Платформа ИИ-агентов

ИИ-агент — это программа, которая получает цель, сама решает, какие шаги сделать, и вызывает внешние системы, чтобы их выполнить. Один агент пишется за несколько дней и почти всегда работает на демонстрации. Проблемы начинаются, когда агентов становится больше одного, они живут дольше одной сессии и трогают боевые системы.

Платформа ИИ-агентов — это общий слой, который отвечает за то, что находится вокруг модели: запуск и остановку агента, его память, доступ к данным и инструментам, журнал действий, права и точки, где решение подтверждает человек. Модель в этой конструкции заменима, платформа — нет.

Важно не путать три разные вещи. Фреймворк (LangGraph, CrewAI) — библиотека, из которой разработчик собирает агента в коде. Визуальный конструктор (Dify, n8n, Flowise) — среда, где сценарий собирается мышью и сразу получает интерфейс и API. Платформа — то, что остаётся, когда агентов десятки: единый реестр, общий доступ к инструментам, наблюдаемость и управление. Первые два часто перерастают в третье, но не становятся им автоматически.

Прогноз Gartner о том, что больше 40% агентных проектов свернут, объясняется не моделями. Ломается эксплуатация, и ломается предсказуемо.

Расползание агентов. Отделы запускают своих агентов независимо. Через полгода в компании их два десятка, у половины нет владельца, и никто не может ответить, какие из них ходят в боевую базу и с какими правами.

Потеря контекста между передачами. Агент передаёт задачу другому агенту, и вместе с задачей теряется история: почему было принято решение, что уже проверено, что запрещено. По данным за 2026 год около 22% продуктивных внедрений уже координируют три и более агента — то есть передача стала нормой, а не исключением.

Нет человека в контуре на дорогих действиях. Пока агент читает — риска нет. Как только он начинает отправлять документы, менять цены или писать в учётную систему, нужна точка, где решение подтверждает сотрудник, и след, по которому потом можно разобрать инцидент.

Нечего показать на разборе. Без трассировки на вопрос «почему агент это сделал» нет ответа. Это останавливает внедрение быстрее любых технических ограничений.

Два стандарта закрывают разные задачи и в проектах 2026 года применяются вместе.

MCP описывает, как агент получает доступ к инструменту или источнику данных. Это вертикальная связь «агент — система». К февралю 2026 года SDK протокола загружают около 97 млн раз в месяц, его поддержали все крупные поставщики моделей, а производители API-шлюзов встраивают поддержку MCP в свои продукты.

A2A описывает, как агенты договариваются между собой и передают друг другу задачи — горизонтальная связь. По состоянию на апрель 2026 года протокол используют в продуктиве более 150 организаций. Huawei в марте 2026 года объявила об открытии исходного кода A2A-T — отраслевого расширения для телекома.

Практический вывод простой: инструменты подключаются через MCP, передача задач между агентами — через A2A. Платформа, которая не поддерживает ни того, ни другого, привяжет вас к себе на уровне интеграций.

KT.Team внедряет перечисленные открытые платформы в контуре заказчика: разворачиваем оркестрацию, подключаем корпоративные источники через RAG и MCP, ставим шлюз доступа к моделям с журналом запросов и настраиваем трассировку и права до того, как агент получит доступ на запись.

Порядок работы — тот же, что и в остальных наших ИИ-проектах: берём один процесс, доводим его до рабочего состояния и приёмки, и только потом расширяем контур. Подробности по смежным темам — на страницах LLM-шлюза, MCP, n8n и корпоративной базы знаний на RAG. Требования 152-ФЗ разбираются отдельно: соответствие 152-ФЗ и защита ИСПДн.