Kore.ai представляет новую версию платформы ИИ-агентов
Kore.ai в среду представила масштабное обновление своей базовой технологии: версию Artemis своей платформы агентных решений (Agent Platform). Эта система разработана для того, чтобы позволить компаниям создавать, контролировать и оптимизировать ИИ-агентов с помощью самого искусственного интеллекта, сокращая традиционно занимающие месяцы инженерные работы до нескольких дней.
Платформа появляется в момент, когда каждый крупный технологический вендор — от Microsoft и Salesforce до Google и ServiceNow — стремится стать инфраструктурой по умолчанию для корпоративных ИИ-агентов. Ответ Kore.ai на это перенасыщенное поле конкуренции — ставка на нейтралитет, проприетарный промежуточный язык для описания агентов, а также философия, согласно которой основную тяжелую работу должен выполнять ИИ, а не разработчики-люди.
«Мы пытаемся изменить парадигму того, как люди проектируют, создают, развертывают и оптимизируют агентские ИИ-приложения, — рассказал Радж Конеру (Raj Koneru), основатель и генеральный директор компании, в эксклюзивном интервью VentureBeat в преддверии запуска. — Главная тема, с которой мы сейчас выходим на рынок: вы делаете ИИ с помощью ИИ — проектируете с помощью ИИ, создаете с помощью ИИ, тестируете с помощью ИИ, развертываете с помощью ИИ, управляете с помощью ИИ и оптимизируете с помощью ИИ».
Новый язык на базе YAML призван стандартизировать то, как компании описывают ИИ-агентов и управляют ими
Техническим ядром платформы Artemis является Agent Blueprint Language (ABL) — скомпилированный декларативный язык на основе YAML, который стандартизирует способы описания, проверки и управления ИИ-агентами, рабочими процессами и мультиагентными системами. Kore.ai описывает его как промежуточный слой между инструкциями на естественном языке, которые может дать бизнес-пользователь, и производственной инфраструктурой, где фактически работают агенты.
ABL поставляется с собственным парсером, компилятором и средой выполнения. Он поддерживает шесть встроенных шаблонов оркестрации — супервизор, делегирование, передачу управления, распределение задач (fan-out), эскалацию и федерацию «агент-агент» — которые регулируют совместную работу нескольких агентов над сложными задачами.
Конеру охарактеризовал ABL как решение фундаментального пробела в текущем ландшафте ИИ. «Генерация кода приносит много пользы, и этот код используется разработчиками для создания приложений, — сказал он. — Мы увидели разрыв между генерацией кода и его реальным запуском в инфраструктуре — с развертыванием, управлением версиями, контролем и наблюдаемостью, которые требуются в продакшене».
Поскольку артефакты ABL основаны на YAML, их можно хранить в GitHub, осуществлять контроль версий через CI/CD-пайплайны и проверять как разработчикам, так и бизнес-стейкхолдерам. Это проектное решение призвано преодолеть разрыв между платформами без кода (no-code) и традиционной разработкой программного обеспечения. «Итоговым артефактом является ABL, конструкция на основе YAML — ее можно поместить в GitHub, вы можете контролировать версии, — отметил Конеру. — Это дает бизнес-специалистам, разработчикам и ИТ-отделу единый стандарт для работы».
ИИ-архитектор от Kore.ai переводит бизнес-цели на простом языке в готовые к производству агентские системы
Второй крупный шаг вперед — это Arch, система на базе ИИ, которая переводит бизнес-требования в готовый к работе код ABL. Пользователи предоставляют спецификации, источники данных и бизнес-правила на естественном языке. Затем Arch проектирует мультиагентную топологию (выбирая из шести шаблонов оркестрации платформы), генерирует код ABL, создает тестовые данные, развертывает приложение и отслеживает его работу в продакшене.
Что особенно важно, Arch также занимается оптимизацией. Система наблюдает за тем, достигают ли развернутые агенты своих целей, выявляет где и почему они не дорабатывают, а затем автоматически пересоздает и повторно развертывает усовершенствованный код ABL для повышения производительности.
«Подумайте об этом так, — пояснил Конеру. — В начале я хотел добиться 50% автоматизации для конкретного сценария использования. Получаю 30%. Благодаря такому циклу оптимизации показатель дотягивается до 50% за счет настройки приложения на основе реальных данных об использовании».
Этот подход с обратной связью (проектирование, создание, тестирование, развертывание, управление, оптимизация) — это попытка Kore.ai дистанцироваться как от платформ конфигурирования без кода, которые доминировали в предыдущую эпоху разработки чат-ботов, так и от профессиональных кодовых фреймворков, появляющихся у таких компаний, как Anthropic и OpenAI. Конеру утверждает, что последние возлагают слишком большую нагрузку на отдельных разработчиков. «Так что это сдвиг парадигмы в том, как ИИ-агенты создавались до сих пор, — сказал он, — либо с помощью платформ без кода на основе конфигурации (и мы были одной из них), либо с помощью возможностей профессионального кода, которые вы получаете с облачным кодом, Codex или чем-то еще, что затем перекладывает на разработчика задачу самостоятельного создания платформы».
Почему Kore.ai создала «двойной мозг», чтобы защитить ИИ-агентов в банковской сфере, здравоохранении и других регулируемых отраслях
Пожалуй, наиболее значимым с архитектурной точки зрения элементом платформы Artemis является то, что Kore.ai называет архитектурой с двойным мозгом (Dual-Brain Architecture). Это два когнитивных движка — один для агентных рассуждений на базе больших языковых моделей, а второй для детерминированного выполнения бизнес-правил — работающие параллельно через общую память в рамках единой среды выполнения.
Этот дизайн отражает суровый урок, который Kore.ai извлекла из более чем десятилетнего опыта развертывания ИИ в банковской сфере, здравоохранении, страховании и телекоммуникациях. В таких средах полностью перекладывать принятие решений на языковую модель недопустимо.
«Предприятия не собираются полностью передоверять принятие решений модели», — заявил Конеру. Он провел резкую грань с новыми ИИ-стартапами: «Ряд появившихся в последнее время ИИ-стартапов, особенно в Кремниевой долине, по сути представляют собой фреймворки, созданные в виде обертки вокруг большой языковой модели (LLM). Это означает, что большая часть принятия решений отдана на откуп модели — вы сильно зависите от нее, и сама модель является тем, кто реализует защитные механизмы (guardrails)».
Подход Kore.ai меняет это правило. Защитные барьеры — как для входящих, так и для исходящих данных — обеспечиваются на уровне платформы, а не моделью. Оценки выполняются внутри механизма управления платформы. Бизнес-правила могут выполняться детерминировано, когда важна точность, в то время как LLM обрабатывает ответы в диалоговом режиме и рассуждения там, где это уместно. В сценарии здравоохранения, где ИИ-агент обрабатывает продление рецептов для миллионов потребителей, или в банковской среде, где агент консультирует клиентов по управлению портфелем, последствия галлюцинации ответа или неправильно выполненного рабочего процесса тяжелы. Kore.ai позиционирует архитектуру с двойным мозгом как инженерный ответ на проблему доверия, которая сдерживала внедрение корпоративного ИИ в регулируемых секторах.
О глубоком партнерстве Kore.ai с Microsoft и позиционировании вендорской нейтральности
Artemis запускается первоначально на Microsoft Azure, интегрируясь нативно с Microsoft Foundry, Microsoft Agent 365, Entra ID и Microsoft Graph API. Kore.ai является партнером по запуску Agent 365 и работает над тем, чтобы стать нативным сервисом Azure в составе Azure Foundry.
Партнерство с Microsoft носит глубокий характер. Конеру рассказал о нескольких совместных инициативах за последний год: агенты, созданные на платформе Kore.ai, могут работать в Azure Foundry, используя ее модели и инфраструктуру; продукт Kore.ai «AI for Work» интегрируется с Microsoft Copilot, благодаря чему корпоративные данные и агентские рабочие процессы отображаются прямо в интерфейсе Copilot; а «AI for Service» интегрируется в Dynamics 365 в рамках совместного предложения на рынке.
«У нас глубокие отношения, — сказал Конеру. — Фактически я нахожусь на их саммите генеральных директоров, и буду там следующие три дня».
Стивен Бойл (Stephen Boyle), корпоративный вице-президент по решениям для корпоративных партнеров в Microsoft, поддержал партнерство в пресс-релизе, посвященном Artemis, отметив, что платформа «интегрируется с Microsoft Foundry и Microsoft Agent 365, предоставляя клиентам регулируемую среду для создания, развертывания и работы ИИ-агентов».
Тем не менее, Kore.ai одновременно позиционирует себя как вендорно-нейтральную альтернативу Microsoft и ее конкурентам — напряженность, с которой компания справляется напрямую. «Все вендоры или технологические компании, которые вы упомянули, имеют наследие, которое они пытаются защитить», — сказал Конеру, отвечая на вопрос, почему директор по информационной безопасности (CIO) должен выбрать Kore.ai, а не действующего гиганта. «Существует встроенная привязка к их экосистеме — будь то приложение Salesforce, приложение ServiceNow, облако Microsoft Azure или что-то еще». Платформа поддерживает 175 различных моделей ИИ (включая решения от OpenAI, Anthropic и разработчиков с открытым исходным кодом), развертывается в средах Azure, AWS, Google Cloud и локально (on-premises), подключается к любому источнику данных через вызовы инструментов или MCP и работает более чем в 40 голосовых и цифровых каналах.
Как аптечная сеть и глобальный инвестиционный банк развернули ИИ-агентов в огромных масштабах
Заявления Kore.ai о готовности к корпоративному использованию подкрепляются внедрениями, которые входят в число крупнейших реализаций ИИ в мире.
Одна из крупнейших аптечных сетей в США (ее название Конеру не назвал, но описал достаточно подробно, чтобы ее можно было легко идентифицировать) ежегодно получает около 750 миллионов звонков от потребителей. Сеть подписала контракт с Kore.ai в конце марта 2025 года, развернула решение на собственной инфраструктуре, запустила половину из своих 9 000 магазинов в течение трех месяцев и вышла на полное развертывание во всех точках за полгода.
«Скорость, с которой они смогли создать очень сложный функционал (который требует понимания того, что представляет собой рецепт, способности отвечать на вопросы о нем, а затем привязки к бэкенд-системам для заполнения рецепта или его пополнения) — все эти процессы были выполнены по сути [с легкостью]», — сказал Конеру.
Второй пример связан со вторым по величине инвестиционным банком в мире, который развернул продукт Kore.ai «AI for Work» для 135 000 сотрудников и подрядчиков. Банк использует платформу, чтобы предоставить более чем 30 000 финансовых консультантов доступ к проприетарным исследованиям и данным о клиентских портфелях через интерфейс разговорного ИИ, при этом рутинные задачи выполняются с помощью агентских рабочих процессов. Переход от первых пользователей к глобальному развертыванию занял у банка меньше года. Третий клиент — крупный производитель полупроводников с 35 000 сотрудников в разных странах и говорящих на разных языках — развернул «AI for Work», начав с HR-сценариев (онбординг, управление льготами, оценка эффективности) с интеграцией бэкенда в Workday, а с тех пор расширил использование на ИТ, юридические и административно-хозяйственные рабочие процессы.
Послужной список Kore.ai у аналитиков и история финансирования подпитывают вызов гиперскейлерам
Запуск Artemis происходит на одном из самых ожесточенно оспариваемых рынков в корпоративных технологиях. Copilot Studio и Agent 365 от Microsoft, Agentforce от Salesforce, Vertex AI Agent Builder от Google и ИИ-агенты от ServiceNow нацелены на один и тот же бюджет ИТ-директоров. Между тем волна хорошо финансируемых стартапов — от устоявшихся игроков вроде UiPath до ИИ-нативных новичков — наводняет рынок фреймворками и платформами для создания агентов.
Конкурентная позиция Kore.ai опирается на несколько столпов. Компания регулярно получает признание от ведущих аналитических агентств: она была названа лидером в магическом квадранте Gartner для платформ корпоративного разговорного ИИ (по данным компании, она занимает самую высокую позицию по способности к реализации — Ability to Execute), лидером в отчете Forrester Wave для платформ когнитивного поиска с наивысшим рейтингом в категории «Стратегия», а также восходящим лидером в квадрантах развивающихся рынков Gartner (EMQ) как для генеративной инженерии ИИ, так и для приложений GenAI. Everest Group также назвала Kore.ai лидером в своем исследовании Agentic AI Products PEAK Matrix Assessment за 2026 год.
Финансовая траектория компании добавляет ей дополнительной надежности. В январе 2024 года Kore.ai привлекла $150 млн в ходе раунда под руководством FTV Capital при участии Nvidia, в результате чего общий объем финансирования достиг примерно $223 млн. Тогда TechCrunch сообщал, что регулярная годовая выручка компании превысила $100 млн, а платформа автоматизирует 450 миллионов взаимодействий ежедневно. В январе 2026 года компания обеспечила дополнительные инвестиции на стратегический рост под руководством AllianceBernstein Private Credit Investors при продолжении поддержки со стороны Vistara Growth, Beedie Capital и Sweetwater Private Equity. Сейчас компания заявляет о более чем 500 клиентах и партнерах из списка Global 2000, причем 75% ее клиентской базы составляют предприятия из регулируемых отраслей, а платформа поддерживает более 300 корпоративных интеграций.
Что запуск Artemis означает для будущего корпоративных платформ ИИ-агентов
Платформа Artemis доступна уже сегодня на kore.ai. Изначально она запускается на Microsoft Azure, а в дальнейшем планируется расширение доступности в других облаках. По словам Конеру, существующие клиенты (многие из которых построили текущие внедрения на предыдущей платформе Kore.ai без кода) планируют миграцию на новую архитектуру, в то время как все новые клиенты сразу начинают работу на Artemis.
Вопрос переносимости остается решенным лишь частично. Хотя сам по себе ABL является артефактом на базе YAML, который клиенты могут хранить в собственных системах и управлять им, среда выполнения (runtime), необходимая для его запуска, пока недоступна в виде автономного компонента. Конеру сообщил, что в будущем будет выпущена облегченная версия среды выполнения для клиентов, желающих запускать ABL за пределами полной платформы Kore.ai, но признал, что в первоначальном релизе приоритет отдан интегрированному корпоративному опыту.
Для ИТ-директоров, ориентирующихся на все более переполненный и динамичный рынок корпоративных ИИ-агентов, запуск Artemis ставит перед четким выбором: сделать ставку на нативную платформу гиперскейлера и смириться со связанной с этим привязкой к вендору, либо принять нейтральный слой, который обещает оркестрировать и контролировать агентов на любой модели, в любом облаке и у любого поставщика, но требует доверия к компании, которая, при всех ее масштабах и признании аналитиков, остается намного меньше конкурирующих с ней гигантов.
«Если я пойду по пути использования одного гиперскейлера или одной SaaS-компании, предоставляющей агентскую платформу, я так или иначе окажусь заперт в их экосистеме, — сказал Конеру. — Нам нужна стандартизация. Нам нужен централизованный способ создания и развертывания. Нам нужен централизованный способ управления».
Это смелое заявление от компании, которая потратила 12 лет на создание «водопровода» для корпоративного ИИ, в то время как более яркие имена захватывали заголовки СМИ. Но если следующая глава революции ИИ будет определяться не тем, какая модель умнее, а тем, какой платформе можно доверить безопасный запуск агентов в масштабе, то долгое ученичество Kore.ai в непрезентабельных окопах комплаенса, управления и развертывания в регулируемых отраслях может оказаться идеальным резюме для этой работы.
