Компанія Kore.ai представила платформу Agent Platform у версії Artemis, яка є фундаментальною переробкою їхньої основної технології. Ця система призначена для того, щоб підприємства могли створювати, керувати та оптимізувати ШІ-агентів за допомогою самого штучного інтелекту, скорочуючи процес, який традиційно займав місяці інженерної роботи, до кількох днів.
Платформа з’являється в момент, коли кожен великий технологічний вендор – від Microsoft і Salesforce до Google і ServiceNow – змагається за те, щоб стати стандартною інфраструктурою для корпоративних ШІ-агентів. Відповідь Kore.ai на це конкурентне поле – це ставка на нейтральність, власну проміжну мову для визначення агентів та філософію, що основну роботу з розробки повинні виконувати ШІ, а не розробники-люди.
«Ми прагнемо змінити парадигму того, як люди проєктують, створюють, розгортають та оптимізують агентні ШІ-додатки», — зазначив засновник і генеральний директор компанії Радж Конеру в ексклюзивному інтерв’ю напередодні запуску. «Загальна тема, яку ми висуваємо зараз: ви робите ШІ за допомогою ШІ — ви проєктуєте за допомогою ШІ, будуєте за допомогою ШІ, тестуєте за допомогою ШІ, розгортаєте за допомогою ШІ, керуєте за допомогою ШІ та оптимізуєте за допомогою ШІ».
Нова мова на основі YAML стандартизує визначення та управління ШІ-агентами в корпоративному сегменті
Технічним ядром платформи Artemis є Agent Blueprint Language (ABL) — компільована декларативна мова на основі YAML, яка стандартизує процеси визначення, валідації та управління ШІ-агентами, робочими процесами та мультиагентними системами. Kore.ai описує її як проміжний рівень, що знаходиться між природномовними інструкціями, які може надати бізнес-користувач, і виробничою інфраструктурою, де агенти фактично працюють.
ABL має власний парсер, компілятор та середовище виконання. Вона підтримує шість вбудованих шаблонів оркестрації:
- Supervisor
- Delegation
- Handoff
- Fan-out
- Escalation
- Agent-to-agent federation
Ці шаблони визначають, як кілька агентів координуються для виконання складних завдань.
Конеру розглядає ABL як відповідь на фундаментальний пробіл у сучасному ландшафті ШІ. «Існує багато цінності в генерації коду, який розробники використовують для створення додатків», — сказав він. «Ми побачили прогалину між генерацією коду та його фактичним виконанням на інфраструктурі — з розгортанням, управлінням версіями, керуванням та спостережуваністю, необхідними для продакшену».
Оскільки артефакти ABL базуються на YAML, їх можна зберігати в GitHub, керувати версіями через CI/CD конвеєри, а також переглядати як розробниками, так і бізнес-стейкхолдерами. Це дизайнерське рішення покликане подолати розрив між no-code платформами та традиційною розробкою програмного забезпечення. «Кінцевим артефактом є ABL, конструкція на основі YAML — ви можете розмістити її в GitHub, ви можете керувати версіями», — сказав Конеру. «Це надає бізнес-людям, розробникам та ІТ єдиний стандарт для побудови».
ШІ-архітектор Kore.ai перетворює бізнес-цілі, висловлені простою мовою, на готові до виробництва агентні системи
Другим ключовим інноваційним елементом є Arch — система ШІ, яка перетворює бізнес-вимоги на готову до продакшену ABL. Користувачі надають специфікації, джерела даних та бізнес-правила природною мовою. Потім Arch проєктує мультиагентну топологію, обираючи з шести шаблонів оркестрації платформи, генерує код ABL, створює тестові дані, розгортає додаток і контролює його в продакшені.
Важливо, що Arch також відповідає за оптимізацію. Він відстежує, чи досягають розгорнуті агенти поставлених цілей, виявляє, де і чому вони не справляються, і автоматично перегенерує та перерозгортає вдосконалену ABL для підвищення продуктивності.
«Подумайте про це так», — пояснив Конеру. «Спочатку я хотів 50% автоматизації для певного сценарію використання. Я отримую 30%. Завдяки цьому циклу оптимізації, показник зростає до 50% шляхом коригування додатку на основі реальних даних використання».
Цей підхід із замкнутим циклом — проєктування, побудова, тестування, розгортання, управління, оптимізація — є спробою Kore.ai відрізнитися як від конфігураційних no-code платформ, що домінували в попередню епоху розробки чат-ботів, так і від фреймворків pro-code, що з’являються від компаній на кшталт Anthropic та OpenAI. Конеру стверджує, що останні покладають надмірне навантаження на окремих розробників. «Отже, це зсув парадигми в тому, як будувалися ШІ-агенти до цього часу», — сказав він, «або за допомогою no-code платформ, заснованих на конфігурації — і ми були одними з них — або за допомогою можливостей pro-code, які ви отримуєте з Cloud code чи Codex, що потім покладає відповідальність на розробника побудувати платформу для себе».
Чому Kore.ai створила «подвійний мозок» для забезпечення безпеки ШІ-агентів у банківській, медичній та інших регульованих галузях
Мабуть, найважливішим архітектурним елементом платформи Artemis є те, що Kore.ai називає своєю архітектурою «Подвійний мозок» (Dual-Brain Architecture). Це два когнітивні двигуни — один для агентного міркування, керований великими мовними моделями (LLM), а інший для детермінованого виконання бізнес-правил — що працюють паралельно через спільну пам’ять у межах одного середовища виконання.
Така конструкція є результатом гіркого досвіду, отриманого Kore.ai за понад десятиліття розгортання ШІ у банківській, медичній, страховій та телекомунікаційній сферах. У цих середовищах повне делегування прийняття рішень мовній моделі є неприйнятним.
«Підприємства не збираються повністю передавати прийняття рішень моделі», — сказав Конеру. Він провів чітке розмежування з новими ШІ-нативними стартапами: «Численні компанії, створені на основі ШІ, що з’явилися нещодавно, особливо в Кремнієвій долині, по суті є фреймворками, побудованими як обгортка навколо LLM. Це означає, що значна частина прийняття рішень залишається за моделлю — ви сильно залежите від неї, і сама модель впроваджує захисні механізми».
Підхід Kore.ai перевертає це. Захисні механізми — як на вході, так і на виході — застосовуються на рівні платформи, а не моделлю. Оцінки виконуються в механізмі керування платформи. Бізнес-правила можуть виконуватися детерміновано, коли важлива точність, тоді як LLM обробляє розмовні відповіді та міркування, де це доречно. У медичному сценарії, де ШІ-агент обробляє поповнення рецептів для мільйонів споживачів, або в банківському середовищі, де агент консультує клієнтів щодо управління портфелем, наслідки галюцинацій або неналежного виконання робочого процесу є серйозними. Kore.ai позиціонує архітектуру «Подвійний мозок» як інженерне рішення проблеми довіри, яка сповільнює впровадження корпоративного ШІ у регульованих секторах.
Глибоке партнерство Kore.ai з Microsoft — і їхня пропозиція щодо нейтральності постачальника
Artemis спочатку запускається на Microsoft Azure, інтегруючись нативно з Microsoft Foundry, Microsoft Agent 365, Entra ID та Microsoft Graph API. Kore.ai є партнером-засновником Agent 365 і працює над тим, щоб стати нативним сервісом Azure у межах Azure Foundry.
Партнерство з Microsoft є глибоким. Конеру описав численні спільні ініціативи протягом минулого року: агенти, побудовані на платформі Kore.ai, можуть працювати на Azure Foundry, використовуючи його моделі та інфраструктуру; продукт Kore.ai AI for Work інтегрується з Microsoft Copilot, щоб корпоративні дані та агентні робочі процеси відображалися безпосередньо в інтерфейсі Copilot; а AI for Service інтегрується з Dynamics 365 як спільна пропозиція для виходу на ринок.
«Існує глибокі стосунки», — сказав Конеру. «Насправді, я перебуваю на їхньому CEO Summit, а потім ще три дні».
Стівен Бойл, віцепрезидент з корпоративних партнерських рішень у Microsoft, висловив підтримку партнерству в пресрелізі Artemis, зазначивши, що платформа «інтегрується з Microsoft Foundry та Microsoft Agent 365, надаючи клієнтам кероване середовище для створення, розгортання та експлуатації ШІ-агентів».
Водночас Kore.ai позиціонує себе як нейтральну альтернативу Microsoft та іншим гравцям — це напруження, з яким компанія відкрито працює. «У всіх вендорів чи технологічних компаній, які ви згадали, є спадщина, яку вони намагаються захистити», — сказав Конеру, відповідаючи на запитання, чому CIO слід обрати Kore.ai замість існуючого постачальника. «Існує вбудована прив’язка до їхньої спадщини, чи то застосунок Salesforce, ServiceNow, хмара Microsoft Azure, чи щось інше». Платформа підтримує 175 різних ШІ-моделей — включаючи моделі від OpenAI, Anthropic та розробників з відкритим кодом, розгортається на Azure, AWS, Google Cloud та локальних середовищах, підключається до будь-якого джерела даних через інструменти виклику або MCP, і забезпечує доставку через понад 40 голосових та цифрових каналів.
Як мережа аптек та глобальний інвестиційний банк розгорнули ШІ-агентів у величезних масштабах
Твердження Kore.ai про готовність до корпоративного використання підтверджуються розгортаннями, які належать до найбільших ШІ-впроваджень у світі.
Одна з найбільших мереж аптек у Сполучених Штатах — яку Конеру відмовився називати, але описав достатньо детально, щоб ідентифікація була легкою — отримує приблизно 750 мільйонів дзвінків від споживачів щорічно. Мережа уклала угоду з Kore.ai наприкінці березня 2025 року, розгорнула власну інфраструктуру, половина з 9000 її магазинів була запущена протягом трьох місяців, а повне розгортання у всіх магазинах завершилося протягом шести місяців.
«Швидкість, з якою вони змогли побудувати дуже складну функціональність — яка вимагає розуміння суті рецепту, можливості відповідати на запитання щодо них, а потім прив’язувати її до своїх бекенд-систем для виконання рецепту, його поповнення — всі ці процеси були, по суті, виконані», — сказав Конеру.
Другий приклад включає другий за величиною інвестиційний банк у світі, який розгорнув продукт Kore.ai AI for Work для 135 000 співробітників та підрядників. Банк використовує платформу, щоб надати понад 30 000 фінансових консультантів доступ до власної дослідницької інформації та даних клієнтських портфелів через розмовний інтерфейс, при цьому агентні робочі процеси обробляють рутинні завдання. Розгортання від перших користувачів до глобального запуску зайняло менше року. Третій клієнт — великий виробник напівпровідників з 35 000 співробітників у різних країнах та мовах — розпочав використання AI for Work з HR-завдань, таких як адаптація, управління пільгами та огляди продуктивності, з інтеграцією до Workday, а потім розширив сферу застосування на робочі процеси ІТ, юридичного відділу та управління об’єктами.
Історія корегування Kore.ai аналітиками та історія фінансування підживлюють їхній виклик гіперскейлерам
Запуск Artemis відбувається на одному з найбільш конкурентних ринків корпоративних технологій. Copilot Studio та Agent 365 від Microsoft, Agentforce від Salesforce, Vertex AI Agent Builder від Google та AI Agents від ServiceNow націлені на той самий бюджет CIO. Тим часом хвиля добре профінансованих стартапів — від усталених гравців, як-от UiPath, до нових ШІ-нативних компаній — насичує ринок фреймворками та платформами для створення агентів.
Конкурентна позиція Kore.ai базується на кількох стовпах. Компанія здобула послідовне визнання від провідних аналітичних фірм: її було названо лідером у Magic Quadrant for Enterprise Conversational AI Platforms від Gartner (найвищий показник за здатністю до виконання, згідно з компанією), лідером у Forrester Wave for Cognitive Search Platforms з найвищим рейтингом у категорії «Стратегія», а також «Виходячим лідером» у квадрантах Gartner для інженерії генеративного ШІ та додатків GenAI. Everest Group також визнав Kore.ai лідером у своїй оцінці Agentic AI Products PEAK Matrix Assessment за 2026 рік.
Фінансова траєкторія компанії додає довіри. У січні 2024 року Kore.ai залучила 150 мільйонів доларів у раунді, очолюваному FTV Capital за участю Nvidia, що довело загальне фінансування приблизно до 223 мільйонів доларів. TechCrunch повідомляв тоді, що річний регулярний дохід компанії перевищував 100 мільйонів доларів, а платформа автоматизувала 450 мільйонів взаємодій щодня. У січні 2026 року компанія отримала додаткові інвестиції на стратегічний розвиток під керівництвом AllianceBernstein Private Credit Investors, за підтримки Vistara Growth, Beedie Capital та Sweetwater Private Equity. Наразі компанія налічує понад 500 клієнтів та партнерів з числа Global 2000, причому 75% її клієнтської бази працює в регульованих галузях, а підтримка надається для понад 300 корпоративних інтеграцій.
Що означає запуск Artemis для майбутнього платформ корпоративних ШІ-агентів
Платформа Artemis доступна вже сьогодні на kore.ai, спочатку запускаючись на Microsoft Azure, а ширша хмарна доступність буде забезпечена пізніше. Конеру зазначив, що існуючі клієнти — багато з яких побудували свої поточні впровадження на попередній no-code платформі Kore.ai — планують міграцію на нову архітектуру, тоді як усі нові клієнти починають роботу з Artemis.
Питання переносимості залишається частково невирішеним. Хоча сама ABL є артефактом на основі YAML, який клієнти можуть зберігати та керувати ним у власних системах, середовище виконання, необхідне для її виконання, поки що не доступне як окремий компонент. Конеру повідомив, що легша версія середовища виконання буде доступна в майбутньому для клієнтів, які хочуть запускати ABL поза межами повної платформи Kore.ai, але визнав, що початковий реліз пріоритезує інтегрований корпоративний досвід.
Для CIO, які навігують у все більш переповненому та швидкоплинному ринку корпоративних ШІ-агентів, запуск Artemis ставить чіткий вибір: зробити ставку на власну платформу гіперскейлера та прийняти прив’язку, яка з цим пов’язана, або ж прийняти нейтральний шар, який обіцяє оркеструвати та керувати агентами незалежно від моделі, хмари чи постачальника — але вимагає довіри до компанії, яка, попри свій масштаб та визнання аналітиків, залишається значно меншою за гігантів, з якими вона конкурує.
«Якщо я збираюся піти шляхом одного гіперскейлера або однієї SaaS-компанії, яка надає агентну платформу, я певним чином потраплю в залежність», — сказав Конеру. «Нам потрібна стандартизація. Нам потрібен центральний спосіб створення та розгортання. Нам потрібен центральний спосіб управління».
Це смілива заява від компанії, яка провела 12 років, створюючи «труби» для корпоративного ШІ, поки більш помітні гравці привертали до себе увагу. Але якщо наступний розділ революції ШІ буде визначатися не тим, яка модель найрозумніша, а тим, якій платформі можна довіряти безпечно керувати агентами у великих масштабах, то довгий період навчання Kore.ai в негламурних окопах відповідності нормам, управління та розгортання в регульованих галузях може виявитися саме тим резюме, яке потрібне для цієї роботи.
Прогноз ІТ-Блогу: Платформа Artemis від Kore.ai, що робить ставку на нейтральність та використання ШІ для розробки ШІ, може стати значним гравцем на ринку корпоративних ШІ-агентів. Її здатність до абстракції та незалежності від конкретних моделей та хмарних провайдерів може залучити компанії, які прагнуть уникнути прив’язки до одного постачальника, особливо в регульованих галузях.
За матеріалами: venturebeat.com