От имени и по поручению: Just AI запускает платформу для разработки ИИ-агентов
Адъютанты его превосходительства
Just AI запускает платформу enterprise-уровня Agent Platform для создания решений на базе автономных ИИ-агентов и запуска мультиагентных систем, рассказали Forbes в компании. С ее помощью можно не только разрабатывать, но и масштабировать и дорабатывать решения на базе ИИ-агентов. Agent Platform, у которого уже есть первые заказчики (одним из первых клиентов стал крупный российский банк), можно развернуть как в облаке, так и локально, позволяя компаниям использовать уже заключенные IT-контракты. Более того, к платформе можно подключать свои LLM-модели для AI-агентов. «На разработку ушло шесть месяцев и 300 млн рублей, но примерно 100 млн рублей удалось сэкономить на разработке благодаря ИИ — ускоряли кодинг», — уточняет представитель разработчика.
Компании сегодня сталкиваются с необходимостью поддерживать множество различных платформ и инструментов. Agent Platform предлагает вариант как no- и low-code-разработки простых агентов (для автоматизации рутины внутри департаментов, как поясняют в компании), так и Pro-code-среды для глубокой интеграции во внутренние корпоративные системы компании — от таск-трекеров до RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация на основе найденной информации).
Значимое отличие — объединение автоматизации фронт- и бэк-процессов в одной среде: например, один агент может принять и понять запрос, а другой — выполнить необходимое действие, причем в едином контуре, без длительных интеграций и дополнительных лицензий, поясняют в Just AI. Платформа поддерживает бесшовную интеграцию с ведущими большими языковыми моделями, включая OpenAI, Anthropic, Gemini, и популярными коммуникационными платформами и мессенджерами, такими как Telegram и Slack. Также в платформу встроены FinOps-инструменты (Financial Operations, помогают оптимизировать траты на IT-инфраструктуру, преодолевая разрыв между финансовыми, операционными и технологическими командами), которые позволяют отслеживать производительность агентов, контролировать расходы, а также анализировать поведение пользователей.
«В бизнес-сообществе растет разделяемое всеми ощущение FOMO (Fear of missing out) — страха упустить возможности, которые открывают AI-агенты как ключевые драйверы цифровой трансформации. Однако на рынке крайне мало готовых решений для их быстрой и эффективной реализации», — говорит руководитель genAI-продуктов Just AI Андрей Грабарник.
Стоимость лицензии зависит от нескольких факторов — использования в облаке или установки решения on-premise, то есть в контур заказчика, а также конфигурации решения, говорят в компании: «Сейчас можно выбрать из четырех готовых конфигураций: версия для автоматизации бизнес-процессов, версия для классической автоматизации диалогов, Hybrid-версия для NLU (Natural Language Understanding, понимание естественного языка) + LLM, а также Full для автоматизации «бэк + фронт». Кроме того, можно собрать свою конфигурацию с помощью персональных менеджеров.
Just AI создана в 2011 году, разрабатывает решения в сфере разговорного ИИ и собственную технологию понимания естественного языка NLU, автоматизирует процессы контакт-центров и служб клиентской поддержки. В январе 2020 года МТС и «Совкомбанк» купили 22,5% Just AI (7,5% и 15% соответственно) при оценке в $40 млн. По данным базы Rusprofile, в 2024 году выручка юрлица Just AI ООО «Маинд Крафт» выросла на 8%, до 650 млн рублей, а прибыль сменилась убытком в размере 176 млн рублей.
Следующая ступень
Автономные ИИ-агенты считаются следующей ступенью развития искусственного интеллекта, на которой он может самостоятельно принимать решения, планировать и действовать без пошагового сопровождения со стороны человека. Согласно прогнозам Gartner, уже к 2028 году такого рода автономные ИИ‑агенты будут принимать не менее 15% повседневных рабочих решений вместо людей, при этом треть от всего корпоративного софта будет содержать в себе такие инструменты. Техногиганты создают платформы, позволяющие любому бизнесу разрабатывать собственный агентский ИИ, а порог входа в технологию обещает быть предельно низким, так как для общения с ИИ будет использоваться человеческий, а не машинный, язык.
В мире ИИ-агенты уже успешно применяются множеством крупнейших компаний. Так, за счет динамической маршрутизации и обмена данными между тремя ИИ-агентами DHL уменьшила расходы на топливо на 20%, в Bank of America на 98% снизилась нагрузка на кол-центр благодаря обработке сложных запросов, а в Unilever на 75% ускорился наем и сократились трудозатраты на оценку соискателей с помощью ИИ-агента, который анализирует резюме, ранжирует и отбирает кандидатов.
«Автономные агенты становятся одним из главных трендов корпоративного ИИ. Мы видим переход от чатов к автономным агентам, которые планируют, помнят контекст и вызывают инструменты. Это дает эффект не только в снижении затрат, но и в росте выручки за счет более быстрых процессов и новых сценариев», — говорит СЕО Университета «Зерокодер» Кирилл Пшинник.
Появление enterprise-платформ для разработки ИИ-агентов руководитель разработки AI Lab «Авито» Олег Королев называет естественным этапом эволюции корпоративного машинного обучения. «Во-первых, растет запрос на демократизацию ИИ-технологий. Если раньше ML был сферой специалистов по данным, то теперь с ним хотят работать аналитики, продуктовые менеджеры и сотрудники бизнес-подразделений без технического бэкграунда, — размышляет он. — Платформы закрывают разрыв между техническими возможностями ИИ и практическими задачами: автоматизацией процессов, клиентским сервисом, операционной эффективностью». Во-вторых, сохраняется острая нехватка экспертизы, квалифицированных ML-специалистов на рынке не хватает, говорит Королев: «Универсальные платформы позволяют решать задачи меньшими силами, что критически важно при кадровом дефиците».
Крупный бизнес надеется на себя
Agent Platform — первая в России платформа с таким функционалом, настаивают в Just AI. Впрочем, участники рынка напоминают, что в июне о своей платформе для разработки агентных систем публично заявлял «Сбер», а экосистема «Яндекса» развивает собственных агентов и инструменты для сборки решений на базе Yandex Cloud. «Есть и нишевые игроки с агентными продуктами и on-premise-опциями, — продолжает Кирилл Пшинник. — Вопрос успеха решат не анонсы, а дисциплина внедрения: качество данных, модель доступа, метрики агентов и постоянный контроль стоимости владения. Для компаний, готовых к такой дисциплине, экономический эффект реален уже в горизонте кварталов».
Кроме того, продолжают эксперты, существуют и open-source-приложения, которые позволяют развернуть подобные системы. «Общая тенденция такова: крупные компании способны и предпочитают создавать такие системы для себя самостоятельно. Они могут разработать конструктор агентов, платформу управления LLM и интегрировать эти инструменты в свои бизнес-процессы, — рассуждает директор по развитию искусственного интеллекта X5 Tech Михаил Неверов. — Поэтому такие внешние продукты, скорее всего, будут интересны малому и среднему бизнесу или более мелким игрокам, у которых нет ресурсов для внутренней разработки».
В Т-Банке есть собственная платформа для разработки и масштабирования AI-агентов, а также создания кастомных решений на базе генеративного ИИ, говорит представитель банка. «Многие крупные компании уже создают или разрабатывают похожие решения самостоятельно, — согласен он с Михаилом Неверовым. — Для таких клиентов востребованность внешних enterprise-платформ часто ограничена, так как они предпочитают решения, максимально адаптированные под свои внутренние системы и требования безопасности».
Ситуация с интеграцией GenAI-решений во многом похожа на ситуацию с внедрением автоматизации и чат-ботов на заре их появления: сначала крупные компании экспериментируют с созданием решений собственными силами, но достаточно быстро становится понятно, что проще и выгоднее работать с экспертами, сфокусированными в конкретной области, возражает Грабарник. «Чтобы вести полноценную высокотехнологичную разработку и исследования внутри, необходимо иметь целый штат экспертов и разработчиков, создавать и поддерживать собственные решения, что в конечном итоге выходит дороже и не всегда эффективно и оправдано», — приводит он аргументы в пользу платформы Just AI. На российском рынке есть только несколько крупных компаний, которые, кроме основной специфики, активно занимаются развитием собственных технологий, рассуждает он. «При этом даже они часто используют продукты других вендоров, в том числе и продукты Just AI. Поэтому мы считаем, что наш новый продукт Agent Platform будет востребован у крупного бизнеса в первую очередь, так как у них есть ресурсы и желание быть на переднем крае технологий», — заключает Грабарник.