Создавайте условия для новой эры искусственного интеллекта вместе с Microsoft и NVIDIA.

Камаль Хати, Splunk, компания Cisco

Представлено компаниями Microsoft и NVIDIA.

Каждое поколение лидеров сталкивается со своими собственными проблемами трансформации бизнеса. Десять лет назад модернизация означала миграцию в облако. Пять лет назад — внедрение удаленной и гибридной работы. А всего несколько лет назад бум генеративного ИИ подтолкнул организации по всему миру к внедрению корпоративного ИИ.

Эпоха демоверсий подходит к концу.

За годы, прошедшие с тех пор, как ИИ стал новым модным словом, генеративные модели оказались важнейшим шагом на пути к трансформации, но путь к прорывным технологиям лежит через агентный ИИ. Ответов, генерируемых машинами, недостаточно, когда бизнесу действительно нужен сложный ИИ, способный действовать . Эксперименты с агентными возможностями были необходимым шагом; прототипы и пилотные проекты получили широкое распространение. Но глава о демонстрациях подходит к концу.

Начинается ускорение масштабирования. В 2026 году организациям, желающим добиться результатов от внедрения ИИ, влияющих на прибыль, необходимо перейти от уровня знаний к уровню действий. И они, безусловно, намерены это сделать — согласно отчету Deloitte об ИИ за 2026 год, 54% опрошенных предприятий ожидают перевести 40% или более своих экспериментов с ИИ в производство. Насколько это может быть сложно?

Создание агентов — это совсем другая инженерная задача, и вот почему.

Переход от прототипа к практической разработке — самая сложная часть. Запуск агента в производство — это не просто более сложная версия запуска чат-бота с генеративным ИИ. Запуск агента в производство — это совершенно другая инженерная задача, требующая оркестровки, памяти, изоляции во время выполнения и мониторинга с нуля — всего того, что необходимо для создания агента, который рассуждает, действует и взаимодействует.

Как только агент запускается в производство, каждый инструмент и источник данных становится проблемой интеграции. Для работы агента требуется изоляция между сессиями, устойчивое состояние и среды выполнения, способные выдерживать рабочую нагрузку. А операционная слепота превращает активы агента в пассив. После запуска агента необходима возможность мониторинга, понимания и устранения неполадок в его системах на протяжении всего жизненного цикла — требуется совершенно новая дисциплина наблюдаемости, но команды не знают, как ее достичь. Но мы уже проходили это. Когда микросервисы столкнулись с аналогичным перекрестком десять лет назад, урок был таков: те, кто осознал необходимость платформенного подхода, добились наибольшего успеха.

Разрыв в производстве: почему большинство агентских проектов заходят в тупик до достижения масштабируемости.

Переход от демонстраций к реальному развертыванию сопряжен с множеством проблем: как надежно связать несколько шагов воедино, как обеспечить безопасность и идентификацию между компонентами агентов, как отслеживать и улучшать поведение агентов и многое другое. Многие команды пытаются решить эти проблемы с помощью собственной структуры, но риск часто превышает выгоду — более длительное получение результатов, пробелы и ненадежность.

Вот тут-то и вступает в дело платформенный подход. Без общего контекста и внутреннего доверия на ИИ сложно полагаться и масштабировать его, а фрагментация данных мешает производственным агентам соответствовать производительности пилотных версий. Агентам не хватает бизнес-контекста, корпоративные сигналы фрагментированы, разработка сложна и ненадежна, а безопасность и управление добавляются к уже существующим функциям.

Решение представляет собой единую платформу, которая позволяет разработчикам создавать, запускать и масштабировать агентный и физический ИИ от начала до конца. Microsoft и NVIDIA объединили усилия для реализации этого платформенного подхода, помогая предприятиям эффективно переводить агентов из пилотного проекта в производство.

Как на самом деле выглядит фабрика по производству агентов.

Компании-лидеры — это те, кто не только успешно внедряет агентов в производство, но и понимает, что монолитных агентов недостаточно — ключевое значение имеет система взаимодействующих агентов. Именно они создают фабрики агентов, работая на основе производственной философии, которая использует надежную основу и повторяемый процесс для кросс-функциональных, взаимодействующих агентных решений в масштабах предприятия.

Что же такое фабрика агентов? Это скоординированная производственная архитектура, которая сочетает в себе плоскость управления агентами с ускоренными специализированными моделями, агентами и навыками, позволяя организациям создавать управляемую систему моделей и агентов в масштабах предприятия.

В рамках этой производственной системы компании-лидеры создают гетерогенные системы агентов, где подходящие модели, инструменты, навыки и специализированные агенты должным образом координируются на нужном этапе каждой задачи. В результате получаются агенты с широким кругозором, которые планируют, синтезируют информацию и сотрудничают с пользователями и другими агентами, в то время как ускоренные специализированные модели и агенты выполняют работу, специфичную для конкретной области, быстро и эффективно.

Microsoft и NVIDIA совместно обеспечивают реализацию этого подхода к созданию агентных фабрик. Microsoft предоставляет корпоративную плоскость управления, обеспечивающую среду выполнения, идентификацию, управление, наблюдаемость, доступ к данным и подключение инструментов, необходимые агентам для безопасного взаимодействия. NVIDIA предоставляет интеллектуальные, ускоряющие и специализированные уровни, которые позволяют предприятиям многократно переходить от изолированных демонстраций к управляемым, масштабируемым агентным системам, способным работать вместе в рамках бизнес-процессов для выполнения значимых задач, а не просто для ответа на вопросы.

На конференции Microsoft Build 2026 компании Microsoft и NVIDIA продемонстрировали, как эта архитектура объединяется в облачных, локальных и средах разработки, интегрируя модели, шаблоны и инструменты NVIDIA в экосистему Microsoft для создания систем агентов с возможностью управления и высокой скоростью:

• Модели NVIDIA теперь доступны на агентах, размещенных в Foundry Agent Service.

• Теперь портфель открытых моделей NVIDIA на платформе Foundry охватывает агентный, физический и научный искусственный интеллект.

• NVIDIA Agent Toolkit и шаблоны NVIDIA NemoClaw предоставляют разработчикам платформу с открытым исходным кодом для создания производственных агентов на Foundry.

• Foundry Local на Azure Local теперь доступен на платформе NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition.

• NVIDIA OpenShell интегрируется с GitHub Copilot для безопасной разработки агентов.

Подробнее об этих объявлениях можно прочитать здесь.

Что делать дальше?

Организации, которые добьются успеха с помощью агентного ИИ, — это те, кто инвестирует в фабричный подход. Готовы сделать следующий шаг на пути к внедрению агентного ИИ? Изучите эти ресурсы:

• Узнайте больше о Microsoft Agent Factory — прочтите серию статей в блоге Agent Factory.

• Узнайте, как разработчики ускоряют развертывание ИИ с помощью микросервисов NVIDIA NIM для высокопроизводительного ИИ.

• Узнайте больше о последних разработках Microsoft и NVIDIA для успешного применения агентного ИИ — ознакомьтесь с анонсами Microsoft Build 2026.

• Узнайте, как NVIDIA Nemotron 3 Ultra обеспечивает более быструю и эффективную обработку информации агентами, работающими в течение длительного времени.

• Чтобы обсудить ваши потребности в Microsoft Foundry или узнать больше, свяжитесь с нами здесь.

Спонсорские статьи — это контент, созданный компанией, которая либо оплачивает публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко обозначены. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу sales@venturebeat.com .

Источник: venturebeat.com