Современные предприятия сталкиваются с трудностями при внедрении агентных платформ, таких как Amazon Bedrock AgentCore. Создание рабочего прототипа может занять всего несколько часов, однако переход к производственной версии требует значительно больше усилий. Когда агент должен обслуживать более одного пользователя, возникают новые инженерные задачи, такие как управление параллельностью и изоляцией сессий, что усложняет процесс.
По данным отраслевых опросов, проведенных в начале 2026 года, практически все компании занимаются экспериментами с ИИ, однако только около 25% организаций смогли масштабировать агенты хотя бы в одной функции. Внутренние исследования компании Wood Mackenzie показывают, что 88% концепций ИИ не достигают широкого развертывания. Основные причины этого кроются в архитектурных аспектах, а не в самих моделях.
Эти результаты подчеркивают важность создания стандартизированных платформ для агентных решений, которые могут сократить разрыв между экспериментами и производством. Устранение архитектурных проблем может значительно увеличить шансы на успешное внедрение ИИ в бизнес-процессы, что в свою очередь может привести к улучшению эффективности и конкурентоспособности компаний.