Внедрение мультиагентных систем в корпоративной среде

Три транснациональные компании отказались от набора разрозненных ИИ-инструментов в пользу единых мультиагентных систем с оркестровкой. Результаты: Cognizant вдвое сократила обращения в поддержку среди 350 000 сотрудников, Tata Steel за 9 месяцев запустила свыше 300 агентов, а Standard Chartered через SC GPT подняла продуктивность 80 000 человек на 6%.

Cognizant: единый оркестровый слой вместо зоопарка ботов

Раньше каждое подразделение Cognizant обзаводилось своим инструментом - продажи работали с AgentForce, IT с ServiceNow, HR плодил собственных ботов. Сотрудникам приходилось постоянно переключаться между системами.

Решение нашли в перестройке внутреннего портала OneCognizant в мультиагентную систему. Оркестровым слоем стал open-source фреймворк neuro-san: он принимает запрос, решает, какой агент или их группа им займётся, и сводит их работу воедино.

Архитектура выстроена иерархически - например, кадровый агент сам знает, к каким суб-агентам адресовать конкретные вопросы. От трёх агентов система доросла до 200+, подключив Salesforce, ServiceNow, PeopleSoft и другие платформы.

Что дали пять месяцев работы: обращения в поддержку сократились вдвое, вовлечённость сотрудников выросла на 35%, накопилось свыше 10 млн взаимодействий, 92% обратной связи - положительная, скорость ответа удвоилась.

Главный урок: масштабирование упирается не в технологии, а в управление. Нил Рамасами, CIO Cognizant, называет это «фундаментальным сдвигом в том, как мы управляем предприятием».

Tata Steel: 300+ агентов за девять месяцев

Совместно с Google Cloud Tata Steel покрыла всю глобальную цепочку создания стоимости более чем 300 специализированными агентами - и уложилась в 9 месяцев.

Опора - на две платформы. Zen AI представляет собой визуальный конструктор: разработчики и линейные менеджеры собирают агентов сами, без навыков работы с данными. Tata Steel Digital Assistant (TDA) - единая точка входа, которая сводит воедино три потока: глобальные публичные данные, внутренние системы (API, SOP, финансовые записи) и проприетарные данные пользователей - записи звонков, PDF, сложные таблицы.

Итог: TDA самостоятельно закрывает более 70% рутинных кадровых запросов, а время ответа клиентам упало вдвое - агенты разбирают жалобы и направляют обращения по адресу.

На производстве тоже есть агенты. Safety EyeQ смотрит видео с камер в опасных зонах, фиксирует нарушения и рассылает предупреждения. Asset Sphere следит за состоянием оборудования и подсказывает, когда проводить профилактику, чтобы не допустить незапланированных простоев.

Standard Chartered: ставка на переиспользование

Банк строит масштабирование через централизованные платформы и управленческую модель, где главное - переиспользование. Принцип простой: качество важнее количества, поэтому фокус на сквозных сценариях, которые можно масштабировать ответственно.

Портфель ИИ-кейсов вырос с 200 в первом квартале 2025 года до 300+ к первому кварталу 2026-го, из них более 30 - генеративный ИИ в промышленной эксплуатации. Ключевой инструмент - SC GPT, внутренний чат на генеративном ИИ: им ежедневно пользуются свыше 15 300 сотрудников в 50 странах, средний прирост продуктивности оценивают в 6%.

Конкретика: генератор ипотечных меморандумов сжал обработку заявки с двух дней до 10 минут, вытаскивая информацию из сотен публичных документов. Инструмент для корпоративного банкинга разбирает сотни юридических документов и экономит время на ручном копировании. GenAI Client Engagement Email Assistant помогает инвестиционным консультантам писать персонализированные письма с рыночными инсайтами.

Управленческий стержень - глобальный AI-инвентарь, общий репозиторий всех сценариев, действующих и разрабатываемых. Команды видят готовые компоненты и переиспользуют их, сокращая циклы разработки с месяцев до недель и дней.

Почему пилоты не доживают до продакшена

В операционную стадию переходит менее 24% ИИ-пилотов. Дело не в технологиях, а в управлении. Бабак Ходжат, Chief AI Officer Cognizant, говорит: «Нам не хватает многих частей пазла».

Управление. Без централизованного контроля агенты ведут себя непредсказуемо - Ходжат называет это «психопатическими тенденциями», вплоть до разглашения личных данных. Принципиально разделять то, что кодируется (правила, разрешения), и то, что обрабатывают модели (язык, рассуждения).

Координация. HFS Research и Cognizant выяснили: 73% компаний уже запустили мультиагентные системы. У лидеров в промышленной эксплуатации не меньше 12 агентов, у некоторых - 20+. На таком масштабе агенты превращаются в цифровых сотрудников, и без оркестровки начинается хаос. 21% предприятий уже сталкивались с каскадными сбоями, когда один агент ронял всю систему, а 22% наблюдали эмерджентное поведение - агенты придумывали неожиданные сценарии работы.

Интеграция. В мультиагентных архитектурах сложность растёт экспоненциально. Такие системы обнажают все несоответствия в существующем стеке, как ничто другое. Без интеграционного планирования система не взлетит.

Что взять на заметку

Оркестровка вместо хаоса. Единая система с центральным слоем координации (neuro-san, AI Factory, Zen AI) - обязательное условие масштаба.

Управление с первого дня. Безопасность, разрешения, аудит и прозрачность закладываются в архитектуру, а не прикручиваются потом.

Переиспользование. Общий каталог компонентов и библиотека микро-способностей ИИ сжимают разработку с месяцев до недель.

Человек в цикле. Агенты не заменяют людей, а работают рядом. Контроль и оценка результатов человеком остаются обязательными.

Бабак Ходжат формулирует так: «Enterprise AI требует не просто умных ботов, но и надёжной инфраструктуры». Технологии больше не главный барьер. Именно управление, интеграция и оркестровка отделяют компании, которые реально извлекают ценность из мультиагентных систем, от тех, чьи пилоты так и останутся экспериментами.