Почему именно корпоративный AGI является настоящим полем битвы для ИИ? Потому что глубокая коммерческая ценность ИИ не ограничится письмом или слайдом на офисном столе. Самая сложная часть разворачивается в кабинетах реальных владельцев бизнеса, на заводах, в магазинах, складах, центрах цепочек поставок и на передовой операционной деятельности.
Именно поэтому Palantir, существующая уже более двадцати лет, сегодня заново осмысливается в США. Она рассказывает историю поиска пути к роли корпоративной операционной системы ИИ: в традиционных компаниях данные распределены по отделам и программам, поэтому ИИ трудно по-настоящему понять бизнес на месте. Через Ontology Palantir соединяет данные, процессы, бизнес-объекты и цепочки решений, создавая для предприятия обновляемую в реальном времени карту операций и переводя ИИ от «ответов на вопросы» к «участию в принятии решений».
В Китае компания AHS, специализирующаяся на корпоративном AGI и связанная с Пекинским университетом, рассказывает похожую, но более смелую историю. Основанная в 2021 году, она не хочет быть «еще одним Palantir» и позиционирует себя как «эволюционировавший Palantir» эпохи AI-native: сначала преобразовать данные, процессы и цепочки решений предприятия в понятные ИИ графы бизнес-знаний, затем позволить агентам помогать в оценке и участвовать в исполнении; каждое выполненное задание становится повторно используемым отраслевым опытом, который возвращается в платформу и ускоряет ее развитие.
Эту концепцию поддерживает AHS Agentrix, построенная AHS на базе модели поведения мира.
Тонкая проектная парадигма корпоративного AGI: право решения остается за человеком
Agentrix — это интегрированная агентная платформа с трехуровневой архитектурой: нижний уровень Data OS, средний Agent OS и верхний Agent Workforce. Ее основной путь ведет от базы данных и знаний к центральному мозгу принятия решений, а затем к кластерам цифровых сотрудников.
На уровне Data OS бизнес-данные, такие как транзакции магазинов, производство на заводе, операции станков, графики персонала, изменения запасов и движение рабочих заявок, перестают быть разрозненными записями в разных системах. Они объединяются, извлекаются, векторизуются и моделируются через бизнес-онтологии, превращаясь в единый «когнитивный материал», который агенты могут понимать, вызывать и использовать для рассуждений.
AHS называет этот процесс «супервыравниванием»: люди, товары, места, оборудование, процессы и логика решений внутри предприятия заново связываются в одной интеллектуальной сети отношений.
Действительно ценные знания предприятия часто скрыты в маршрутах согласований, рабочих заявках, отчетах, записях обработки исключений, управленческом опыте и привычках сотрудников на передовой. Data OS не просто позволяет ИИ «знать, что это такое», а рассуждает на основе структурированных данных самой компании и определяет, «что следует делать при каких условиях».
Главное опасение компаний, которые хотят использовать ИИ, но не решаются, состоит в том, что модель без бизнес-основания может дать правдоподобный, но ошибочный ответ. Такие «галлюцинации данных» значительно подавляются за счет выравнивания данных и онтологического моделирования в Data OS.
Если Data OS создает когнитивную основу корпоративного интеллекта, то Agent OS отвечает за построение его центрального узла.
В прошлом корпоративный ИИ чаще всего представлял собой точечные приложения. Цифровые инструменты могли повышать локальную эффективность, но редко меняли работу всей организации. Agent OS позволяет сотням и даже десяткам тысяч агентов работать в рамках одной организационной логики. Они контролируют друг друга, сотрудничают, оценивают и накапливают опыт при выполнении задач.
Agentrix представляет передовую парадигму корпоративного AGI: сотрудничество агентов при сохранении человеческого права на принятие решений.
Бизнес-замкнутый цикл, который создает Agent OS, выглядит так: обнаружение -> анализ -> рекомендация -> подтверждение человеком -> исполнение -> контроль -> обратная связь по результату. Команда AHS настаивает, что человек должен оставаться в центре решений бизнес-потока. При сохранении управляемости организации Agent OS становится уровнем усиления, позволяющим ИИ эффективнее помогать в принятии решений и выполнении задач.
Право человека на решение и прослеживаемость данных — предварительные условия, чтобы предприятие решилось впустить ИИ в ключевые бизнес-процессы.
Кроме того, каждый элемент данных прослеживаем. «Каждый вывод, каждая рекомендация и каждое действие Agent OS могут быть возвращены к исходным данным самой компании».
На уровне Agent Workforce ИИ наконец получает «руки и ноги». Агентам назначаются должности, полномочия, правила и границы задач, и они становятся цифровыми сотрудниками: агентами финансового анализа, экспертами по оптимизации цепочек поставок, специалистами по комплаенсу, аудиторами, инспекторами безопасности, специалистами по диагностике неисправностей автомобилей и другими.
Передовые команды FDE+FSE развертываются на бизнес-передовой клиентов
Однако сложность корпоративного AGI заключается не только в создании продуктовой архитектуры. По-настоящему трудно внедрить эту архитектуру в реальную операционную среду клиента.
Подход AHS состоит в отправке передовых команд развертывания, состоящих из FDE (Forward Deployed Engineers) и FSE (Forward Solution Engineers).
В традиционную эпоху SaaS софтверные компании поставляли решения через стандартные продукты, удаленное внедрение и команды customer success. Корпоративный ИИ устроен иначе: он сталкивается с устаревшими системами, нестандартными процессами и границами прав доступа у клиента. Информация, которая действительно определяет «производительность», часто скрыта в рабочих привычках сотрудников на передовой, точках взаимодействия отделов и управленческих суждениях.
AHS совместно вводит FDE и FSE на площадку клиента, где они становятся интерфейсом «моделирования» между реальным бизнесом клиента и агентной платформой, вместе с клиентом структурируя данные, процессы, роли и цепочки решений.
FSE определяют бизнес-задачи: какие процессы стоит передать агентам, какие узлы должны сохранить человеческое подтверждение, какие задачи можно закрывать автоматически. FDE превращают эти решения в системные интеграции, модели данных, оркестрацию агентов и механизмы обратной связи исполнения.
Ценность этого подхода в том, что он создает двусторонний цикл между возможностями Agentrix и площадкой клиента. С одной стороны, передовая команда внедрения приносит AI-native процессы разработки в операционную систему клиента и помогает мобилизовать организацию от картирования процессов до развертывания агентов. С другой стороны, общие отраслевые правила и знания, накопленные в каждом проекте, возвращаются в Agentrix как структурированные активы, пригодные для повторного использования.
Поэтому Agentrix развивается не как традиционный SaaS, наращивающий функции, а как постоянно усиливающий себя замкнутый цикл: отраслевые знания и бизнес-правила входят в платформу, мозг принятия решений формирует на их основе суждения, агенты выполняют задачи после человеческого решения, а результаты исполнения возвращаются как новый опыт. Каждая поставка проекта и каждая завершенная задача повышают понимание, абстрагирование и повторное использование бизнес-знаний платформой.
Решение Agentrix можно понимать как «80 % универсального когнитивного ядра + 20 % параметров отраслевой адаптации». Как только общие отраслевые знания абстрагированы, смоделированы и преобразованы в высокоразмерные векторы, они начинают создавать ценность в более конкретных вертикальных сценариях. Это также делает позиционирование AHS как «эволюционировавшего Palantir» более убедительным.
ДНК Пекинского университета и платформа корпоративного AGI нового поколения в эпоху ИИ
По сравнению с Palantir, вышедшей из эпохи интернета, AHS считает, что ее AI-native организация, саморазвивающиеся системы, взаимодействие edge-cloud и китайская инженерная среда позволяют быстрее сформировать платформу корпоративного AGI нового поколения.
Взаимодействие edge-cloud особенно важно. Промышленные компьютеры в цехах, ручные терминалы на складах и кассовые системы в магазинах могут требовать низкой задержки и высокой надежности агентных возможностей. Для задач безопасности, диспетчеризации на месте и реакции в реальном времени операции не могут полностью зависеть от сети.
Замысел AHS — развертывать легковесных агентов на edge-устройствах, чтобы обеспечить локальное взаимодействие с низкой задержкой и локальное выполнение критических задач, а затем замыкать цикл с облачными интеллектуальными системами.
Клиентские кейсы делают эту логику видимой. В городском управлении, финансах, производстве, здравоохранении, государственных услугах и других сценариях Agentrix уже имеет практические внедрения, а среди партнеров есть ведущие китайские публичные компании, такие как Qiaoyin Group и China Merchants Shekou.
Конечное поле битвы корпоративного AGI находится в капиллярах реальных бизнес-операций предприятия.
Agentrix — системный ответ AHS на поле битвы корпоративного AGI. Технический фундамент этого ответа создает ключевая команда с ДНК Пекинского университета. Открытая информация показывает, что более 80 % сотрудников R&D AHS пришли из Пекинского университета.
Го Линь, руководитель ключевых технологий и CTO AHS, ранее был научным руководителем магистрантов в Школе программного обеспечения и микроэлектроники Пекинского университета. Он давно работает в области компьютерной графики, компьютерного зрения, высокопроизводительных вычислений и управления данными ИИ, являясь ключевой фигурой в реализации модели поведения мира и системной инженерной архитектуры AHS. До этого Го Линь 12 лет занимался серийным предпринимательством, неоднократно создавал технологические платформы с нуля до рабочего уровня и обслуживал крупных корпоративных клиентов, включая Microsoft и Siemens. Он также является важным инициатором передовых команд FDE+FSE AHS.
Перепечатано изLeiphone
