Репортаж от Wedoany，Поставщик решений для автоматизации рабочих процессов Pegasystems (сокращенно Pega) выпустил ряд усовершенствований в области искусственного интеллекта, направленных на помощь предприятиям во внедрении ИИ-агентов в ключевые бизнес-процессы при сохранении контроля, надежности и управлении затратами.
Эти обновления, анонсированные на конференции PegaWorld, охватывают оркестровку агентов, разработку приложений, обучение сотрудников, а также новую модель ценообразования, призванную ответить на растущие опасения по поводу затрат на ИИ на основе больших языковых моделей. Соответствующие объявления являются частью версии Pega Infinity '26, выход которой ожидается в третьем квартале.
Pega решает все более острый вопрос: как организациям выйти за рамки пилотных проектов и развернуть ИИ-агентов в масштабе, не создавая операционных, нормативных или финансовых рисков. Главный директор по продуктам компании Керим Акгонюль заявил, что Infinity '26 может стать самым амбициозным релизом продуктов за последние десять лет.
Отвечая на разрыв между инвестициями в ИИ и реальной отдачей, технический директор и руководитель отдела маркетинга Pega Дон Шуэрман отметил, что люди осознают: если не проявлять осторожность, агенты могут потреблять огромное количество токенов без существенного повышения эффективности бизнеса. Токены — это строительные блоки данных (например, части слов и знаки препинания), которые обрабатывают и генерируют ИИ-модели; большинство провайдеров ИИ-моделей взимают плату в зависимости от использования токенов.
Ключевым элементом анонса является расширенная поддержка протокола Model Context Protocol (MCP), который позволяет сторонним ИИ-агентам обнаруживать и выполнять рабочие процессы Pega. Агенты, созданные на базе таких платформ, как Anthropic Claude, Google Gemini, LLM от OpenAI и AgentCore от Amazon Web Services, смогут вызывать управляемые Pega бизнес-процессы, соблюдая при этом корпоративные правила управления.
Pega считает, что многие подходы к ИИ-агентам чрезмерно полагаются на повторяющиеся рассуждения больших языковых моделей, что приводит к нестабильным результатам и высоким затратам. Компания продвигает свою так называемую архитектуру «предсказуемого ИИ», перенося большую часть рассуждений ИИ на этап проектирования приложения, а не на этап выполнения. Керим Акгонюль отметил, что новые функции MCP предоставляют организациям простой способ подключения своих ИИ-агентов к ключевым бизнес-процессам для оркестровки предсказуемых результатов с предсказуемыми затратами.
Компания также представила новые сервисы агентов, включая «агента распределения задач», который может автоматически связываться с сотрудниками или клиентами при необходимости утверждения или получения дополнительной информации, а также агента обработки документов, способного анализировать, классифицировать и извлекать информацию из документов, изображений и PDF-файлов.
В области разработки Pega запустила Infinity Studio — переработанную среду разработки на базе ИИ, объединяющую функции своей платформы проектирования рабочих процессов Blueprint AI. Infinity Studio интегрируется со сторонними помощниками по кодированию, такими как GitHub Copilot, Claude Code и OpenAI Codex, одновременно внедряя лучшие практики архитектуры в процесс разработки. Разработчики могут использовать ИИ-помощника в Infinity Studio для настройки интеграций, проектирования рабочих процессов и изменения пользовательского интерфейса с помощью инструкций на естественном языке. Платформа автоматически генерирует планы внедрения на основе проектов Blueprint и предоставляет доступ к рабочим процессам через интерфейс MCP.
Pega также объявила о «Программе для дизайнеров решений» — проекте обучения и сертификации, направленном на устранение разрыва между бизнес-требованиями и технической реализацией. Программа включает бесплатную сертификацию через Pega Academy, семинары по внедрению Blueprint и общественный проект. Согласно отчетам первых клиентов, методология Blueprint Delivered ускоряет этап обнаружения на 50%, 80% проектов запускаются в течение 90 дней, а объем доработок после первоначального проектирования сокращается на 30%.
Уникальной особенностью сегодняшнего анонса является отказ Pega от ценообразования на основе токенов для ИИ. Согласно новой модели, клиенты будут платить фиксированную плату за каждый завершенный бизнес-кейс, а не за потребленные токены. Pega заявляет, что такой подход направлен на устранение так называемого «налога на ИИ-токены» за счет снижения зависимости от повторяющихся рассуждений во время выполнения. Компания оценивает, что некоторые клиенты могут снизить затраты на ИИ более чем в 20 раз в зависимости от сложности и масштаба рабочих процессов.
Основатель и генеральный директор Алан Трефлер заявил, что предприятия быстро осознают абсурдность токенмаксинга (tokenmaxxing), который ведет лишь к неустойчивым затратам и непредсказуемым результатам. Токенмаксинг — это практика измерения производительности сотрудников по количеству потребленных ИИ-токенов. ИИ приносит наибольшую ценность, когда обеспечивает надежные результаты в масштабе. Именно поэтому Pega взимает плату не за количество использованных клиентом токенов, а за выполненную им значимую работу. Трефлер также подчеркнул, что Pega отличается от конкурентов, сильно полагающихся на фреймворки агентов, управляемые подсказками, делая акцент на детерминированных рабочих процессах, а не на множестве автономных агентов. Он считает, что ключ в том, что каждое приложение может иметь автоматически созданного агента, который знает, как обрабатывать рабочие процессы этого приложения.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
