Kore.ai запускает платформу для ИИ-агентов Artemis и бросает вызов Salesforce и ServiceNow.

Майкл Нуньес

В среду компания Kore.ai представила, по сути, полностью переосмысленную версию своей основной технологии: Artemis-версию своей платформы Agent Platform — систему, разработанную для того, чтобы предприятия могли создавать, управлять и оптимизировать агентов искусственного интеллекта, используя сам ИИ, — сокращая традиционно занимавшие месяцы инженерной работы до нескольких дней.

Платформа появляется в тот момент, когда все крупные поставщики технологий — от Microsoft и Salesforce до Google и ServiceNow — стремятся стать инфраструктурой по умолчанию для корпоративных агентов искусственного интеллекта. Ответ Kore.ai на эту переполненную конкуренцию — это ставка на нейтральность, собственный язык программирования для определения агентов и философия, согласно которой основную работу должен выполнять ИИ, а не разработчики-люди.

«Мы пытаемся изменить парадигму проектирования, создания, развертывания и оптимизации агентных приложений на основе ИИ», — заявил основатель и генеральный директор компании Радж Конеру в эксклюзивном интервью VentureBeat перед запуском. «Главная идея, которую мы сейчас продвигаем, — это использование ИИ с помощью ИИ: проектирование с помощью ИИ, создание с помощью ИИ, тестирование с помощью ИИ, развертывание с помощью ИИ, управление с помощью ИИ и оптимизация с помощью ИИ».

Новый язык на основе YAML призван стандартизировать способы определения и управления агентами искусственного интеллекта в предприятиях.

В основе технической платформы Artemis лежит Agent Blueprint Language (ABL) — компилируемый декларативный язык, построенный на основе YAML, который стандартизирует определение, проверку и управление агентами ИИ, рабочими процессами и многоагентными системами. Kore.ai описывает его как промежуточный слой, находящийся между инструкциями на естественном языке, которые может предоставить бизнес-пользователь, и производственной инфраструктурой, где агенты фактически работают.

ABL поставляется со своим собственным парсером, компилятором и средой выполнения. Он поддерживает шесть встроенных шаблонов оркестровки — супервизор, делегирование, передача управления, распределение задач, эскалация и федерация агентов — которые определяют, как несколько агентов координируют выполнение сложных задач.

Конеру охарактеризовал ABL как решение фундаментальной проблемы в современном ландшафте ИИ. «Генерация кода имеет большую ценность, и этот код используется разработчиками для создания приложений», — сказал он. «Мы увидели разрыв между генерацией кода и его фактическим запуском на инфраструктуре — с развертыванием, управлением версиями, управлением и мониторингом, которые требуются в производственной среде».

Поскольку артефакты ABL основаны на формате YAML, их можно хранить в GitHub, контролировать версии с помощью конвейеров CI/CD и проверять как разработчиками, так и представителями бизнеса — это дизайнерское решение призвано преодолеть разрыв между платформами без кода и традиционной разработкой программного обеспечения. «Конечный артефакт — это ABL, конструкция на основе YAML — вы можете разместить его в GitHub, вы можете контролировать его версии», — сказал Конеру. «Это дает представителям бизнеса, разработчикам и ИТ-специалистам единый стандарт для построения приложений».

Архитектор ИИ от Kore.ai преобразует бизнес-цели, сформулированные простым языком, в готовые к внедрению агентские системы.

Второе важное нововведение — это Arch, система искусственного интеллекта, которая преобразует бизнес-требования в готовый к использованию ABL-код. Пользователи предоставляют спецификации, источники данных и бизнес-правила на естественном языке. Затем Arch проектирует многоагентную топологию — выбирая из шести шаблонов оркестровки платформы — генерирует ABL-код, создает тестовые данные, развертывает приложение и осуществляет его мониторинг в производственной среде.

Важно отметить, что Arch также занимается оптимизацией. Он отслеживает, достигают ли развернутые агенты своих целей, выявляет, где и почему они не справляются, и автоматически перегенерирует и повторно развертывает улучшенный ABL для повышения производительности.

«Подумайте об этом так, — объяснил Конеру. — Вначале я хотел добиться 50% автоматизации для конкретного сценария использования. Сейчас я получаю 30%. Благодаря этому циклу оптимизации, цель приближается к 50% за счет корректировки приложения на основе фактических данных об использовании».

Этот замкнутый цикл разработки — проектирование, создание, тестирование, развертывание, управление, оптимизация — является попыткой Kore.ai выделиться как на фоне платформ конфигурации без кода, доминировавших в предыдущую эпоху разработки чат-ботов, так и на фоне фреймворков с возможностью написания кода, появляющихся от таких компаний, как Anthropic и OpenAI, которые, по мнению Конеру, слишком сильно обременяют отдельных разработчиков. «Таким образом, это парадигмальный сдвиг в способе создания агентов ИИ до настоящего времени, — сказал он, — либо с помощью платформ без кода, основанных на конфигурации — и мы были одной из них — либо с помощью возможностей написания кода, которые вы получаете с Cloud Code, Codex или чем-то еще, что затем возлагает ответственность за создание платформы на разработчика».

Почему Kore.ai создала «двойной мозг» для обеспечения безопасности агентов ИИ в банковской сфере, здравоохранении и других регулируемых отраслях?

Пожалуй, наиболее значимым с архитектурной точки зрения элементом платформы Artemis является то, что Kore.ai называет своей двухъядерной архитектурой: два когнитивных механизма — один для агентного мышления, основанного на больших языковых моделях, другой для детерминированного выполнения бизнес-правил — работают параллельно через общую память в рамках одной среды выполнения.

Данная разработка отражает горький урок, который компания Kore.ai усвоила за более чем десятилетие внедрения ИИ в банковскую сферу, здравоохранение, страхование и телекоммуникации. В этих областях передача принятия всех решений языковой модели является нецелесообразным решением.

«Предприятия не собираются полностью перекладывать принятие решений на модель», — сказал Конеру. Он резко противопоставил это новым стартапам, ориентированным на ИИ: «Ряд компаний, недавно появившихся в Кремниевой долине и занимающихся разработкой ИИ, по сути, представляют собой фреймворки, построенные как оболочка вокруг магистерской программы. Это означает, что большая часть принятия решений остается за моделью — вы сильно зависите от нее, и именно модель устанавливает ограничения».

Подход Kore.ai меняет это представление. Ограничения — как на входе, так и на выходе — обеспечиваются на уровне платформы, а не самой моделью. Оценки выполняются внутри механизма управления платформы. Бизнес-правила могут выполняться детерминированно, когда важна точность, в то время как LLM обрабатывает диалоговые ответы и рассуждения там, где это необходимо. В сценарии здравоохранения, где ИИ-агент обрабатывает повторные выписки рецептов для миллионов потребителей, или в банковской среде, где агент консультирует клиентов по управлению портфелем, последствия ошибочного ответа или неправильно выполненного рабочего процесса могут быть серьезными. Kore.ai позиционирует архитектуру с двумя мозгами как инженерное решение проблемы доверия, которая замедлила внедрение ИИ в регулируемых секторах экономики.

Подробности тесного партнерства Kore.ai с Microsoft — и ее стремление к нейтральности по отношению к поставщикам.

Первоначально Artemis запускается на платформе Microsoft Azure, интегрируясь напрямую с Microsoft Foundry, Microsoft Agent 365, Entra ID и Microsoft Graph API. Kore.ai является партнером по запуску Agent 365 и работает над тем, чтобы стать нативной службой Azure в рамках Azure Foundry.

Партнерство с Microsoft имеет глубокие корни. Конеру описал несколько инициатив по совместной разработке, реализованных за последний год: агенты, созданные на платформе Kore.ai, могут работать на Azure Foundry, используя ее модели и инфраструктуру; продукт Kore.ai AI for Work интегрируется с Microsoft Copilot, так что корпоративные данные и рабочие процессы агентов отображаются непосредственно в интерфейсе Copilot; а AI for Service интегрируется с Dynamics 365 в качестве совместного предложения для выхода на рынок.

«Между нами существуют тесные взаимоотношения, — сказал Конеру. — На самом деле, я сейчас на их саммите для руководителей компаний, а затем буду там следующие три дня».

Стивен Бойл, вице-президент Microsoft по решениям для корпоративных партнеров, выразил поддержку партнерству в пресс-релизе Artemis, отметив, что платформа «интегрируется с Microsoft Foundry и Microsoft Agent 365, предоставляя клиентам управляемую среду для создания, развертывания и эксплуатации агентов искусственного интеллекта».

Однако Kore.ai одновременно позиционирует себя как независимую от поставщиков альтернативу Microsoft и другим конкурентам — и компания прямо решает эту проблему. «Все упомянутые вами поставщики или технологические компании стремятся защитить своё наследие», — сказал Конеру, отвечая на вопрос, почему CIO следует выбрать Kore.ai вместо традиционного поставщика. «Существует встроенная привязка к их наследию, будь то приложение Salesforce, приложение ServiceNow, облако Microsoft Azure или что-либо ещё». Платформа поддерживает 175 различных моделей ИИ, включая модели от OpenAI, Anthropic и поставщиков с открытым исходным кодом, развертывается в средах Azure, AWS, Google Cloud и локальных средах, подключается к любому источнику данных через вызов инструментов или MCP и обеспечивает работу более чем по 40 голосовым и цифровым каналам.

Как сеть аптек и глобальный инвестиционный банк внедрили агентов искусственного интеллекта в масштабах, сопоставимых с реальными.

Заявления Kore.ai о готовности к внедрению в корпоративной среде подкрепляются проектами, которые входят в число крупнейших в мире внедрений ИИ.

Одна из крупнейших аптечных сетей в США — название которой Конеру отказался назвать, но описал достаточно подробно, чтобы ее можно было легко идентифицировать, — ежегодно принимает около 750 миллионов звонков от потребителей. Сеть заключила соглашение с Kore.ai в конце марта 2025 года, развернула систему на собственной инфраструктуре, за три месяца запустила ее в половине из 9000 своих магазинов, а в течение шести месяцев достигла полного развертывания во всех магазинах.

«Скорость, с которой они смогли разработать очень сложный функционал — который требует понимания сути рецепта, умения отвечать на вопросы о нем, а затем связать его со своими внутренними системами для выполнения и повторного выполнения рецепта — все эти процессы были, по сути, выполнены», — сказал Конеру.

Второй пример касается второго по величине в мире инвестиционного банка, который внедрил продукт Kore.ai AI for Work для 135 000 сотрудников и подрядчиков. Банк использует платформу, чтобы предоставить более чем 30 000 финансовым консультантам доступ к собственным исследованиям и данным о клиентских портфелях через разговорный интерфейс, а рутинные задачи обрабатываются агентскими рабочими процессами. Внедрение прошло путь от первых пользователей до глобального развертывания в течение года. Третий клиент — крупный производитель полупроводников с 35 000 сотрудников в разных странах и на разных языках — внедрил AI for Work, начав с кадровых сценариев, таких как адаптация новых сотрудников, управление льготами и оценка производительности, с интеграцией с Workday, и с тех пор расширил его применение на ИТ, юридические и управленческие рабочие процессы.

Аналитическая история Kore.ai и история привлечения финансирования подкрепляют ее стремление бросить вызов крупным компаниям, предоставляющим гипермасштабируемые услуги.

Запуск Artemis происходит на одном из самых конкурентных рынков корпоративных технологий. Microsoft Copilot Studio и Agent 365, Salesforce Agentforce, Google Vertex AI Agent Builder и ServiceNow AI Agents — все они ориентированы на один и тот же бюджет CIO. Тем временем волна хорошо финансируемых стартапов — от признанных игроков, таких как UiPath, до компаний, изначально разрабатывающих решения на основе ИИ, — наводняет рынок фреймворками и платформами для создания агентов.

Конкурентные позиции Kore.ai основаны на нескольких столпах. Компания неизменно получает признание от ведущих аналитических фирм: она была названа лидером в магическом квадранте Gartner для корпоративных платформ разговорного ИИ (заняв наивысшую позицию по показателю «Способность к реализации», по данным компании), лидером в Forrester Wave для платформ когнитивного поиска с наивысшим рейтингом в категории «Стратегия», а также восходящим лидером в квадрантах Gartner для развивающихся рынков как в области проектирования генеративного ИИ, так и в области приложений генеративного ИИ. Everest Group также присвоила Kore.ai статус лидера в своей оценке Agentic AI Products PEAK Matrix Assessment на 2026 год.

Финансовая динамика компании еще больше укрепляет ее позиции. В январе 2024 года Kore.ai привлекла 150 миллионов долларов в раунде финансирования, возглавляемом FTV Capital при участии Nvidia, в результате чего общий объем инвестиций составил приблизительно 223 миллиона долларов. TechCrunch тогда сообщил, что годовой доход компании превысил 100 миллионов долларов, а платформа автоматизирует 450 миллионов взаимодействий ежедневно. В январе 2026 года компания получила дополнительные стратегические инвестиции от AllianceBernstein Private Credit Investors, при поддержке Vistara Growth, Beedie Capital и Sweetwater Private Equity. В настоящее время компания может похвастаться более чем 500 клиентами и партнерами из списка Global 2000, 75% клиентской базы которой приходится на регулируемые отрасли, и поддержкой более 300 корпоративных интеграций.

Что означает запуск Artemis для будущего корпоративных платформ с ИИ-агентами?

Платформа Artemis доступна уже сегодня на kore.ai, первоначально она запускается на Microsoft Azure, а затем будет доступна и в более широком облаке. Конеру сообщил, что существующие клиенты — многие из которых создали свои текущие развертывания на предыдущей платформе Kore.ai без использования кода — планируют миграцию на новую архитектуру, в то время как все новые клиенты начинают работу с Artemis.

Вопрос о переносимости остается частично нерешенным. Хотя сам ABL представляет собой артефакт на основе YAML, который клиенты могут хранить и управлять им в своих собственных системах, среда выполнения, необходимая для его запуска, пока недоступна в качестве отдельного компонента. Конеру заявил, что более облегченная версия среды выполнения будет доступна в будущем для клиентов, которые хотят запускать ABL вне полной платформы Kore.ai, но признал, что в первоначальном релизе приоритет отдается интегрированному корпоративному интерфейсу.

Для руководителей ИТ-отделов, ориентирующихся на все более переполненном и быстро меняющемся рынке корпоративных ИИ-агентов, запуск Artemis ставит перед ними очевидный выбор: сделать ставку на собственную платформу гипермасштабируемой компании и смириться с неизбежной зависимостью от нее, или использовать нейтральный слой, который обещает управлять агентами в любой модели, любом облаке и у любого поставщика — но требует доверия к компании, которая, несмотря на свой масштаб и признание аналитиков, остается намного меньше, чем гиганты, с которыми она конкурирует.

«Если я пойду по пути одного гипермасштабируемого провайдера или одной SaaS-компании, предоставляющей агентскую платформу, я так или иначе окажусь в ловушке», — сказал Конеру. «Нам нужна стандартизация. Нам нужен централизованный способ создания и развертывания. Нам нужен централизованный способ управления».

Это смелое заявление от компании, которая потратила 12 лет на создание инфраструктуры для корпоративного ИИ, в то время как более громкие имена привлекали к себе внимание. Но если следующая глава революции в области ИИ будет определяться не тем, какая модель умнее, а тем, какой платформе можно доверять безопасное масштабирование работы агентов, то долгий опыт Kore.ai в неприглядных окопах соответствия требованиям, управления и внедрения в регулируемых отраслях может оказаться именно тем резюме, которое нужно для этой работы.

Подпишитесь, чтобы получать самые свежие новости!

Подробные аналитические данные для руководителей предприятий в области искусственного интеллекта, данных и безопасности.

VB Daily AI Weekly Еженедельник AGI Еженедельник по безопасности Еженедельник по инфраструктуре данных Мероприятия VB Все они

Отправляя свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь с нашими Условиями использования и Политикой конфиденциальности.

Получайте обновления ! Вы подписаны! Наши последние новости скоро поступят на вашу электронную почту.

Источник: venturebeat.com