Следующая корпоративная битва Claude — это не модели: это панель управления агентами

Новые данные VB Pulse показывают, что Microsoft и OpenAI лидируют в сфере корпоративной оркестровки агентов, однако первое заметное появление Anthropic указывает на более масштабную борьбу за контроль над инфраструктурой, на базе которой функционируют ИИ-агенты.

Последние два года гонка корпоративных систем искусственного интеллекта в основном позиционировалась как война моделей: серия GPT от OpenAI против Claude от Anthropic, против Gemini от Google, а также альтернативные варианты с открытым исходным кодом из США и Китая. 

Однако следующее стратегическое противостояние может развернуться вовсе не вокруг того, какая модель лучше справляется с промптами. Борьба может развернуться за контроль над уровнем, на котором агенты планируют действия, вызывают инструменты, получают доступ к данным, запускают рабочие процессы и доказывают службам безопасности, что не совершали никаких несанкционированных действий.

Новые данные опроса VB Pulse показывают, что эта категория уже обретает четкие очертания. Наш независимый трекер корпоративной оркестровки агентов (Enterprise Agentic Orchestration), который регулярно фиксирует предпочтения квалифицированных и проверенных респондентов, принимающих технические решения на предприятиях, показал, что в феврале лидером по первичному внедрению платформ стали Microsoft Copilot Studio и Azure AI Studio с показателем 38,6% (по сравнению с 35,7% в январе). 

API Assistants and Responses от OpenAI занял второе место, поднявшись с 23,2% до 25,7%. 

Компания Anthropic осталась гораздо меньшим игроком, но впервые появилась в трекере: с 0% в январе до 5,7% в феврале по использованию инструментов и рабочих процессов Anthropic. 

Этот сдвиг пока невелик — всего четыре респондента из общей выборки в 70 человек в этой группе, — но он стратегически интересен, поскольку знаменует собой первое появление в данном трекере данных о переходе использования Claude со словесного уровня моделей в область нативной оркестровки.

Это различие имеет принципиальное значение. Предприятия выбирают не просто чат-ботов. Они решают, где будет размещаться живой операционный механизм работы ИИ: внутри стека Microsoft, на уровне API OpenAI, в управляемой среде выполнения Anthropic, в рамках открытого фреймворка или в гибридном сочетании всех этих решений.

«Это момент конвергенции для корпоративного ИИ», — заявил Том Финдли (Tom Findling), генеральный директор и соучредитель стартапа в сфере кибербезопасности ИИ Conifers, в комментарии для VentureBeat. «Модели и фреймворки агентов созрели до такой степени, что компании теперь переносят фокус внимания с качества самих моделей на плоскость управления вокруг них. В сфере безопасности мы видим, как конкурентное преимущество переходит к платформам, способным оркестровать агентов, задействовать корпоративный контекст, а также обеспечивать управление и аудит в средах клиентов».

Показатель Anthropic пока невелик, но темпы роста — нет

Сам по себе показатель Anthropic не стоит переоценивать. Рост с нуля до 5,7% — это еще не триумфальное шествие. Это не доказательство того, что Anthropic захватила рынок корпоративной оркестровки. 

Этого даже недостаточно, чтобы утверждать, будто Anthropic удерживает прочное лидерство в какой-либо части данного рынка. Корпорация Microsoft обладает преимуществом раннего

охвата корпоративных пользователей, а база установленных решений OpenAI в области оркестровки значительно превосходит показатели Anthropic.

Тем не менее, небольшие цифры могут иметь значение, когда они появляются на этапе формирования новой рыночной структуры. Появление Anthropic в сегменте оркестровки совпадает с общими данными VB Pulse, которые показывают, что Claude также стремительно завоевывает популярность среди корпоративных клиентов на уровне моделей. 

В нашем трекере базовых моделей и платформ интеллекта VB Pulse за первый квартал доля Anthropic выросла с 23,9% в январе до 28,6% в феврале и еще более драматично — до 56.2% в марте среди квалифицированных корпоративных респондентов (при этом мартовский показатель отмечен как предварительный/ориентировочный, поскольку выборка составила всего 16 человек).

Главный вывод заключается вовсе не в том, что Anthropic побеждает в оркестровке прямо сейчас. Суть в том, что импульс от популярности моделей Anthropic может перекинуться на уровень оркестровки.

Т

ут ставки в стратегической игре поднимаются еще выше.

Модель заменить проще, чем среду выполнения агентов

Модель заменить относительно легко, по крайней мере в теории. Компания может направить одну рабочую нагрузку на Claude, другую — на GPT, третью — на Gemini, а четвертую — на меньшую открытую модель.

Фактически, данные трекера базовых моделей VB Pulse за тот же первый квартал показывают, что мультимодельная стратегия стала общепринятым стандартом для бизнеса: респонденты все чаще сообщают о внедрении нескольких моделей и создании уровней оркестровки, которые распределяют запросы между ними в зависимости от задач, стоимости и профиля рисков.

Среда выполнения (рантайм) агента — это другое дело. Когда рабочие процессы компании, разрешения на использование инструментов, учетные данные, журналы аудита, память, изолированное выполнение (сандбокс) и операционный мониторинг оказываются внутри среды одного провайдера, смена поставщика начинает напоминать не замену модели, а замену инфраструктуры.

Именно поэтому за 5,7-процентной долей Anthropic стоит внимательно наблюдать

Компания Anthropic уже четко дала понять, что стремится предложить нечто большее, чем просто модель. В документации к Claude Managed Agents описывается публичная бета-версия управляемого агентского харнасса (harness) с безопасной изоляцией, встроенными инструментами и сеансами на базе API, в то время как в технических публикациях Anthropic архитектура позиционируется как отделение модели от окружающего ее агентского механизма: сеанса, харнасса и песочницы.

Простыми словами, Anthropic пытается создать среду, в которой агенты Claude запоминают контекст, используют инструменты, запускают код, функционируют в песочницах и сохраняют состояние в течение долгосрочных рабочих процессов. Это уже не просто инференс. Это полноценная операционная инфраструктура.

Предложение очевидно: большинство предприятий не хотят собирать собственный стек агентов с нуля. Им нужны агенты, способные действовать, но они также требуют границ разрешений, аудиторских следов, надежности рабочих процессов и способов остановить систему, если что-то пойдет не так.

Безопасность становится главным критерием при покупке

Данные трекера оркестровки VB Pulse показывают, что покупатели ставят на первое место именно эти вопросы. Безопасность и права доступа заняли первое место среди критериев выбора платформ оркестровки как в январе, так и в феврале — 39,3% и 37,1% соответственно.

Доля ответов, касающихся контроля над выполнением действий агентов, выросла с 17,9% до 22,9%, в то время как гибкость в работе с различными моделями и инструментами снизилась с 35,7% до 25.7%. Рынок, судя по всему, смещает фокус с вариативности в сторону управляемости и контроля (governance).

Этот сдвиг неудивителен. Чат-бот может ошибаться, оставаясь при этом в относительно безопасных рамках. Агент, который может отправлять электронные письма, изменять документы, запрашивать базы данных, вызывать API или выполнять рабочие процессы, обладает гораздо большим потенциальным радиусом поражения. Перед предприятием встает вопрос не только о том, достаточно ли агент умнó.

Важно также выяснить, кто выдал ему разрешения, к чему он прикасался, что изменил, фиксировались ли эти действия в логах и сможет ли компания устранить ущерб, если что-то пойдет не так.

Эв Контсевой (Ev Kontsevoy), соучредитель и генеральный директор компании Teleport, занимающейся решениями для управления доступом и цифровой инфраструктурой, утверждает, что индустрия по-прежнему уделяет слишком много внимания самой оркестровке и недостаточно — идентификации: «Гонка за право владеть уровнем оркестровки агентов реальна, — заявил Контсевой. — Но в то же время она решает не ту проблему в первую очередь. Оркестрация без управления идентификацией лишь приумножает хаос. Без идентификации вы не знаете, к чему агент имеет доступ, что он на самом деле сделал и как отозвать его доступы, когда он начинает действовать в обход политик. Единый уровень идентификации — это обязательное условие для развертывания агентов — одного или множества — в инфраструктуре».

Сиям Наир (Syam Nair), директор по продуктам компании NetApp, специализирующейся на интеллектуальной инфраструктуре данных, считает, что управление данными во всех случаях играет ключевую роль для обеспечения безопасности оркестровки ИИ-агентов на предприятии. В своем заявлении для VentureBeat он отметил: «Эффективное управление агентами требует встроенного интеллекта и постоянно обновляемого понимания как самих данных, так и, что критически важно, их метаданных. Такая прозрачность позволяет организациям определять и применять четкие политики безопасности, гарантирующие, что данные используются только нужными агентами и исключительно в надлежащих целях. Обеспечение этого в промышленных масштабах — задача межфункциональная. Команды безопасности, систем хранения данных и специалисты по работе с данными должны работать в тесном контакте, чтобы внедрять политики, защищающие корпоративную информацию и одновременно формирующие прочный фундамент данных для ИИ».

Он продолжил: «Успеха добиваются те ИТ-директора и технологические лидеры, которые учитывают мнения, политики и видение всех этих команд при создании инфраструктуры данных, минимизирующей риски и приносящей реальную ценность бизнесу».

У Microsoft есть преимущество дистрибуции

Именно поэтому раннее лидерство Microsoft выглядит вполне логичным. Copilot Studio и Azure AI Studio находятся внутри корпоративного стека, который многие компании уже используют: Microsoft 365, Teams, Entra ID, Azure, а также уже налаженные каналы закупок.

В трекере оркестровки VB Pulse за первый квартал 2026 года Microsoft описывается как стандартный корпоративный выбор по умолчанию, причем в феврале ни одна другая платформа не приблизилась к ней ближе чем на 13 процентных пунктов.

Дэвид Уэстон (David Weston), вице-президент Microsoft по безопасности ИИ, поделился своим видением причин такого положения дел, отметив в заявлении для VentureBeat: «Без единого уровня контроля вы начинаете наблюдать фрагментацию — агентов, работающих в изоляции друг от друга, непоследовательное управление и пробелы в безопасности. Клиенты ищут способ навести порядок в этой сложности. С помощью Agent 365 мы предоставляем единую плоскость контроля для мониторинга, управления и защиты агентов в экосистемах Microsoft, партнеров и третьих лиц, и все это на базе корпоративных данных и единой системы идентификации».

Второе место OpenAI также неудивительно. Платформы Assistants и Responses API дали разработчикам ранний инструмент для создания агентских систем на основе моделей и инструментов от OpenAI. В трекере оркестровки OpenAI не демонстрирует взрывного роста, но продолжает уверенно набирать обороты: с 23,2% в январе до 25,7% в феврале.

Anthropic выступает новичком на уровне оркестровки. Однако момент для выхода может оказаться благоприятным. Трекер базовых моделей VB Pulse за первый квартал 2026 года показывает, что предприятия все чаще рассматривают Claude как подходящий вариант для критически важных задач, где критичны безопасность, строгое следование инструкциям, работа с длинным контекстом и стандарты управления.

Трекер оркестровки предполагает, что те же самые покупатели сейчас переходят от экспериментов с агентами к промышленным рабочим процессам, где безопасность, права доступа и надежность выполнения задач становятся ключевыми барьерами.

Это создает потенциальный путь для Anthropic: не пытаться победить Microsoft в качестве стандартной корпоративной платформы (по крайней мере, не сразу), а стать средой выполнения агентов для компаний, которые уже доверяют Claude в решении конфиденциальных или сложных задач.

Риск привязки к поставщику (Vendor Lock-in)

Главный риск для предприятий заключается в привязке к инфраструктуре одного поставщика.

Согласно данным трекера оркестровки, гибридная плоскость управления (сочетающая оркестровку, встроенную в платформу провайдера, с внешними инструментами оркестровки) стала лидирующей ожидаемой архитектурой, набрав около 35–36% в обеих значимых волнах опроса.

Подходы, основанные исключительно на управлении со стороны провайдера, показали умеренный рост, но остались в меньшинстве. Вывод отчета звучит прямолинейно: предприятия не готовы отдавать полный контроль над оркестровкой какому-то одному поставщику.

Это вполне логично, поскольку компании стремятся использовать лучшие в своем роде («best-in-breed») модели, харнассы и инструменты от разных вендоров, особенно учитывая, что их потребности сильно различаются в зависимости от отрасли, специфики бизнеса и масштаба.

«Большинство предприятий будут работать в мультимодельной и мультиагентной среде, что делает независимую плоскость управления незаменимой», — согласился Феликс Ван де Маеле (Felix Van de Maele), генеральный директор компании Collibra, специализирующейся на унифицированном управлении данными и искусственным интеллектом, в заявлении для VentureBeat. «Именно поэтому мы создали AI Command Center: чтобы предоставить организациям видимость, средства управления и оперативный надзор, необходимые для администрирования систем ИИ и агентов на протяжении всего их жизненного цикла».

Эта осмотрительность отчетливо видна в данных о рисках. Когда респондентов спрашивали о рисках в случае, если контроль над агентами сосредоточен внутри платформы провайдера моделей, они называли ограничения по безопасности и правам доступа главным поводом для беспокойства. Привязка к поставщику (vendor lock-in) оказалась второй по значимости проблемой и единственной, которая усилилась с января по февраль, увеличившись с 23,2% до 25,7%.

В этом и заключается главное противоречие на рынке агентов. Предприятиям нужна управляемая инфраструктура, поскольку создавать надежных агентов сложно. Но чем больше процессов контролирует провайдер, тем сильнее он может привязать к себе клиента.

Доктор Рания Халаф (Rania Khalaf), директор по искусственному интеллекту в компании WSO2 (дочерней структуре EQT, предлагающей корпоративным клиентам кастомизируемые ИИ-стеки с открытым исходным кодом), отметила, что компаниям потребуется плоскость управления агентами, которая существует отдельно от индивидуальных фреймворков, харнассов и рантаймов, поскольку агенты объединяют непредсказуемость больших языковых моделей (LLM) со способностью совершать действия, влекущие за собой реальные последствия.

«Команды хотят иметь свободу использования лучших моделей и фреймворков для каждой конкретной задачи — Claude для написания кода, Gemini для работы с текстом, LangGraph или CrewAI для динамического модульного поведения, — и такая неоднородность делает последовательное управление невозможным в рамках интегрированных платформ, привязывающих пользователя к одной экосистеме», — подчеркнула Халаф.

От MLOps к Agent Ops

По словам Халаф, индустрия также движется от MLOps и LLMOps к концепции «Agent Ops», в рамках которой средства контроля должны охватывать всего агента целиком, а не только отдельные вызовы модели.

«Защитный барьер (guardrail) при вызове LLM может предотвратить галлюцинацию или токсичный вывод, но он не остановит агента, застрявшего в бесконечном и дорогостоящем цикле; именно поэтому управление теперь должно выходить за рамки взаимодействия с LLM и охватывать весь спектр деятельности агента», — пояснила она.

Практический вывод заключается в том, что предприятиям необходимо отделить политики и контроль от самой логики агентов. Халаф сослалась на недавний случай, когда агент удалил производственную базу данных вопреки прямому запрету, утверждая, что этот сбой продемонстрировал ограничения надежности на уровне инструкций в промптах там, где требуются жесткие элементы контроля идентификации и доступа.

«Вынесение защитных барьеров, оценок, политик, привязок и идентификаторов агентов за пределы базовой логики агентов позволяет настраивать их для каждого развертывания и каждой среды, передавая в ведение соответствующих команд по безопасности, продукту и комплаенсу без фрагментации уровня управления по мере того, как разные команды выбирают разные модели и фреймворки», — пояснил Халаф.

MCP открыт. Среда выполнения все еще может создавать привязку к поставщику

Именно здесь Model Context Protocol (MCP) от Anthropic усложняет картину. MCP не является закрытой экосистемой; компания Anthropic представила его как открытый стандарт для подключения систем искусственного интеллекта к данным и инструментам, а в документации Anthropic MCP описывается как открытый стандарт для интеграции приложений ИИ с внешними системами.

Но открытость на уровне протоколов автоматически не устраняет привязку к поставщику на уровне среды выполнения. Предприятие может использовать открытый протокол для подключения инструментов, но при этом оставаться зависимым от управляемых сеансов, журналов, песочниц, модели разрешений, состояния рабочего процесса и среды развертывания конкретного провайдера. Другими словами, MCP может снизить интеграционные барьеры, в то время как управляемая инфраструктура агентов все равно может увеличить издержки переключения.

Халаф отметила, что лидерство Microsoft, вероятнее всего, объясняется ее дистрибуцией через M365 и Azure, в то время как зарождающиеся позиции Anthropic могут отражать иную архитектурную ставку на открытые протоколы, такие как MCP. Однако она подчеркнула, что долгосрочное направление развития не сводится к стеку от одного единственного поставщика.

«Компании, которые серьезно подходят к запуску агентов в рабочей среде, в конечном итоге придут к многовендорным решениям на этих уровнях, — заявила Халаф, — и именно поэтому открытая и совместимая плоскость управления имеет гораздо большее значение, чем могут показывать текущие процентные соотношения».

Следующим циклом может стать межвендорное сотрудничество

Именно в этом противоречии — между удобством платформ от конкретных поставщиков и многовендорной реальностью — Арик Гумановский, генеральный директор и соучредитель стартапа по универсальной оркестрации ИИ-агентов BAND, видит формирование следующего конкурентного цикла.

«Предприятия сейчас используют агентов повсеместно: индивидуальных ассистентов и агентов для программирования, многоагентные системы в производстве, агентов, встроенных в Agentforce и ServiceNow, а также сторонних агентов, потребляемых в качестве услуги (agent-as-a-service), — сказал Гумановский. — По умолчанию ни один из них не взаимодействует за пределами своих границ».

Гумановский утверждает, что недостающим звеном является не просто оркестрация внутри экосистемы одного поставщика моделей, а уровень межвендорного сотрудничества, который позволяет агентам из разных платформ действовать сообща.

«Параллельно формируется спрос на инструмент для агентского взаимодействия — уровень взаимодействия, который позволяет агентам из Microsoft, OpenAI, Anthropic и внутренних команд работать как единый коллектив, — добавил он. — Оркестрация в рамках любого отдельно взятого вендора остается закрытым садом, поэтому следующий конкурентный цикл будет связан с межвендорным сотрудничеством агентов».

Независимые фреймворки сталкиваются с проблемой корпоративной упаковки

Существует также тревожный сигнал для независимых фреймворков оркестрации. Доля LangChain и LangGraph в качестве основной платформы оркестрации в выборке корпоративных клиентов снизилась с 5,4% до 1,4%.

Внешняя оркестрация, полностью абстрагированная от поставщиков моделей, также сократилась с 8,9% до 2,9%.

Скотт Ликенс, глобальный главный инженер по искусственному интеллекту в гиганте профессиональных услуг PwC, наблюдает за этим трендом из первого ряда, поскольку его компания возглавляет инициативы по ИИ-трансформации клиентов и оказывает им соответствующую поддержку.

Как он отметил в заявлении для VentureBeat: «Прямо сейчас большинство предприятий по-прежнему работают в фрагментированных средах, где оркестрация распределена между платформами, бизнес-приложениями и инструментами внутренней разработки. Со временем рынок, вероятно, сместится в сторону более унифицированных моделей оркестрации, но совместимость, управление и безопасность останутся критически важными, поскольку компании вряд ли станут стандартизировать свою деятельность вокруг какой-то одной агентской экосистемы».

В отчете утверждается, что полностью независимым фреймворкам оркестрации может еще не хватать корпоративной упаковки — сертификатов безопасности, поддержки, документации по комплаенсу и ответственности вендора, — которую требуют отделы закупок.

Это не означает, что открытые фреймворки не имеют значения. Это говорит о том, что корпоративные покупатели могут все чаще потреблять открытую или ориентированную на разработчиков оркестрацию через управляемые продукты, партнерские отношения с облачными провайдерами или внутренние плоскости управления, а не в качестве автономных фреймворков.

Рынок агентов начинает напоминать облачную инфраструктуру

Именно здесь рынок агентов начинает все меньше напоминать ранний рынок чат-ботов и все больше — корпоративную облачную инфраструктуру. Победившие вендоры будут обладать не только мощными моделями. У них будут интеграция идентификационных данных, элементы контроля разрешений, журналы аудита, наблюдаемость, инструменты для работы с рабочими процессами, песочницы, средства оценки и убедительный ответ на вопрос о том, кто владеет плоскостью управления.

Действительно, уровень оркестрации — это лишь одна из частей стека, которую предприятию необходимо заполнить, и компании вполне могут принять решение использовать различные уровни оркестрации для агентов, работающих в разных отделах и выполняющих разные функции.

Как написала Нитья Лакшманаан, директор по продукту компании по оркестрации доходов Outreach.ai, в своем заявлении для VentureBeat: «Платформы оркестрации общего назначения хорошо координируют деятельность агентов, но они не несут в себе специфический для рабочих процессов контектекст, который определяет, является ли действие агента правильным в данной ситуации. В процессах получения дохода агент, действующий на основе неполной истории сделок или отсутствующего контекста покупателя, будет работать неэффективно и подорвет доверие пользователей. Команды, получающие наибольшую отдачу от многоагентных систем, рассматривают доменные данные как уровень управления, поверх которого располагается оркестрация. Большинство предприятий уже выбрали свой стек оркестрации, и теперь они выясняют, как эти платформы получают доступ к контексту рабочих процессов, необходимому для того, чтобы агенты были полезны в рамках конкретных бизнес-функций».

Именно поэтому за Anthropic — которая все активнее запускает собственные профильные агенты для финансовой сферы и дизайна, среди прочих категорий — стоит внимательно следить. Компании не обязательно завоевывать весь рынок оркестрации завтра, чтобы ее стратегия имела значение. Ей нужно лишь убедить растущий круг корпоративных клиентов Claude позволить Anthropic взять на себя управление большей частью сопутствующей инфраструктуры: инструментами, рабочими процессами, памятью, выполнением и администрированием.

В случае успеха Claude превратится из простой модели в мультикабинетном портфолио в часть инфраструктуры, на базе которой выполняются корпоративные задачи.

Это поставит Anthropic в условия более острой прямой конкуренции с OpenAI и Microsoft — не только в отношении качества моделей, но и за операционный уровень ИИ-агентов.

Сдержанное, но важное прочтение

Безопасная трактовка данных VB Pulse выглядит сдержанно, но имеет важное значение: Anthropic пока еще не является крупной корпоративной платформой оркестрации. Microsoft — является. OpenAI подошла к этому гораздо ближе. Тем не менее, Anthropic зафиксировала свое первое измеримое присутствие на уровне оркестрации как раз в тот момент, когда рынок решает, кто должен контролировать выполнение задач агентами.

Для корпоративных покупателей это может стать самым важным вопросом в 2026 году. Не то, какая модель лучше, а какой провайдер будет запускать агента — и насколько сложно будет уйти, когда агент уже запущен.