена вокруг идентичности: агенты получают именованные учётные записи, действия прослеживаются до человека, который их запустил, а доступы и одобрения логируются с привязкой расходов к задаче. Креды подставляются из хранилища в момент вызова инструмента, модель их не видит. Компания заявляет сертификацию SOC 2 Type II и соответствие GDPR.

Вместе с платформой выходит агент Omni: 90.9% на бенчмарке GAIA. Твизер подчёркивает, что команда тестировала связку разных моделей - Opus, Sonnet, Kimi, GPT: «Это доказывает, что ценность в слое обвязки, а не в модели». Цифра заявлена самой компанией и независимого подтверждения пока не получила.

Что это значит для бизнеса

Компании накапливают агентов быстрее, чем строят системы управления ими, и эта гонка уже бьёт по бюджетам и безопасности. Вопрос теперь не в том, какую модель выбрать, а кто контролирует слой, который решает, что агентам можно делать. Локальные агенты на рабочих ноутбуках - отдельная дыра: «Вы ставите Claude или ChatGPT сотруднику, и получаете чёрный ящик. Ничего не управляется, ничего не аудируется», - говорит Твизер.

Для компаний во Владивостоке и на Дальнем Востоке вывод практический: внедрение искусственного интеллекта и автоматизация ии новости стоит начинать с определения прав и ответственности, а не с покупки самой мощной модели. Ии для бизнеса работает предсказуемо, когда видно, кто запустил агента, к каким данным он обращался и какое действие одобрил человек. Построить такую схему под ваши процессы поможет бесплатный аудит.