Data Sapience: почему корпоративным ИИ-агентам нужна платформизация

Разработчики и бизнес столкнулись с необходимостью выстраивать сложную инфраструктуру вокруг ИИ-агентов. На конференции «MLечный путь — 2026» директор платформы Kolmogorov AI Михаил Зайцев объяснил, почему простые чат-боты уступают место полноценным программным артефактам, требующим особого подхода к архитектуре, безопасности и интеграции в корпоративные процессы.

За полтора года рынок совершил прыжок от примитивных ассистентов до многофункциональных агентов с долгосрочной памятью, доступом к внешним инструментам и возможностью исполнения кода. Теперь это масштабные кодовые системы, которые невозможно поддерживать без специального слоя платформизации. Михаил Зайцев представил двухэтапную архитектуру корпоративной платформы, позволяющую перевести ИИ из режима экспериментов в полноценную промышленную эксплуатацию.

Практическим подтверждением подхода стал проект Data Sapience, Selectel и GlowByte для агрохолдинга «Таврос». Компания получила RAG-поиск с персональными коллекциями документов и набор специализированных агентов. Среди них — инструмент для мониторинга новостей, аналитический «стратегический советник» и система контроля деловой переписки, которая отслеживает эмоциональный фон писем.

Главным преимуществом современных решений Зайцев считает возможность работы в закрытом контуре. Нейросети с 30–35 миллиардами параметров уже показывают результаты, которые ранее были доступны только крупнейшим моделям. Это позволяет компаниям разворачивать локальные тракты обработки данных на двух графических процессорах, обеспечивая безопасность чувствительной информации без обращения к внешним облачным сервисам.