Инструмент для создания ИИ-агентов с открытым исходным кодом TrueForge от TrueFoundry обеспечивает выполнение задач на 30–75% дешевле, чем Claude Managed Agents

Еще день, еще один новый каркас (harness) для ИИ-агентов.

Только на этот раз он призван решить насущную проблему корпоративного сектора по мере распространения ИИ-агентов: обеспечение большего контроля разработчиков над агентами и инструментами при одновременном снижении затрат.

TrueFoundry, B2B-стартап в области машинного обучения из Сан-Франциско, основанный в 2021 году бывшими инженерами Meta, выпустил собственный кастомный каркас TrueForge под свободной лицензией MIT на Github. Таким образом, его можно использовать с любой предпочитаемой разработчиком (или материнской корпорацией) ИИ-моделью, создавать форки, модифицировать, развертывать на собственных серверах и внедрять в коммерческие продукты.

Компания заявляет в своем блоге, что при использовании TrueForge в паре с открытой большой языковой моделью (LLM) GLM-5.2 для успешного выполнения 14 задач на платформе Enterprise-Bench от DevRev (где тестировалось многошаговое использование инструментов в CRM, системах отслеживания ошибок и управления документами) затраты оказались на 75% ниже по сравнению с достижением тех же результатов с помощью каркаса Claude Managed Agents от Anthropic на базе Claude Opus 4.8 ($2,90 против $11,80).

Используя ту же модель в каждом каркасе (Opus 4.8), TrueFoundry по-прежнему заявляет об экономии средств примерно на 30% при использовании TrueForge по сравнению с Claude Managed Agents ($8,50 против $11,80).

Почему TrueFoundry бесплатно отдает этот невероятно эффективный каркас?

«Мы получали такие запросы от множества клиентов», — рассказал Анурааг Гуткутия (Anuraag Gutgutia), сооснователь и операционный директор TrueFoundry, в эксклюзивном интервью VentureBeat. — «У вас есть возможность задействовать агентов и MCP [протоколы контекста моделей] — можем ли мы также получить средство для запуска этих управляемых агентов? Я думаю, мы удовлетворяем именно эту потребность. Это не замена. Люди будут использовать его наряду с другими каркасами, такими как облачные или от коммерческих провайдеров, но он послужит средством для их применения на нейтральной по отношению к вендорам основе и при меньших затратах».

Действительно, TrueFoundry уже предлагает платный шлюз «AI Gateway» для предприятий, централизованно управляющих доступом к моделям и MCP, учетными данными, правами, бюджетами и наблюдаемостью. TrueForge, напротив, управляет тем, что происходит поверх этого шлюза: циклом, который позволяет модели многократно рассуждать, вызывать инструменты, получать результаты и продолжать работу до тех пор, пока задача не будет выполнена.

Для корпоративных разработчиков практическое предложение заключается в том, что они могут начать локально с одной команды и SQLite, а затем перенести тот же каркас агента в совместное развертывание с использованием Docker Compose или Helm с Postgres и Redis.

TrueFoundry прямо предупреждает, что локальная конфигурация предназначена исключительно для использования на компьютере разработчика, а не в качестве рабочей службы, доступной из интернета.

Гуткутия заявил, что в конечном итоге компания хочет, чтобы ее AI Gateway стал общим слоем под любыми агентами и каркасами, которые выберет предприятие.

«Существуют компании, которые будут использовать наш каркас как способ запуска управляемых агентов», — сказал он, в то время как другие могут продолжать использовать Claude, другие открытые каркасы или внутренние системы. — «Но весь этот трафик все равно должен проходить через наш шлюз».

Управление контекстом — это то, где TrueForge пытается сократить избыточные затраты

Архитектура TrueForge сосредоточена на инженерии контекста — управлении тем, какой объем информации отправляется обратно в модель на каждом шаге работы агента.

Это включает в себя отсрочку загрузки схем инструментов MCP до тех пор, пока они не понадобятся, делегирование изолированных задач субагентам, перенос слишком больших результатов работы инструментов в файлы вместо их внедрения в активное окно контекста, обработку структурированных результатов с помощью кода и автоматическое уплотнение (компактизацию) долгосрочных диалогов.

В документации порог компактизации по умолчанию установлен на уровне 50 000 токенов, хотя его можно изменить для каждого агента.

TrueForge также иначе подходит к песочнице по сравнению со средами выполнения, которые держат агента внутри изолированного окружения на протяжении всего сеанса. Основной цикл агента остается на сервере TrueForge; песочница подготавливается в качестве инструмента только тогда, когда агенту необходимо выполнить код или поработать с файлами. TrueFoundry утверждает, что это снижает избыточные вычислительные затраты и позволяет серверу запускать больше агентов одновременно.

Компания утверждает, что эти решения напрямую сокращают расходы на модели.

Как TrueForge соотносится с Claude Managed Agents и другими ведущими каркасами оркестрации

Тип / направленность

• TrueFoundry TrueForge: Универсальный рабочий каркас агентов, разработанный для корпоративных развертываний.

• DeepSeek Harness: Каркас агентов с открытым исходным кодом, в настоящее время позиционируемый как предварительная версия для разработчиков.

• OpenAI Codex CLI: Каркас агентов с упором на написание кода, разработанный в первую очередь для рабочих процессов программной инженерии.

• LangChain Deep Agents: Универсальный каркас агентов, построенный на базе LangGraph.

• Anthropic Claude Managed Agents: Полностью управляемая среда выполнения производственных агентов под управлением Anthropic.

Лицензия

• TrueFoundry TrueForge: MIT.

• DeepSeek Harness: MIT.

• OpenAI Codex CLI: Apache 2.0.

• LangChain Deep Agents: MIT.

• Anthropic Claude Managed Agents: Проприетарная.

Цена

• TrueFoundry TrueForge: Сам каркас с открытым исходным кодом бесплатен. Затраты на модель, песочницу и инфраструктуру оплачиваются отдельно. TrueFoundry также предлагает опциональный уровень коммерческого управления через свою расширенную платформу.

• DeepSeek Harness: Плата за лицензию на каркас отсутствует. Пользователи отдельно оплачивают используемые ими провайдеры моделей и инфраструктуру.

• OpenAI Codex CLI: Интерфейс командной строки (CLI) имеет открытый исходный код. Затраты на базовую модель/API или подписку оплачиваются отдельно; по данным OpenAI, они составляют около $100–$200 в месяц на разработчика, хотя фактические расходы существенно варьируются в зависимости от выбора модели

• LangChain Deep Agents: Открытый исходный код, расходы на модели и инфраструктуру разделены. LangChain также предлагает дополнительные коммерческие услуги через LangSmith.

• Anthropic Claude Managed Agents: Потребляемые токены Claude плюс $0,08 за каждый час работы сеанса, время работы измеряется с точностью до миллисекунды.

Гибкость моделей

• TrueFoundry TrueForge: Нейтрален к вендорам и разработан с расчетом на поддержку собственных моделей (bring-your-own-model).

• DeepSeek Harness: Мультипровайдерный, не ограничивается моделями DeepSeek.

• OpenAI Codex CLI: Поддерживает настраиваемые эндпоинты инференса, включая совместимые с OpenAI сервисы и локальные модели.

• LangChain Deep Agents: Широкая мультипровайдерная поддержка через экосистему LangChain.

• Anthropic Claude Managed Agents: Ориентирован на экосистему Claude.

Развертывание

• TrueFoundry TrueForge: Может работать локально как единый процесс с SQLite, а затем переноситься в промышленную среду с использованием Docker Compose или Helm с Postgres и Redis.

• DeepSeek Harness: Предназначен для локальной работы или работы на собственных серверах.

• OpenAI Codex CLI: Преимущественно локальный CLI-интерфейс в сочетании с хостинговыми продуктами и сервисами OpenAI Codex.

• LangChain Deep Agents: Может размещаться самостоятельно или развертываться через инфраструктуру LangChain и LangSmith.

• Anthropic Claude Managed Agents: Средой выполнения и инфраструктурой управляет компания Anthropic.

Ключевые особенности

• TrueFoundry TrueForge: Оркестрация MCP и инструментов, субагенты, точки контроля для одобрения человеком, постоянные сеансы, компактизация контекста, выгрузка больших результатов, режим кода (Code Mode), генеративный интерфейс (UI), трассировка и архитектура «песочница как инструмент».

• DeepSeek Harness: Подключаемые модели, инструменты, хранилище сеансов и циклы агентов, а также песочница, права доступа, шлюзы одобрения и навыки (skills).

• OpenAI Codex CLI: Цикл агента, операции с репозиториями и файлами, выполнение команд оболочки, инструменты MCP, песочница, права доступа, одобрения и управление контекстом.

• LangChain Deep Agents: Планирование, субагенты, навыки, управление контекстом на базе файловой системы, персистентная память, средства контроля с участием человека (human-in-the-loop), поддержка MCP и множество бэкендов песочниц.

• Anthropic Claude Managed Agents: Управляемые среды выполнения, персистентность, инструменты, песочницы и инфраструктура для долго выполняющихся агентов.

Главное отличие

• TrueFoundry TrueForge: Его главная отличительная черта — сочетание каркаса с открытым исходным кодом и нейтралитетом к вендорам с четким путем от локальной разработки до общей промышленной среды выполнения, а также опциональной плоскостью корпоративного управления от TrueFoundry.

• DeepSeek Harness: Акцент на глубокую модульность. Основные части среды выполнения, включая модели, инструменты, хранилище и цикл агента, выполнены в виде заменяемых плагинов.

• OpenAI Codex CLI: Выделяется как высокоразвитый каркас, ориентированный именно на программную инженерию, а не как универсальный корпоративный сервер агентов.

• LangChain Deep Agents: Использует преимущества более широкой экосистемы LangChain и LangGraph, предлагая зрелый путь с открытым исходным кодом для создания универсальных агентов.

• Anthropic Claude Managed Agents: Минимизирует эксплуатационную нагрузку за счет того, что Anthropic управляет средой выполнения, однако расплатой за это удобство является более тесная привязка к моделям и платформе.

Открытый исходный код неавтоматически означает управляемость

Для корпоративных покупателей одно из важнейших различий заключается в разнице между TrueForge сам по себе и TrueForge, подключенным к коммерческому шлюзу AI Gateway от TrueFoundry.

Каркас с открытым исходным кодом может работать независимо. Но он не может волшебным образом автоматически унаследовать корпоративные политики доступа организации.

«Если вы используете только версию нашего каркаса агентов с открытым исходным кодом, да, вам потребуется настроить правильные средства контроля внутри нее или перед какой-либо другой внутренней системой контроля», — сказал Гуткутия изданию VentureBeat.

По словам компании, в паре со шлюзом TrueFoundry агенты могут наследовать удостоверения и средства контроля доступа, уже привязанные к моделям, серверам MCP, инструментам, навыкам и другим агентам. Гуткутия описал шлюз как место, где можно централизованно применять корпоративный единый вход (SSO), поставщиков удостоверений и детальные разрешения, а не пересоздавать их отдельно для каждого агента.

Это различие, вероятно, будет важно для команд платформной инженерии, оценивающих проект. TrueForge — бесплатное программное обеспечение; уровень управления TrueFoundry — это коммерческая плоскость контроля вокруг него.

TrueFoundry сообщает, что NetApp была бета-пользователем каркаса и внесла свои требования в процессе разработки. Гуткутия отметил, что ИТ-организация NetApp использовала эту технологию для реагирования на инциденты и более быстрой триажировки тикетов, а также предоставила внутренние агенты в качестве инструментов самообслуживания для разработчиков. Он также назвал Automattic в числе первых пользователей.

Предыстория TrueFoundry и ее бизнес на сегодняшний день

Компания TrueFoundry была основана в 2021 году, чтобы помочь предприятиям развертывать модели машинного обучения и управлять ими, включая обслуживание моделей на базе Kubernetes, обучение и управление инфраструктурой.

Ее три сооснователя — Никундж Баджадж (Nikunj Bajaj), Абхишек Чоудхари (Abhishek Choudhary) и Анурааг Гуткутия — ранее работали в Meta и WorldQuant соответственно.

Гуткутия рассказал, что общий опыт основателей заключался в работе со зрелыми системами, где инфраструктура и средства контроля были спроектированы для предотвращения дорогостоящих ошибок, — эту идею они считали все более важной по мере того, как ИИ внедрялся в производственные процессы крупных компаний.

По мере распространения генеративного ИИ в корпоративном программном софте TrueFoundry расширила сферу своей деятельности с этой основы MLOps в сторону управления приложениями LLM, а в последнее время — моделями, инструментами и агентами вокруг них.

К 2025 году компания сделала свой AI Gateway центральной частью бизнеса: слоем, располагающимся между корпоративными приложениями и поставщиками моделей, который обрабатывает маршрутизацию, аутентификацию, контроль доступа, наблюдаемость, бюджеты, защитные механизмы (guardrails) и аварийное переключение.

Эта эволюция подкреплена внешним финансированием в размере около $21 млн. В феврале 2025 года TrueFoundry привлекла раунд серии A на сумму $19 млн под руководством Intel Capital при участии существующих инвесторов Eniac Ventures и Surge от Peak XV, а также Jump Capital и бизнес-ангелов Гокула Раджарама (Gokul Rajaram) и Мохита Арона (Mohit Aron). Как отмечается в анонсе Intel Capital, этот раунд довел общий объем финансирования примерно до $21 млн.

В то время TrueFoundry заявляла, что ее клиентская база выросла в четыре раза в годовом исчислении и что она управляет более чем 1 000 кластеров для рабочих нагрузок машинного обучения.

С тех пор бизнес компании все больше ориентируется на крупномасштабный корпоративный ИИ-трафик. В <публикации VentureBeat за январь 2026 года о запуске TrueFailover от TrueFoundry> в материале VentureBeat компания сообщила, что у нее более 30 платных клиентов по всему миру, ее годовой регулярный доход за предыдущий год превысил $1,5 млн, а через ее AI Gateway обрабатывается более 10 миллиардов запросов в месяц.

Среди клиентов и развертываний, упомянутых TrueFoundry, значатся NetApp, Siemens Healthineers, ResMed, Automation Anywhere, Nvidia, Games24x7 и другие; в интервью VentureBeat Гуткутия также назвал NetApp, Siemens, Synopsys и Automation Anywhere среди организаций из списка Fortune 1000, сотрудничающих с компанией.

TrueFoundry также расширяется за счет поглощений. В июне 2026 года она приобрела британскую компанию Seldon AI, давнего вендора MLOps, чье программное обеспечение Seldon Core использовалось для обслуживания производственных моделей и инференса.

Как показывает это приобретение, вместо того чтобы рассматривать традиционное машинное обучение, большие языковые модели, инструменты и агентов как отдельные категории инфраструктуры, TrueFoundry пытается объединить их под единым слоем развертывания и управления.

TrueForge распространяет эту стратегию вверх, в саму среду выполнения агентов. До сих пор коммерческим центром притяжения TrueFoundry в значительной степени являлась плоскость контроля под корпоративными ИИ-нагрузками, которая определяла, какие пользователи и приложения могут получать доступ к каким моделям и инструментам, маршрутизировала запросы, обеспечивала соблюдение политик, отслеживала расходы и поддерживала доступность сервисов.

TrueForge предоставляет компании среду выполнения с открытым исходным кодом над этим слоем, где агенты могут непосредственно выполнять свои задачи. Гуткутия охарактеризовал эти отношения как взаимодополняющие: организации могут запускать TrueForge независимо или продолжать использовать другие каркасы агентов, в то время как долгосрочная бизнес-возможность TrueFoundry заключается в предоставлении общей системы управления и инфраструктуры независимо от того, каких агентов выберут предприятия.