Руководство CTO по созданию архитектуры агентного ИИ с AWS

На протяжении многих лет предприятия строили предсказуемые, основанные на правилах системы, оптимизированные для стабильности. Но с приходом агентного ИИ парадигма меняется: ИИ-агенты становятся не просто инструментами, а автономными коллегами, которые адаптируются, сотрудничают и принимают контекстуальные решения. Эта эволюция требует переосмысления архитектуры предприятия. Задача заключается не в изобретении новых концепций, а в масштабировании распределённых, недетерминированных агентов в сложных реальных условиях.

Архитектура систем: от жёсткой оркестрации к интеллектуальной координации

Традиционные корпоративные системы работают как конвейер — каждый вызов сервиса, обновление базы данных и передача процесса заранее определены. Это эффективно для предсказуемых рабочих процессов, но слишком жёстко для адаптивного принятия решений.

Агентный ИИ превращает оркестрацию в координацию.

Вместо жёстко закодированных правил автономные агенты динамически взаимодействуют для решения задач. Например, агент возврата может:

• Проверить историю клиента
• Запросить системы инвентаризации для замены
• Проверить журналы доставки на предмет повреждений
• Предложить персонализированное решение

Этот сдвиг требует:

• Событийной координации – агенты публикуют и обрабатывают контекстные события
• Контекстных рабочих процессов – процессы эволюционируют в реальном времени
• Паттернов постоянной памяти – взаимодействия сохраняются как знания для будущих агентов

Агенты действуют не как скриптовые сервисы, а как высокоэффективные коллеги с автономией, основанной на ответственности.

Архитектура данных: от централизованных хранилищ к распределённому интеллекту

Классическая архитектура опирается на хранилища данных и озёра, где связи программируются, а не изучаются. Это работает, когда решения принимают люди, но агентам нужна контекстная информация в реальном времени.

С агентными системами на базе AWS организации могут реализовать:

• Семантическую интеграцию данных – объединение структурированных данных и неструктурированных документов с помощью эмбеддингов
• Динамические графы знаний – автоматическое обновление связей между сотрудниками, навыками и процессами
• Поиск по векторному сходству – выявление скрытых паттернов в организационных знаниях
• Контекстные системы поиска – сочетание семантического поиска с графовой логикой для сложных инсайтов

Вместо «данных как актива» компании получают «знания как способность», где каждое взаимодействие усиливает интеллектуальный капитал.

Безопасность: от статических разрешений к динамической делегации

Статические ролевые разрешения слишком жёсткие для ИИ-агентов. Агент поддержки клиентов может потребовать временный доступ к платёжным системам, логистике и базам заявок — без широкого раскрытия чувствительных данных.

Агентный ИИ требует динамической делегации, реализуемой с помощью решений AWS для идентификации и доступа:

• Аутентификация с учётом контекста – проверка как личности, так и полномочий
• Временные авторизации – права истекают после завершения задачи
• Межорганизационная делегация – безопасная аутентификация во внешних системах
• Гранулированный контроль доступа – точные разрешения для каждой ситуации

Этот подход отражает работу людей — с проверкой полномочий по ситуации и полными журналами аудита.

Интеграция: от API-контрактов к семантическим протоколам

Традиционные API точны, но жёстки — хороши для предсказуемых процессов, но не подходят для динамической адаптации.

Агентный ИИ обеспечивает семантическую интеграцию, основанную на намерении, где агенты обмениваются не только данными, но и контекстом и смыслом.

С AWS организации могут создавать:

• Контекстные протоколы – агенты объясняют, зачем им нужны данные
• Сервис-дискавери по намерению – поиск возможностей в реальном времени
• Динамические паттерны переговоров – агенты предлагают альтернативы и оптимизируют ответы

Это превращает изолированные системы в экосистемы агентов, которые адаптируются к изменениям рынка, клиентских ожиданий или операций.

Мониторинг: от здоровья системы к поведенческому анализу

Традиционный мониторинг отслеживает доступность и производительность, но агентный ИИ требует наблюдаемости поведения.

Организациям нужно видеть, почему агенты принимают решения и улучшается ли их логика со временем.

С AWS Observability компании могут:

• Коррелировать события в распределённых решениях агентов
• Сохранять контекст в конвейерах наблюдаемости
• Обнаруживать отклонения в поведении агентов
• Выявлять новые поведенческие паттерны в масштабе

Это формирует доверие и подотчётность автономных систем.

Вперёд: Amazon Web Services и AgentCore

Эти изменения превращают ИИ из инструментов в настоящих коллег. Для поддержки этой эволюции AWS представила Amazon Bedrock AgentCore — модульный сервис, который:

• Работает с разными фреймворками, моделями и протоколами
• Упрощает интеграцию, безопасность и наблюдаемость
• Позволяет масштабировать агентные системы с сохранением корпоративной надёжности

Снимая операционную сложность, AWS позволяет компаниям сосредоточиться на создании умных агентных решений, приносящих бизнес-ценность.

Заключение

Переход от автоматизации к автономии требует серьёзной архитектурной трансформации. С агентным ИИ на AWS компании могут:

• Организовать интеллектуальную координацию систем
• Преобразовать данные в знания в реальном времени
• Безопасно делегировать полномочия с динамическим доступом
• Внедрить адаптивную семантическую интеграцию
• Отслеживать не только производительность, но и поведение

Как официальный партнёр Amazon Web Services, Softprom помогает компаниям внедрять агентные решения на базе AWS — ускоряя инновации и обеспечивая безопасность, масштабируемость и надёжность.

Свяжитесь с Softprom уже сегодня, чтобы узнать, как AWS и Amazon Bedrock AgentCore помогут развить вашу архитектуру для будущего ИИ.