Организации переходят к использованию нескольких платформ для оркестрации ИИ-агентов вместо передачи этой задачи одному поставщику, согласно продолжающемуся анализу данных VB Pulse, охватившему 107 организаций. 85% организаций используют два или более инструмента, 64% используют три инструмента, и лишь 15% полагаются только на одну платформу. Такое разнообразие связано не только с желанием избежать привязки к одному поставщику, но и отражает обеспокоенность возможностями поставщиков в области безопасности и управления доступом, а также стремление ИИ-команд устанавливать собственные средства контроля.
В настоящее время среди используемых инструментов лидируют Microsoft AI Foundry и Copilot Studio: они присутствуют в 70% обследованных сред. Далее следуют OpenAI Agents SDK с показателем 68%, а затем Claude Platform от Anthropic — 47%. Участники также в разной степени используют Enterprise Agent Platform от Google, инструменты LangChain и LangGraph, Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock и LlamaIndex. 22% запускают собственные инструменты оркестрации внутри организации наряду с сервисами поставщиков.
Многоплатформенное будущее
53% организаций ожидают, что к концу 2026 года их основным «уровнем контроля» будет гибридная система. В то же время 14% рассчитывают на сервис, управляемый поставщиком, 13% планируют создать собственный внутренний уровень контроля, а 11% делают ставку на внешние платформы, отделяющие уровень оркестрации от поставщиков моделей.
Эта архитектура пока не выглядит стабильной: более двух третей участников планируют изменить свои платформы в течение одного года. 15% заявили, что изменения произойдут в течение трех месяцев или менее, 24% — в течение трех—шести месяцев, а 28% — в течение шести—12 месяцев. Claude Agent SDK входит в число рассматриваемых инструментов: его изучают 43% участвующих разработчиков. Около трети также изучают Enterprise Agent Platform от Google, 31% сосредоточены на собственной внутренней оркестрации, а 25% рассматривают варианты OpenAI.
Несмотря на эти постоянные изменения, средняя общая удовлетворенность используемыми платформами составила 4,17 из 5. Однако при оценке простоты внедрения удовлетворенность снизилась до 3,91 из 5, а при оценке соотношения цены и качества — до 3,63 из 5. Этот разрыв говорит о том, что проблема не обязательно заключается в отсутствии инструментов, а скорее в сложности их интеграции и эксплуатации способом, оправдывающим их стоимость.
Что организации фактически финансируют?
Гибкость возглавляет факторы выбора платформы с показателем 29%, за ней следуют соображения безопасности и управления доступом — 17%, а также надежность работы в производственной среде и контроль выполнения агентом — по 15% каждый. Лишь около 10% участников сочли важным фактором «привязку к модели» или нативную совместимость с базовой моделью. Простоту разработки назвали 8%, совокупную стоимость владения — 4%, а производительность с точки зрения задержки и памяти — лишь 2%.
Этот акцент отражается в структуре расходов: мониторинг агентов и исправление их ошибок получают 31% расходов, применение средств безопасности и управления доступом — 30%, а инструменты рабочих процессов — 19%. Это означает сдвиг по сравнению с предыдущей волной опроса VentureBeat, в которой крупнейшей статьей расходов были инструменты рабочих процессов.
В своих операционных приоритетах организации сосредоточены на надежности выполнения задач — 30%, управлении многошаговыми рабочими процессами — 27%, производительности разработчиков — 23% и операционной стабильности — 13%. Лишь 7% организаций поставили пользовательский опыт на первое место, что указывает: этап создания инфраструктуры и средств контроля по-прежнему предшествует улучшению интерфейсов и удобства использования.
Проблема видимости и контроля затрат
Главными опасениями при выборе платформы являются ограничения в области безопасности и управления доступом — 37%, затем привязка к поставщику — 23%, ограниченная видимость и возможность мониторинга — 22%, а также негибкость в выборе моделей и инструментов — 16%. Самое тревожное заключается в том, что примерно одна из пяти организаций не может в реальном времени остановить расходы вышедшего из-под контроля ИИ-агента.
Для решения этой проблемы 30% организаций используют встроенные средства контроля, такие как бюджетные ограничения или снижение частоты использования, тогда как 25% создали собственные шлюзы, работающие как посредники для перехвата вышедших из-под контроля агентов. 25% применяют динамическую маршрутизацию, чтобы передавать тяжелые задачи менее дорогим моделям. В свою очередь, 21% полагаются на интерактивный мониторинг уже после возникновения проблемы, например последующий просмотр журналов, без немедленного аварийного выключателя.
Размер организации, по-видимому, не является решающим фактором зрелости финансового контроля: 18% организаций с более чем 10 000 сотрудников по-прежнему полагаются только на интерактивный контроль по сравнению с 23% небольших организаций. На практике это означает, что наличие больших ресурсов автоматически не гарантирует инструментов, способных измерять и останавливать расходы до их усугубления.
Настоящие агенты еще не получили широкого распространения
Ответы участников показывают, что многие системы, называемые «агентами», по-прежнему являются базовыми помощниками или чат-ботами, а не автономными системами, выполняющими многошаговые задачи. 47% заявили, что от 26% до 50% их систем представляют собой настоящую оркестрацию, тогда как 35% сообщили, что этот показатель не превышает 1–25%. 14% указали, что от 51% до 75% их систем являются сложными многоагентными рабочими процессами, тогда как лишь 2% сообщили, что от 76% до 100% их систем являются продвинутыми и полуавтономными. Еще 3% сообщили, что по-прежнему внедряют только чат-ботов.
Эти результаты согласуются с июньской волной VB Pulse, в которой 71% участников заявили, что четверть или менее развернутых ими агентов способны самостоятельно выполнять многошаговую работу, а лишь одна десятая участников сообщила о широкомасштабном внедрении агентов. Поэтому текущая тенденция представляет собой не столько достижение автономными агентами зрелой стадии, сколько создание уровней контроля, необходимых для их будущего внедрения. Пока организации продвигаются в создании инфраструктуры, разрыв между наименованием системы «агентом» и ее фактической способностью автономно выполнять взаимосвязанные задачи по-прежнему сохраняется.