Data Sapience на «MLечном пути»: «Мечтают ли агенты об ИИ-платформах»

Конференция «MLечный путь — 2026» стала площадкой для обсуждения, как искусственный интеллект перестает быть экспериментом и превращается в рабочий бизнес-инструмент. В этом году организаторы сместили фокус с технической стороны на бизнесовую. Программа была разделена на два параллельных трека: бизнес-трек о встраивании ИИ в ключевые процессы компании и технический трек об архитектуре ИИ-систем.

В центре внимания участников оказались вопросы экономики ИИ-агентов, перехода от пилотов к промышленной эксплуатации, платформизации ИИ-систем, сценариев дополненной генерации на основе извлечения данных (RAG) для бизнеса, выбора инфраструктуры под ИИ-нагрузки и опыта внедрения ИИ-агентов в крупных корпорациях. Завершилось мероприятие дискуссией «Вайбкодинг сегодня: плюс вайб и минус кодинг».

В бизнес-треке от Data Sapience выступил Михаил Зайцев, директор платформы Kolmogorov AI, с докладом «Мечтают ли агенты об ИИ-платформах». Спикер показал, как за последние полтора года рынок прошел путь от простых разговорных ассистентов до полноценных агентов с использованием баз знаний (RAG), долгосрочной памятью, инструментами (MCP) и возможностями исполнения кода. Сегодня агенты превратились в крупные кодовые артефакты со сложной логикой и множеством интеграций с конечными системами, поэтому для их разработки и внедрения требуется отдельный слой платформизации и операционализации. В докладе была представлена двухэтапная архитектура корпоративной агентской платформы: эксперт рассказал об ее устройстве и продемонстрировал, как эта архитектура реализована в Kolmogorov AI.

В завершение выступления был представлен совместный проект Data Sapience, Selectel и GlowByte с агрохолдингом «Таврос». В компании были внедрены корпоративный портал с ролевой моделью доступа, поиск с дополненной генерацией на основе извлечения данных (RAG-поиск) с возможностью создавать персональные коллекции документов, а также несколько агентов. Среди них: 

• агент для мониторинга отраслевых новостей, который ежедневно собирает материалы из источников, удаляет дубликаты, классифицирует по тематикам и формирует дайджест с краткими справками; 
• «стратегический советник», самостоятельно планирующий исследование на основе запроса пользователя и собранных данных, по итогам которого клиент получает многостраничный аналитический отчет;
• агент для анализа почты, проверяющий эмоциональный фон писем на соответствие стандартам делового общения.

«Пользователи агентов — это, как правило, либо клиенты компании в сегменте бизнеса для потребителя (B2C), либо внутренние корпоративные сотрудники. И платформизация в том числе ускоряет доставку нового агента до этих потребителей. При этом современные модели размером 30–35 миллиардов параметров уже демонстрируют качество, которое еще год или полтора назад было фронтиром индустрии. Это значит, что даже двух графических процессоров (GPU) достаточно, чтобы построить полностью локальные (on-premise) тракты обработки данных и работать с персональными и любыми другими чувствительными данными безопасно в пределах корпоративного контура», — отметил Михаил Зайцев, директор продукта Kolmogorov, Data Sapience.