Посібник CTO зі створення архітектури Agentic AI з AWS

Протягом багатьох років підприємства будували передбачувані, засновані на правилах системи, оптимізовані для стабільності. Але з появою Agentic AI парадигма змінюється: AI-агенти більше не є лише інструментами, а стають автономними колегами, які адаптуються, співпрацюють і приймають рішення з урахуванням контексту. Ця еволюція вимагає переосмислення архітектури підприємства. Виклик полягає не у створенні нових концепцій — а у масштабуванні розподілених, недетермінованих агентів у складних, реальних середовищах.

Системна архітектура: від жорсткої оркестрації до інтелектуальної координації

Традиційні корпоративні системи працюють як конвеєри — кожен виклик сервісу, оновлення бази даних та передача процесів заздалегідь визначені. Це ефективно для передбачуваних робочих процесів, але занадто жорстко для адаптивного прийняття рішень.

Agentic AI перетворює оркестрацію на координацію.

Замість жорстко прописаних правил автономні агенти динамічно взаємодіють для вирішення проблем. Наприклад, агент повернення коштів може:

• Перевірити історію клієнта
• Зробити запит до систем інвентаризації для заміни
• Перевірити журнали доставки на предмет пошкоджень
• Запропонувати персоналізоване рішення

Цей перехід потребує:

• Координації на основі подій – агенти публікують та реагують на контекстуальні події
• Контекстуальних робочих процесів – процеси розвиваються відповідно до умов у реальному часі
• Стійких моделей пам’яті – взаємодії зберігаються як знання для майбутніх агентів

Агенти діють менше як сценарні сервіси і більше як високоефективні колеги з автономією, що ґрунтується на відповідальності.

Архітектура даних: від централізованих сховищ до розподіленого інтелекту

Звичайні архітектури спираються на сховища даних і «озера», де зв’язки програмуються, а не вивчаються. Це працює, коли рішення приймають люди — але агентам потрібен інтелект у реальному часі та в контексті.

Завдяки системам Agentic AI на базі AWS організації можуть реалізувати:

• Семантичну інтеграцію даних – об’єднання структурованих і неструктурованих документів за допомогою embeddings
• Динамічні графи знань – автоматичне оновлення зв’язків між співробітниками, навичками та процесами
• Пошук за векторною подібністю – виявлення прихованих закономірностей у знаннях організації
• Контекстуальні системи отримання даних – поєднання семантичного пошуку з графовою логікою для складних інсайтів

Замість «дані як актив» підприємства отримують «знання як можливість» — де кожна взаємодія примножує організаційний інтелект.

Безпека: від статичних дозволів до динамічної делегації

Статичні дозволи на основі ролей занадто жорсткі для AI-агентів. Наприклад, агент підтримки клієнтів може потребувати тимчасового, контекстуального доступу до платіжних систем, служб доставки та баз даних претензій — без широкого розкриття конфіденційних систем.

Agentic AI потребує динамічної делегації, що забезпечується рішеннями AWS для керування ідентифікацією та доступом:

• Аутентифікація з урахуванням контексту – перевірка як особи, так і поточних повноважень
• Тимчасова авторизація – дозволи припиняють дію після завершення завдань
• Міжорганізаційна делегація – безпечна автентифікація у сторонніх системах
• Гранульовані елементи керування делегацією – тонке налаштування дозволів для кожного сценарію

Цей підхід відображає роботу людських співробітників — з постійною, ситуаційною перевіркою та повними журналами аудиту.

Інтеграція: від API-контрактів до семантичних протоколів

Традиційні API є точними, але жорсткими — добрі для передбачуваних потоків, але слабкі для динамічної адаптації.

Agentic AI забезпечує семантичну, на основі намірів інтеграцію, де агенти обмінюються не лише даними, а й контекстом та намірами.

З AWS організації можуть створювати:

• Протоколи з урахуванням контексту – агенти пояснюють, чому їм це потрібно
• Відкриття сервісів на основі намірів – динамічне знаходження можливостей
• Динамічні моделі переговорів – агенти пропонують альтернативи та оптимізують відповіді в реальному часі

Це перетворює ізольовані системи на спільні агентні екосистеми — які миттєво адаптуються до змін ринку, настроїв клієнтів чи операційних умов.

Моніторинг: від стану системи до поведінкового інтелекту

Традиційний моніторинг відстежує доступність і продуктивність, але Agentic AI потребує поведінкової спостережуваності.

Організаціям потрібна видимість того, чому агенти приймають рішення та чи покращуються їхні методи з часом.

Завдяки сервісам спостережуваності AWS підприємства можуть:

• Корелювати події в розподілених рішеннях агентів
• Зберігати контекст у конвеєрах спостережуваності
• Виявляти відхилення у поведінці агентів
• Розпізнавати нові поведінкові шаблони у масштабі

Це формує довіру та підзвітність автономних систем.

Погляд у майбутнє: Amazon Web Services та AgentCore

Ці архітектурні зміни перетворюють AI зі складних інструментів на справжніх колег. Щоб підтримати цю еволюцію, AWS представила Amazon Bedrock AgentCore — модульний сервіс, що:

• Працює з різними фреймворками, моделями та протоколами
• Спрощує інтеграцію, безпеку та спостережуваність
• Дозволяє масштабувати агентні системи, зберігаючи надійність підприємства

Знімаючи операційну складність, AWS дозволяє підприємствам зосередитися на створенні інтелектуальних агентних рішень, що приносять бізнес-цінність.

Висновок

Підприємства, що переходять від автоматизації до автономії, стикаються з глибоким архітектурним зсувом. Завдяки Agentic AI на AWS організації можуть:

• Організовувати інтелектуальну координацію між системами
• Перетворювати дані на знання організації в реальному часі
• Безпечно делегувати повноваження через динамічний доступ
• Забезпечувати семантичну, адаптивну інтеграцію
• Відстежувати не лише продуктивність, але й логіку та поведінку

Як офіційний партнер Amazon Web Services, Softprom допомагає підприємствам впроваджувати рішення Agentic AI на базі AWS — прискорюючи інновації та забезпечуючи безпеку, масштабованість і надійність.

Зв’яжіться з Softprom вже сьогодні, щоб дізнатися, як AWS та Amazon Bedrock AgentCore можуть допомогти вам еволюціонувати архітектуру для майбутнього AI.