Агентный UI в Blazor: судьбу агента решают видимость и контроль

Команда .NET в Microsoft представила AI-компоненты для Blazor.

Компоненты нужны для агентного интерфейса.

Так называют экран, на котором видно, что агент делает прямо сейчас, и где агент спрашивает человека перед важным действием.

Для бизнеса сам факт выпуска важнее компонентов.

Модели доступны всем через API, поэтому корпоративные агенты всё чаще различаются интерфейсом.

Люди продолжают работать с агентом, если видят его ход и сами подтверждают необратимые шаги.

В наших проектах мы регулярно видим один сценарий.

Пилот собирают как чат, на демо он бойко отвечает, а через месяц им пользуются два-три энтузиаста.

Мы видим три причины, и все они лежат в интерфейсе.

Первая причина: человек не понимает, что сделал агент.

Он получил итоговый текст и не знает, какие данные агент прочитал и какие системы затронул. Вторая: человек боится.

Если агент может сам отправить письмо клиенту или изменить цену, осторожный сотрудник скорее отключит его, чем рискнёт. Третья: исправить результат можно только целиком.

Агент ошибся в одном поле из двадцати, и пользователь перезапускает задачу с нуля.

Все три причины увеличивают TTU - время до полезного результата. Возьмём условный пример.

Агент экономит сотруднику 10 минут на задаче, а ручная перепроверка непрозрачного результата занимает 8 минут.

Чистая экономия составляет 2 минуты, при этом риск ошибки сохраняется.

Такой проект финансовый директор закроет на первом квартальном разборе, и будет прав.

Blazor Server держит постоянное соединение с браузером через SignalR, поэтому сервер отправляет пользователю токены и шаги агента в момент их появления.

Библиотека Microsoft.Extensions.AI даёт единый интерфейс `IChatClient` поверх разных провайдеров, и команда может сменить модель, не переписывая экраны.

Подтверждение действий мы проверяем на сервере.

Кнопка «Одобрить» удобна пользователю, но сама по себе ничего не защищает.

Вызов инструмента с последствиями сервер ставит в очередь и исполняет только после подписанного подтверждения конкретного человека.

Инструменты агенту мы отдаём через MCP: каждая система (1С, PIM, ЭДО) публикует ограниченный набор операций с явными правами.

Между приложением и моделями стоит LLM & Security Gateway.

Он журналирует каждый запрос, маскирует персональные данные и распределяет задачи между GigaChat, YandexGPT и Claude в зависимости от требований к хранению данных. В журнале видно, кто, когда и что подтвердил.

Эти записи отвечают на основные вопросы службы безопасности и аудиторов.

Нагляднее всего это видно на товарном каталоге в Akeneo или Pimcore.

Агент пишет описания карточек, раскладывает товары по таксономии и предлагает значения фасетов для фильтров. Контент-менеджер видит правки агента по каждому полю, принимает пачку целиком или точечно исправляет отдельные значения. В публикацию уходит только одобренное.

Пользователь видит одну кнопку, а за ней стоят интеграция с PIM, права на атрибуты, откат изменений и журнал. В учётных процессах схема та же.

Агент готовит документ в 1С по письму клиента и показывает, откуда взял каждую позицию, а проводит документ бухгалтер.