С развитием технологий искусственного интеллекта мир постепенно вступает в новую эру — эпоху интеллектуальных агентов. Эти системы не просто выполняют запрограммированные команды, они способны самостоятельно принимать решения, адаптироваться к изменениям и взаимодействовать с окружающим миром. Ключом к созданию и управлению такими системами служит комплексное программное решение, известное как Agentic AI Runtime Stack. Рассмотрим подробно, что оно собой представляет, его архитектуру и перспективы развития. Agentic AI Runtime Stack можно представить как многоуровневую платформу, обеспечивающую создание и эксплуатацию программных агентов.
В отличие от традиционных приложений, сконцентрированных на выполнении отдельных транзакций, агентные системы действуют в течение продолжительного времени, собирают и обрабатывают контекстуальные данные, формируют планы и осуществляют сложные действия. В этом смысле стэк играет роль операционной среды, которой необходимы устойчивость, гибкость и масштабируемость. В основе Agentic AI Runtime Stack лежат пять взаимосвязанных слоев, каждый из которых отвечает за определённые аспекты работы агентов. Первый и самый базовый слой — это собственно искусственный интеллект и система инференса. Современные агенты строятся на базе нескольких моделей ИИ, которые динамически подстраиваются под задачи пользователя и балансируют между точностью, скоростью и затратами вычислений.
Эти модели позволяют программным агентам отвечать на запросы с высокой степенью релевантности и интеллекта. Второй слой — durable execution, или устойчивое выполнение. В отличие от классических приложений, которые мгновенно выполняют операции, агентам требуется работать длительное время, принимать решения в условиях непредсказуемости и неполноты информации, при этом не терять устойчивость к сбоям. Например, агенты могут сталкиваться с сетевыми отключениями, ограничениями вычислительных ресурсов или неправильными ответами моделей — слой durable execution обеспечивает продолжение работы в таких условиях, гарантируя выполнение заданий и сохранение прогресса. Третий, центральный слой — собственно агентные фреймворки (agentic frameworks).
Они предоставляют общий набор инструментов, моделей и паттернов проектирования, которые помогают разработчикам создавать и управлять агентами. Эти фреймворки стремятся стать интерфейсом взаимодействия между моделями, памятью, механизмами устойчивого выполнения и внешними источниками данных. Однако на рынке существует конкуренция между специализированными решениями durable execution и memory players, которые постепенно расширяют свои API, адаптируясь к потребностям агентных систем. Четвёртый слой — контекст, без которого агент не сможет эффективно рассуждать и принимать решения. Контекстуальные данные делятся на три типа: знания, память и активаторы.
Знания — это разнородные базы данных, такие как векторные хранилища, реляционные и графовые базы, которые накапливают факты и структурированные сведения. Память даёт агентам возможность сохранять и вспоминать информацию, что особенно важно для длительных диалогов, повторяющихся задач или накопления опыта. Активаторы — специализированные сенсоры и интерфейсы, получающие и обрабатывающие живые данные из внешней среды, например, API, веб-поиск или данные IoT устройств. Важным прорывом в области управления контекстом стало появление Model Context Protocol (MCP) — открытого протокола, стандартизирующего способ подключения больших языковых моделей к источникам данных, памяти и инструментам. Это значительно упрощает интеграцию и расширяет функционал агентов.
Пятый и завершающий слой — actuators, то есть активаторы движущей силы агента. Они не только предоставляют данные для контекста, но и расширяют возможности агента полноценными новыми навыками. Активаторы выходят далеко за рамки простых API-вызовов, позволяя агентам выполнять сложные многошаговые операции. Например, такие активаторы могут обеспечивать генерацию и манипуляцию 3D моделями, безопасное выполнение кода в песочнице или автономное взаимодействие с веб-сайтами. Таким образом, через активаторы агенты получают возможность самостоятельно проводить анализ, принимать решения и взаимодействовать с внешней средой.
Появление Agentic AI Runtime Stack знаменует собой новую парадигму в построении интеллектуальных систем, где внимание остановлено не на программировании конкретных действий, а на создании цельных агентов с комплексным поведением. Такая структура требует особого подхода к разработке, включая вопросы устойчивости, безопасности и управления большими группами агентов. Одной из важных областей для дальнейших исследований и внедрения считается обеспечение безопасности данных и контроль за выполнением кода самими агентами. Важно понимать, как защитить пользовательские данные, определить потенциально злонамеренное поведение в течение исполнения и внедрить эффективные механизмы авторизации и аутентификации в многоагентной среде. Кроме того, не менее острым является вопрос качества данных, которыми оперируют агенты.
Надёжные методы оценки результата работы и механизм мониторинга качества данных позволят улучшить надёжность и точность решений. Также значительную роль будут играть инструменты наблюдаемости и аудита — как отслеживать, контролировать и анализировать действия агентов, особенно когда они становятся способны нанимать и взаимодействовать с другими агентами без прямого контроля человека. Чтобы полностью раскрыть потенциал agentic систем, разработчики и исследователи должны объединить усилия для создания стандартов, инструментов и практик, которые обеспечат не только высокую функциональность, но и безопасность, управляемость и прозрачность таких систем. В итоге Agentic AI Runtime Stack — это не просто технологическая платформа, это фундаментальный сдвиг в том, как мы понимаем и применяем искусственный интеллект. Появляются новые возможности для автоматизации сложных процессов, создания персонализированных ассистентов и открытия инновационных сфер применения интеллектуальных агентов.
Погружение в эту архитектуру поможет любому разработчику или компании подготовиться к будущему, в котором именно агенты будут выполнять ключевую роль в цифровом мире.
