Kore.ai представила платформу Artemis для корпоративных ИИ-агентов: сокращение разработки с месяцев до дней

Kore.ai представила обновленную платформу Agent Platform в редакции Artemis, которая представляет собой переосмысление базовых технологий компании. Эта система призвана помочь предприятиям создавать, управлять и оптимизировать ИИ-агентов, используя сам искусственный интеллект. По словам разработчиков, это позволяет сократить инженерные работы с месяцев до дней.

Запуск платформы происходит на фоне ожесточенной конкуренции, где крупные технологические гиганты, включая Microsoft, Salesforce, Google и ServiceNow, стремятся занять лидирующие позиции в создании инфраструктуры для корпоративных ИИ-агентов. Kore.ai отвечает на этот вызов ставкой на нейтральность, разработку собственного промежуточного языка для описания агентов и философией, согласно которой основную работу должен выполнять ИИ, а не разработчики.

По словам Раджа Конеру, основателя и генерального директора Kore.ai, цель компании — изменить парадигму разработки, внедрения и оптимизации агентских ИИ-приложений. В эксклюзивном интервью VentureBeat перед запуском он подчеркнул, что новая концепция заключается в использовании ИИ для всех этапов работы с ИИ: от проектирования и создания до тестирования, развертывания, управления и оптимизации.

Новый язык на базе YAML для стандартизации работы с ИИ-агентами

В основе платформы Artemis лежит Agent Blueprint Language (ABL) — компилируемый декларативный язык, созданный на базе YAML (популярный формат для описания конфигураций), который стандартизирует определение, проверку и управление ИИ-агентами, рабочими процессами и многоагентными системами. Kore.ai позиционирует ABL как промежуточный слой между инструкциями на естественном языке, которые предоставляет бизнес-пользователь, и производственной инфраструктурой, где фактически работают агенты.

ABL включает собственный парсер, компилятор и среду выполнения. Язык поддерживает шесть встроенных шаблонов оркестровки для координации действий множества агентов при выполнении сложных задач:

• наблюдение (supervisor)
• делегирование (delegation)
• передача (handoff)
• расширение (fan-out)
• эскалация (escalation)
• меж-агентское взаимодействие (agent-to-agent federation)

Конеру подчеркнул, что ABL призван устранить существенный пробел в современном ландшафте ИИ. Он отметил ценность генерируемого кода для разработчиков, но указал на отсутствие эффективного связующего звена между генерацией кода и его реальным запуском в производственной инфраструктуре, обеспечивающем развертывание, управление версиями, контроль и мониторинг.

Поскольку артефакты ABL основаны на YAML, их можно хранить в репозиториях GitHub, контролировать версии через CI/CD-пайплайны (системы непрерывной интеграции и доставки) и просматривать как разработчиками, так и бизнес-заказчиками. Это решение призвано сократить разрыв между платформами без кода и традиционной разработкой. Конеру заявил, что ABL, будучи YAML-структурой, обеспечивает единый стандарт для бизнеса, разработчиков и ИТ-отделов.

ИИ-архитектор Kore.ai преобразует бизнес-цели в готовые агентские системы

Второе значимое нововведение — это Arch, система искусственного интеллекта, которая переводит бизнес-требования в готовый для производства ABL-код. Пользователи задают спецификации, источники данных и бизнес-правила на естественном языке. Затем Arch проектирует многоагентную топологию, выбирая из шести доступных шаблонов оркестровки платформы, генерирует ABL-код, создает тестовые данные, развертывает приложение и контролирует его работу.

Важно отметить, что Arch также занимается оптимизацией. Система отслеживает, насколько развернутые агенты соответствуют поставленным целям, выявляет причины отклонений и автоматически генерирует и повторно развертывает улучшенный ABL-код для повышения производительности.

Конеру объяснил это так: если изначально требовался 50% уровень автоматизации для конкретного случая, а фактически достигается 30%, то благодаря циклу оптимизации этот показатель доводится до требуемого уровня, корректируя приложение на основе фактических данных использования.

Такой подход замкнутого цикла (проектирование, создание, тестирование, развертывание, управление, оптимизация) — это способ Kore.ai выделиться на фоне как платформ без кода, доминировавших в прошлом в разработке чат-ботов, так и профессиональных фреймворков от компаний вроде Anthropic и OpenAI. Конеру считает, что последние слишком сильно нагружают отдельных разработчиков. По его словам, это фундаментальный сдвиг в способах создания ИИ-агентов, которые до сих пор строились либо на конфигурационных платформах без кода (среди которых была и Kore.ai), либо на профессиональных средствах, требующих от разработчиков создания собственной платформы.

Двухмозговая архитектура Kore.ai: безопасность ИИ-агентов в регулируемых отраслях

Возможно, наиболее значимым архитектурным элементом платформы Artemis является так называемая "Двухмозговая архитектура" (Dual-Brain Architecture) Kore.ai. Она состоит из двух когнитивных движков: один предназначен для агентского рассуждения на основе больших языковых моделей (LLM), другой — для детерминированного (предсказуемого) выполнения бизнес-правил. Оба движка работают параллельно через общую память в рамках единой среды выполнения.

Такой дизайн отражает важный урок, усвоенный Kore.ai за более чем десятилетний опыт внедрения ИИ в банковской сфере, здравоохранении, страховании и телекоммуникациях. В этих чувствительных отраслях передача всех решений исключительно языковой модели неприемлема.

Конеру подчеркнул, что предприятия не будут полностью делегировать принятие решений модели. Он провел четкое различие с новыми ИИ-стартапами: "Многие ИИ-компании, появившиеся в последнее время, особенно в Кремниевой долине, по сути, предлагают фреймворки, построенные как обертка вокруг LLM. Это означает, что большая часть принятия решений остается за моделью — от нее сильно зависят, и сама модель устанавливает защитные механизмы".

Подход Kore.ai противоположен. Защитные механизмы (ограничения как для входных, так и для выходных данных) применяются на уровне платформы, а не самой модели. Оценка происходит внутри управляющего движка платформы. Бизнес-правила могут выполняться детерминированно там, где важна точность, в то время как LLM обрабатывает разговорные ответы и рассуждения, когда это уместно. В сценариях здравоохранения, где ИИ-агент обрабатывает повторные заказы рецептов для миллионов потребителей, или в банковской сфере, где агент консультирует клиентов по управлению портфелем, последствия некорректного ответа или неправильно выполненного рабочего процесса могут быть крайне серьезными. Kore.ai позиционирует свою Двухмозговую архитектуру как инженерное решение проблемы доверия, которая замедляла внедрение корпоративного ИИ в регулируемых секторах.

Глубокое партнерство Kore.ai с Microsoft и концепция вендорной нейтральности

Платформа Artemis изначально запускается на Microsoft Azure и нативно интегрируется с Microsoft Foundry, Microsoft Agent 365, Entra ID и Microsoft Graph API. Kore.ai является стартовым партнером для Agent 365 и стремится стать нативным сервисом Azure в рамках Azure Foundry.

Партнерство с Microsoft очень тесное. Конеру рассказал о нескольких совместных инициативах по разработке за последний год: агенты, созданные на платформе Kore.ai, могут работать на Azure Foundry, используя его модели и инфраструктуру; продукт Kore.ai AI for Work интегрируется с Microsoft Copilot, что позволяет корпоративным данным и агентским рабочим процессам отображаться непосредственно в интерфейсе Copilot; а AI for Service интегрируется с Dynamics 365 как совместное предложение для выхода на рынок.

"Между компаниями существует глубокое сотрудничество", — заявил Конеру, добавив, что он участвует в саммите генеральных директоров Microsoft, который продлится несколько дней.

Стивен Бойл, корпоративный вице-президент по партнерским решениям для предприятий в Microsoft, поддержал партнерство в пресс-релизе Artemis, отметив, что платформа "интегрируется с Microsoft Foundry и Microsoft Agent 365, предоставляя клиентам управляемую среду для создания, развертывания и эксплуатации ИИ-агентов".

Тем не менее, Kore.ai одновременно позиционирует себя как вендорно-нейтральную альтернативу Microsoft и другим крупным игрокам, открыто решая это кажущееся противоречие. Отвечая на вопрос, почему руководитель ИТ-отдела должен выбрать Kore.ai вместо уже устоявшегося поставщика, Конеру заявил: "Все упомянутые вами поставщики или технологические компании имеют наследие, которое они пытаются защитить. Существует встроенная привязка к их устаревшим решениям, будь то приложение Salesforce, ServiceNow, облако Microsoft Azure или что-либо еще". Платформа Kore.ai поддерживает 175 различных моделей ИИ, включая решения от OpenAI, Anthropic и открытых источников, развертывается в облаках Azure, AWS, Google Cloud, а также в локальных средах, подключается к любым источникам данных и работает через более чем 40 голосовых и цифровых каналов.

Примеры масштабного внедрения ИИ-агентов: аптечная сеть и инвестиционный банк

Заявления Kore.ai о готовности к корпоративному использованию подтверждаются одними из крупнейших в мире внедрений ИИ.

Одна из крупнейших аптечных сетей в США (название не раскрывается, но описание позволяет легко её идентифицировать) ежегодно обрабатывает около 750 миллионов звонков от клиентов. Сеть заключила контракт с Kore.ai в конце марта 2025 года, развернула платформу на собственной инфраструктуре. Половина из её 9000 магазинов начали использовать систему в течение трёх месяцев, а полное развертывание во всех торговых точках было завершено за шесть месяцев.

По словам Конеру, "скорость, с которой они смогли реализовать очень сложный функционал — от понимания сути рецепта и ответов на вопросы до интеграции с внутренними системами для выполнения и продления рецептов — все эти процессы были, по сути, завершены".

Второй пример — второй по величине инвестиционный банк в мире, внедривший продукт Kore.ai AI for Work для 135 000 сотрудников и подрядчиков. Банк использует платформу, чтобы предоставить более чем 30 000 финансовым консультантам доступ к закрытым исследованиям и данным клиентских портфелей через разговорный интерфейс, при этом агентские рабочие процессы автоматизируют рутинные задачи. Внедрение от первых пользователей до глобального развертывания заняло менее года. Третий клиент — крупный производитель полупроводников с 35 000 сотрудников в разных странах и языковых средах — начал использовать AI for Work с HR-задач, таких как адаптация новых сотрудников, управление льготами и оценка производительности, с интеграцией с Workday. Впоследствии решение было расширено на ИТ, юридические и административно-хозяйственные рабочие процессы.

История финансирования и признание аналитиками укрепляют позиции Kore.ai в борьбе с гиперскейлерами

Запуск Artemis происходит на одном из самых конкурентных рынков корпоративных технологий. Продукты Microsoft Copilot Studio и Agent 365, Salesforce Agentforce, Google Vertex AI Agent Builder и ServiceNow AI Agents нацелены на один и тот же бюджет ИТ-директоров. Одновременно рынок наводняет множество хорошо финансируемых стартапов, от таких известных игроков, как UiPath, до новых ИИ-компаний, предлагающих фреймворки и платформы для создания агентов.

Конкурентная позиция Kore.ai базируется на нескольких ключевых факторах. Компания постоянно получает признание от ведущих аналитических фирм: она названа Лидером в "Магическом квадранте Gartner для корпоративных платформ разговорного ИИ" (с наивысшей оценкой за "Способность к выполнению", по данным компании), Лидером в "Forrester Wave для платформ когнитивного поиска" с высочайшим рейтингом в категории "Стратегия", а также "Восходящим лидером" в "Квадрантах развивающихся рынков Gartner" по инжинирингу генеративного ИИ и GenAI-приложениям. Everest Group также отнесла Kore.ai к лидерам в своем исследовании Agentic AI Products PEAK Matrix Assessment за 2026 год.

Финансовые успехи компании также повышают её авторитет. В январе 2024 года Kore.ai привлекла 150 миллионов долларов США в раунде, возглавленном FTV Capital при участии Nvidia, что довело общий объем финансирования до примерно 223 миллионов долларов США. Тогда TechCrunch сообщил, что годовой регулярный доход компании превысил 100 миллионов долларов США, а платформа ежедневно автоматизировала 450 миллионов взаимодействий. В январе 2026 года компания получила дополнительную стратегическую инвестицию роста под руководством AllianceBernstein Private Credit Investors при поддержке Vistara Growth, Beedie Capital и Sweetwater Private Equity. В настоящее время Kore.ai заявляет о более чем 500 клиентах и партнерах из списка Global 2000, при этом 75% её клиентской базы приходится на регулируемые отрасли, а платформа поддерживает более 300 корпоративных интеграций.

Значение запуска Artemis для будущего платформ ИИ-агентов

Платформа Artemis доступна уже сегодня на сайте kore.ai, первоначально запущена на Microsoft Azure, с планами расширения на другие облачные платформы. Конеру отметил, что существующие клиенты, многие из которых создали свои текущие решения на предыдущей no-code платформе Kore.ai, планируют миграцию на новую архитектуру, в то время как все новые клиенты сразу начинают работу с Artemis.

Вопрос о переносимости остается частично нерешенным. Хотя сам ABL представляет собой YAML-артефакт, который клиенты могут хранить и управлять в собственных системах, среда выполнения, необходимая для его исполнения, пока не доступна как отдельный компонент. Конеру заявил, что облегченная версия среды выполнения будет предоставлена в будущем для клиентов, желающих использовать ABL вне полной платформы Kore.ai, но признал, что первоначальный релиз фокусируется на интегрированном корпоративном опыте.

Для ИТ-директоров, работающих на все более насыщенном и быстро меняющемся рынке корпоративных ИИ-агентов, запуск Artemis предлагает четкий выбор: сделать ставку на нативную платформу гиперскейлера (крупного облачного провайдера) и принять связанные с этим риски привязки к одному поставщику, или же использовать нейтральный уровень, который обещает оркестровать и управлять агентами на любой модели, в любом облаке и от любого вендора, но требует доверия к компании, которая, несмотря на свои масштабы и признание аналитиками, значительно меньше гигантов, с которыми она конкурирует.

Смотрите также:

Обзор Sony WH-1000XX The Collexion: роскошный дизайн при спорных характеристиках http://stroybud.com/obzor-sony-wh-1000xx-the-collexion-roskoshnyiy-dizayn-pri-spornyih-harakteristikah/.

Интересности на тему: Лучшие умные кольца: как гаджеты помогают следить за здоровьем

Классные советы в статье "Умный термометр для гриля Meater: как добиться идеальной прожарки мяса" здесь.

"При выборе пути одного гиперскейлера или одной SaaS-компании, предоставляющей агентскую платформу, неизбежно возникает привязка к поставщику", — заявил Конеру. "Нам нужна стандартизация. Нам нужен централизованный способ для создания и развертывания. Нам нужен централизованный способ для управления".

Это смелое заявление от компании, которая 12 лет занималась созданием базовой инфраструктуры для корпоративного ИИ, в то время как более громкие имена привлекали заголовки. Однако если следующая глава ИИ-революции будет определяться не самой умной моделью, а платформой, которой можно доверять безопасное масштабируемое управление агентами, то многолетний опыт Kore.ai в неброской, но критически важной сфере соответствия требованиям, управления и внедрения в регулируемых отраслях может оказаться идеальным для этой задачи.