Технологии
«Место, где агент собран, больше не решает, видите ли вы его»: IBM свела агентов из Bedrock, Microsoft Foundry и Google Gemini в один контур управления
2 октября 2026 года IBM описала сентябрьские обновления IBM watsonx Orchestrate. AI Gateway теперь обнаруживает и импортирует агентов, построенных на Microsoft Foundry и Google Gemini Enterprise Agent Platform, — в дополнение к Amazon Bedrock, так что инвентарь, политики и контроль агентов собираются в одном месте независимо от облака. Вышедший 30 сентября в общую доступность Custom LLM-as-a-Judge запускает шесть готовых оценщиков на живом трафике с настраиваемой частотой выборки: по умолчанию 3 %, до 20 % на отдельный оценщик. Agent Identity, дающая каждому агенту отдельную проверяемую личность, остаётся в приватном предпросмотре с поддержкой IBM Verify и Microsoft Entra.

Что вошло в сентябрьский релиз
IBM собрала в одном сообщении четыре изменения watsonx Orchestrate, вышедшие в сентябре, и обозначила главный сдвиг: контур управления агентами перестаёт зависеть от облака, в котором агент построен.
Месяцем раньше AI Gateway начал обнаруживать и импортировать агентов на Amazon Bedrock; теперь к нему добавились Microsoft Foundry и Google Gemini Enterprise Agent Platform. Параллельно Agent Identity, дающая агенту собственную учётную личность, находится в предпросмотре, а оценка качества агентов в проде получила общую доступность и настройку частоты выборки.
Авторы публикации подчёркивают, что речь идёт о четырёх улучшениях одного релиза, а не о четырёх отдельных продуктах: изменения касаются того, откуда агенты попадают в контур, как их оценивают после запуска, как им выдают личность и как их видит конкретный оператор.
Один инвентарь на три облака
AI Gateway в watsonx Orchestrate подключается к Microsoft Foundry и Google Gemini Enterprise Agent Platform в дополнение к Amazon Bedrock: каждую подключённую платформу можно просканировать, обнаружить работающих на ней агентов и импортировать их в тот же контур управления, в котором живут собственные агенты. Предпросмотр этих подключений датирован 15 сентября 2026 года.
IBM описывает три практических следствия. Один инвентарь: агенты из Amazon Bedrock, Microsoft Foundry и Gemini Enterprise Agent Platform встают рядом с нативными агентами в едином представлении. Один набор политик: контроль, заданный на уровне Gateway, применяется к каждому подключённому агенту независимо от того, в каком облаке он работает. Меньше дублирования: если разные команды собрали похожих агентов на разных платформах, пересечение становится видно, и лишних агентов можно вывести из эксплуатации.
Логику IBM объясняет так: большинство крупных предприятий строят агентов более чем в одном облаке, а нативный инструментарий каждой платформы рассчитан на управление агентами только этой платформы.
«watsonx Orchestrate спроектирован так, чтобы стоять над всеми ними, поэтому место, где агент был собран, больше не решает, видите ли вы его и можете ли им управлять», — говорится в сообщении.
Как агентов оценивают в продакшене
С 30 сентября 2026 года в общей доступности Custom LLM-as-a-Judge: шесть готовых оценщиков работают на живом трафике агентов, а администратор решает, какие оценщики запускаются и как часто оценка выбирает прогоны.
IBM объясняет логику так: в августе Custom LLM-as-a-Judge позволил задавать критерии качества на этапе сборки, но сложный вопрос начинается в проде. Сплошная оценка каждого прогона по множеству метрик дорога, а обобщённая оценка качества редко совпадает с тем, что действительно важно бизнесу; новые элементы управления позволяют решать, куда идёт бюджет на оценку.
Шесть предустановленных оценщиков — токсичность, полезность, галлюцинации, лаконичность, релевантность контекста и релевантность ответа — доступны из коробки, чтобы команды начинали следить за качеством, не описывая критерии с нуля. Администратор включает и выключает отдельных оценщиков на уровне тенанта, а значение по умолчанию — выборка 3 % по всем оценщикам; для любого отдельного оценщика порог можно поднять вплоть до 20 %, и оценщик без собственной ставки наследует значение тенанта. Всё это применимо и к нативным, и к внешним агентам.
Каждая оценка — это вызов модели, поэтому частота выборки оказывается прямым рычагом стоимости. IBM приводит пример: банк, наблюдающий за клиентским агентом, может выбрать высокую частоту для токсичности, где сосредоточен репутационный риск, и оставить лаконичность на значении по умолчанию — так счёт за мониторинг отражает профиль риска, а не фиксированную ставку на всё.
Agent Identity: отдельная личность для каждого агента
Agent Identity, находящаяся в предпросмотре, даёт каждому агенту в watsonx Orchestrate уникальную проверяемую личность, отдельную и от того, кто агента построил, и от того, кто им пользуется. Вместо нового хранилища личностей watsonx Orchestrate связывает личности агентов с провайдером идентичности, который в организации уже работает; приватный предпросмотр поддерживает IBM Verify и Microsoft Entra.
Проблема, которую это решает, знакома: многие агенты сегодня аутентифицируются общими сервисными учётными записями, статичными API-ключами или учётными данными самого пользователя. Из-за этого трудно отличить, что сделал пользователь, а что агент от его имени, и агент нередко получает больше прав, чем требует задача.
IBM называет три механизма. Отдельная личность для каждого агента: агентов, построенных в watsonx Orchestrate или зарегистрированных в нём, можно зарегистрировать у провайдера идентичности организации, и если личность отключена там, агента можно остановить. Права, ограниченные задачей: вместо наследования всех разрешений пользователя агент получает короткоживущий токен, ограниченный выполняемой задачей. Прозрачный аудит: записи сохраняют связь между пользователем, сделавшим запрос, агентом, который действовал, и инструментом, который он вызвал, — например, показывают, что конкретный агент обратился к Workday от имени пользователя, а не просто что пользователь обратился к Workday.
Каждый агент видим, каждый агент подотчётен
IBM выстраивает эту линию с июня: тогда агентское хозяйство стало видно в едином контуре управления; в июле появился предпросмотр агента AgentOps для улучшения агентов после запуска; в августе он вышел в общую доступность, а контур расширился агентами на Amazon Bedrock. В сентябре, по словам компании, хозяйство охватило три крупных облака, и IBM начала давать каждому агенту в нём собственную личность.
«Видеть каждого агента — это первый шаг. Команде безопасности нужно также знать, кто каждый агент, что ему разрешено делать и что он фактически сделал, прежде чем одобрять агентов для работы с чувствительными системами», — говорится в сообщении.
Отдельным пунктом IBM назвала персонализацию дашбордов: пользователи могут настраивать раскладку под свои задачи, не затрагивая опыт других. Компания обещает продолжать эту линию и отчитываться о прогрессе в таких же ежемесячных сообщениях.