Персональный граф знаний AWS Quick принимает решения по оркестрации, недоступные большинству управляющих плоскостей.

Эмилия Давид

Теперь командам, занимающимся корпоративным ИИ и использующим централизованные стеки оркестрации, необходимо учитывать новую переменную: AWS Quick, который на этой неделе расширился до агента, работающего непосредственно на настольных компьютерах. Этот агент создает постоянный персональный граф знаний и выполняет действия с локальными файлами и инструментами SaaS — вне поля зрения большинства управляющих плоскостей.

В отличие от чат-систем, которые сбрасываются после каждой сессии, Quick теперь поддерживает постоянно обновляемый граф знаний, построенный на основе локальных файлов пользователя, календаря, электронной почты и подключенных SaaS-приложений. Он использует его для проактивного запуска действий без ожидания запроса.

В октябре прошлого года AWS запустила Quick в качестве альтернативы платформам управления рабочими процессами и повышения производительности на основе ИИ от Google, OpenAI и Anthropic. Это был способ для сотрудников предприятий получать доступ к аналитическим данным из подключенных приложений, конструктору агентов, углубленным исследованиям и автоматизации рабочих процессов. Теперь Quick вышел за рамки простого ИИ-помощника и выступает в роли проактивного агента управления рабочими процессами с графом знаний пользователя в реальном времени, учитывающим его состояние. Он интегрируется со сторонними приложениями, такими как Google Workspace, Microsoft 365, Zoom, Salesforce и Slack, а теперь и с локальными файлами, позволяя агенту собирать контекст и выполнять действия.

«Мы слышим, что многие предприятия недовольны тем, насколько сложно получить контекст из своих устаревших инструментов», — сказал Джигар Тхаккар, вице-президент Quick Suite в AWS, в интервью VentureBeat. «Наша цель — сделать Quick настольным приложением, которое станет единственным местом, где люди смогут получить всю необходимую информацию и выполнить все задачи».

Слепые пятна в управлении

В крупных компаниях часто используют уровни оркестровки в качестве центрального звена для управления агентами. Собирается контекстная информация, принимаются решения, а затем выполняются действия в рамках определенных системных границ.

Недавние релизы, такие как Claude Managed Agents от Anthropic или обновления Agent SDK от OpenAI, также способствуют внедрению большего количества автономных агентов без сохранения состояния в корпоративные рабочие процессы, но при этом они по-прежнему работают в рамках определенных границ оркестрации.

Quick по-прежнему работает под корпоративным контролем, что AWS всегда подчеркивала в своих продуктах на основе ИИ, поэтому действия, выполняемые в Quick, остаются ограниченными правами доступа, идентификацией и безопасностью. Интеграции по-прежнему управляются либо через API, либо через соединение MCP.

Однако это развитие Quick вносит более тонкие изменения на уровне принятия решений. AWS обновила Quick, чтобы создать персональный граф знаний, который узнает больше о пользователе по мере его взаимодействия с платформой. Он формирует профиль на основе того, как пользователь использует локальные файлы, календарь, электронную почту или интеграцию со сторонними приложениями, чтобы заблаговременно предлагать действия, например, напоминать руководителю команды о необходимости настроить проверки.

Предприятиям следует опасаться, что в подобной системе может возникнуть своего рода теневая оркестровка. Персонализированный контекст означает, что уровень принятия решений фокусируется на неявных триггерах, а не на заданных рабочих процессах, интерпретациях, специфичных для каждого пользователя, и различном времени выполнения действий. Специалисты справедливо опасаются такой степени автономии, понимая, что теневая оркестровка может быть чем-то, что не полностью находится под их контролем.

Упал Саха, соучредитель и технический директор Bem, сообщил VentureBeat в электронном письме, что такие платформы, как AWS Bedrock AgentCore, управляемая среда выполнения агентов, и аналогичные от Salesforce, «максимизируют автономию, а не подотчетность», чтобы предприятия случайно не теряли контроль над агентами.

«Когда вы внедряете агента, который принимает решение на нескольких этапах, вы уже смирились с тем, что не сможете полностью объяснить, что произошло постфактум», — сказал Саха. «Это нормально для демонстрации. Но это неприемлемо для конвейера обработки заявок или финансового процесса, где регулирующий орган может потребовать от вас предоставить полный аудиторский след для каждого автоматизированного решения, принятого за последние три года».

В AWS заявили, что модель управления платформой разработана для решения этих проблем. «Пользователи могут настраивать различные агенты и автоматизированные рабочие процессы, адаптированные к их роли — например, мониторинг заявок, извлечение данных из подключенных систем или составление документов — и все это управляется в рамках управляемой среды, где ИТ-отдел сохраняет контроль над тем, что подключено и какие данные куда поступают. Это разработано для обеспечения гибкости для отдельных пользователей при сохранении контроля на уровне предприятия», — сказал представитель AWS.

Возможный план

Эволюция Quick от ИИ-помощника к чему-то более проактивному представляет собой возможный подход, который некоторые поставщики корпоративного программного обеспечения будут использовать для глубокой интеграции ИИ-агентов в рабочие процессы. Хотя то, чего AWS хочет добиться с помощью Quick — более глубокое понимание контекста приложений и локальных файлов, а также четкое понимание того, что на самом деле хотят делать пользователи, — не является уникальным, компания не фокусируется на традиционной оркестровке. Вместо этого она полагается на управление агентами, основанное на контексте.

Рыночная напряженность нарастает, о чем свидетельствует выпуск аналогичных платформ. Например, компания Mistral анонсировала Workflows в тот же день, что и обновления Quick. Эта платформа использует более традиционную структуру оркестрации.

Агенты с сохранением состояния и персонализированные агенты продолжают развиваться, как и вопросы о том, как предприятия управляют ими.

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