Введение
Рост числа корпоративных информационных систем, цифровых сервисов и источников операционных данных делает автоматизацию не локальной задачей настройки отдельных сценариев, а вопросом архитектурной целостности предприятия. В этих условиях интерес смещается от простых скриптов и RPA-механизмов к мультиагентным системам, способным распределять роли, координировать действия и адаптировать выполнение задач в зависимости от контекста [1].
Однако сама возможность агентной автоматизации не устраняет проблему фрагментации корпоративной среды. Данные и регламенты распределены между ERP, CRM, BPM, системами документооборота, аналитическими платформами и внешними сервисами, поэтому без единого контура управления интеграция агентов способна увеличить число непрозрачных связей, точек отказа и рисков нарушения политик доступа.
Цель исследования заключается в выявлении принципов и условий, при которых интеграция мультиагентных систем (МАС) в корпоративный цифровой контур (КЦК) обеспечивает управляемую интеллектуальную автоматизацию процессов. Для достижения этой цели последовательно рассмотрены концептуальные основания такой интеграции, архитектурные уровни корпоративного контура и подходы к оценке рисков и результативности внедрения [2].
Теоретико-методические основания интеграции мультиагентных систем в корпоративный цифровой контур
Под МАС в настоящем исследовании понимается совокупность специализированных программных агентов, которые распределяют подзадачи, обмениваются контекстом и совместно формируют результат в рамках общей цели процесса. В отличие от одиночных интеллектуальных модулей такая система опирается на координацию ролей, правила передачи управления и механизмы разрешения конфликтов, что особенно важно для корпоративной среды [3].
КЦК представляет собой не только совокупность прикладных систем, но и управленческую среду, где соединяются данные, регламенты, интерфейсы, события и контрольные механизмы. Поэтому интеграция МАС требует включения агентов в уже существующие правила доступа, маршруты согласования, модели ответственности и процедуры аудита, а не их параллельного существования рядом с корпоративной ИТ-средой.
Ключевым методическим условием выступает баланс между гибкостью и стандартизацией. Low-code/no-code среды расширяют возможности предметных подразделений по быстрой настройке процессов, однако без общей архитектурной рамки и политик управления они ускоряют накопление несогласованных сценариев. Следовательно, интеллектуальная автоматизация должна проектироваться одновременно на уровне агентного взаимодействия и на уровне корпоративного контроля, где задаются правила доступа, ограничения автономности и границы ответственности [4].
Архитектура корпоративного контура интеллектуальной автоматизации
Интеграция МАС в КЦК строится как многоуровневая архитектура, в которой доступ к данным, координация ролей, исполнение действий и контроль образуют единый технологический контур. Практическая ценность такого подхода состоит в том, что интеллектуальные функции встраиваются не в виде изолированных экспериментов, а как управляемый слой корпоративной автоматизации [5]. Для детализации функций и зон контроля по уровням архитектуры в табл. 1 представлено распределение ключевых задач, рисков и механизмов управления.
Таблица 1 фиксирует, что основная сложность интеграции смещается с разработки отдельных агентов на согласование уровней доступа, оркестрации, исполнения и аудита. Именно на этих уровнях определяется, сможет ли МАС работать в корпоративной среде устойчиво и воспроизводимо.
Таблица 1. Распределение функций, рисков и механизмов контроля по уровням интеграции МАС в КЦК [6]
|
Архитектурный уровень |
Основные функции |
Критические риски |
Механизмы контроля |
|
Доступ к данным и инструментам |
Подключение корпоративных репозиториев, сервисов и событий; нормализация контекста; управление коннекторами |
Несогласованные коннекторы, утечки контекста, избыточные права доступа |
Реестр коннекторов, сегментация, журнал обращений |
|
Оркестрация задач и ролей |
Декомпозиция процесса, маршрутизация подзадач, назначение агентов, эскалация исключений |
Конфликты ролей, циклические вызовы, потеря ответственности |
Политики Guardrails, лимиты задач, контроль состояния, правила эскалации |
|
Исполнительное взаимодействие |
Изменение статусов, запуск сценариев, запись результатов в ERP/CRM/BPM, подготовка ответов |
Ошибки транзакций, некорректные команды, нарушение регламентов |
Подтверждение критических действий, откат, журнал действий, тестовый контур |
|
Наблюдаемость и аудит |
Телеметрия, трассировка решений, контроль версий промптов и инструментов, хранение |
Непрозрачность решений, невозможность воспроизведения, скрытые отклонения |
Централизованный мониторинг, метрики, аудит, сохранение контекста действий |
|
Контур «человек-в-петле» |
Подтверждение высокорисковых операций, интерпретация исключений, корректировка правил |
Ложно-полная автономность, снижение ответственности, операционная слепота |
Пороги эскалации, матрица критичности, обучение пользователей, регламент ручного вмешательства |
Данные Таблицы 1 показывают, что наиболее критичны не алгоритмические, а контурные риски: избыточные права доступа, рассогласование ролей, непрозрачность маршрута решения и отсутствие механизма отката. Поэтому зрелая архитектура должна предусматривать реестр коннекторов, централизованные политики Guardrails, журнал действий и обязательное разделение сред исполнения для тестовых и продуктивных операций [7].
Особое значение имеет контур «человек-в-петле» при высокорисковых операциях. Если агент инициирует изменение статуса заявки, запуск платежа или запись данных в корпоративную систему, критические действия должны подтверждаться по матрице критичности, а исключения – передаваться ответственному сотруднику. В противном случае рост автономности не повышает зрелость автоматизации, а переводит ошибки на более дорогой организационный уровень [8].
Управление рисками и оценка результативности интеллектуальной автоматизации
Архитектурные решения следует оценивать не только концептуально, но и через наблюдаемые признаки зрелости внедрения и масштаба сопутствующих рисков. На Рисунке 1 сведены отдельные показатели из актуальных международных исследований, характеризующие контекст развития интеллектуальной автоматизации в 2025-2026 гг.
Рисунок 1. Отдельные индикаторы зрелости и рисков интеллектуальной автоматизации, % [9]
Показатели на Рисунке 1 неоднородны по методике измерения, однако в совокупности демонстрируют общую тенденцию: интеллектуальная автоматизация быстро выходит за рамки пилотных проектов и становится частью корпоративной операционной практики. Одновременно масштабирование агентных решений сопровождается дефицитом инфраструктурной готовности, ресурсов сопровождения и инструментов контроля [10].
Рост распространенности агентных решений усиливает риск несанкционированной или слабо управляемой автоматизации [11]. По данным опросов 2025 г., значительная часть разработчиков уже использует ИИ-инструменты регулярно, но многие организации по-прежнему испытывают нехватку инфраструктуры, механизмов управления и безопасных контуров развертывания, что повышает вероятность накопления непрозрачных сценариев и ошибок исполнения.
В этих условиях результативность интеграции МАС целесообразно оценивать не только по скорости операций или сокращению ручного труда. Для КЦК более значимы показатели воспроизводимости решений, полноты аудита, доли эскалированных исключений, числа ошибок после агентного вмешательства и времени безопасного отката. Чем лучше эти метрики связаны с корпоративной архитектурой и регламентами, тем выше практическая устойчивость интеллектуальной автоматизации [12].
Заключение
Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что интеграция мультиагентных систем в корпоративный цифровой контур должна рассматриваться не как внедрение отдельного интеллектуального инструмента, а как перестройка логики исполнения процессов в пределах единой архитектурной среды. Решающее значение имеет не сама способность агентов генерировать решения или инициировать действия, а степень их включенности в корпоративные правила доступа, маршруты согласования, механизмы журналирования и процедуры отката. При отсутствии такой связности даже функционально эффективные агентные решения повышают вероятность фрагментации процессов и разрыва зон ответственности.
Цель исследования, сформулированная во введении, достигнута: выявлены концептуальные основания интеграции МАС в корпоративный цифровой контур, раскрыты ключевые уровни архитектуры такой интеграции и обоснованы подходы к оценке ее рисков и результативности. Обобщение рассмотренных материалов показывает, что зрелость интеллектуальной автоматизации определяется согласованностью трех контуров – агентного, платформенного и управленческого. Отсюда следует авторский вывод о том, что автономность в корпоративной среде должна носить дифференцированный характер: чем выше критичность операции, тем жестче должны быть правила эскалации, подтверждения и последующего аудита.
Практический итог исследования состоит в том, что проектирование корпоративной интеллектуальной автоматизации целесообразно строить вокруг ограниченного набора проверяемых критериев: воспроизводимости решений, полноты трассировки действий, доли исключений, переданных человеку, и времени безопасного отката после агентного вмешательства. Такой подход позволяет сместить оценку эффективности от абстрактного тезиса об «умной автоматизации» к измеримой архитектурной зрелости. Перспективным направлением дальнейшей работы является эмпирическая проверка предложенных положений на материалах корпоративных внедрений в финансовых, промышленных и сервисных цифровых средах.
Библиографический список
- Li X., Wang S., Zeng S., Wu Y. et al. A survey on LLM-based multi-agent systems: workflow, infrastructure, and challenges // Vicinagearth. 2024. Vol. 1. P. 9. DOI: 10.1007/s44336-024-00009-2.
- Microsoft. 2025: The year the Frontier Firm is born. 2025 Work Trend Index. URL: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born (дата обращения: 09.04.2026)
- Hrebeniuk O. A model for integrating multi-agent systems and no-code architectures for intelligent automation of enterprise processes // Cold Science. 2026. № 25. P. 25-34.
- Viljoen A., Stelzl B., Yang M., Nguyen J., Hein A., Elshan E., Krcmar H. Navigating Flexibility and Standardisation in Low-Code/No-Code Development // Information Systems Journal. 2026. Vol. 36. № 1. P. 95-109. DOI: 10.1111/isj.70001.
- Gvilava N.T. Autonomous intelligent agents in decision support systems for critical infrastructure // Professional Bulletin: Information Technology and Security. 2025. № 1. P. 55-61.
- Viljoen A., Radić M., Hein A., Nguyen J., Krcmar H. Governing Citizen Development to Address Low-Code Platform Challenges // MIS Quarterly Executive. 2024. Vol. 23. № 3. P. 305-324. DOI: 10.17705/2msqe.00100.
- Naqvi B., Kedziora D., Zhang L., Oyedeji S. Quality of Low-Code/No-Code Development Platforms Through the Lens of ISO 25010:2023 // Computer. 2025. Vol. 58. № 3. P. 30-40. DOI: 10.1109/MC.2024.3493192.
- Hrebeniuk O. Business process automation using AI agent orchestration systems // Journal of Advanced Research in Technical Science. 2026. № 52. P. 83-91.
- Anthropic. Introducing the Model Context Protocol. 2024. URL: https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol (дата обращения: 09.04.2026)
- Google Developers Blog. Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A). 2025. URL: https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/ (дата обращения: 09.04.2026)
- Salesforce. State of IT, 4th Edition: AI and App Development. 2025. URL: https://www.salesforce.com/en-ca/wp-content/uploads/sites/8/documents/PDF/ salesforce-state-of-it-ai-and-app-development-report-2025-ca.pdf
- salesforce-state-of-it-ai-and-app-development-report-2025-ca.pdf (дата обращения: 09.04.2026)
- Stack Overflow. 2025 Developer Survey: AI. 2025. URL: https://survey.stackoverflow.co/2025/ai (дата обращения: 09.04.2026)