Переход от прототипов ИИ-агентов к их работе в реальных условиях — ключевая трудность для команд ИИ с прицелом на 2026 год и дальше. Собрать прототип не проблема: подключили LLM, добавили инструменты, проверили, что вроде работает. А вот запустить систему в продакшен — совсем другое дело. Интеграции ломаются, управление превращается в кошмар, инфраструктура не справляется со сложностями агентов.
Разработчики ИИ теперь фокусируются не на создании агента, а на его координации, контроле и масштабировании в боевой среде. Свежий релиз DataRobot предлагает полный набор инструментов, чтобы облегчить весь жизненный цикл, обеспечивая детальный надзор без ущерба для темпов работы.
Новые функции для быстрого вывода ИИ-агентов в продакшен с DataRobot
Обновления в версиях DataRobot 11.2 и 11.3 сокращают разрыв между разработкой и эксплуатацией благодаря десяткам улучшений в мониторинге, удобстве для разработчиков и интеграциях с инфраструктурой.
Все эти изменения направлены на одно: минимизировать барьеры между созданием ИИ-агентов и их стабильной работой в продакшене.
Среди главных новинок:
- Унифицированный доступ через MCP в DataRobot
- Безопасный поиск знаний для агентов в Talk to My Docs (TTMDocs)
- Упрощенная сборка и деплой агентов через CLI-инструменты
- Контроль версий промтов в Prompt Management Studio
- Корпоративное управление и мониторинг ресурсов
- Доступ к нескольким моделям через расширенный LLM Gateway
- Новые интеграции для экосистемы корпоративных агентов
Дальше разберем эти возможности подробнее, начиная со стандартизированного доступа, который лежит в основе любой надежной системы агентов.
MCP в DataRobot: единый стандарт подключения агентов
Агенты выходят из строя, когда меняются инструменты. Свои интеграции быстро превращаются в технический долг. Протокол Model Context Protocol (MCP) становится стандартом для решения этой проблемы, и мы доводим его до уровня продакшена.
В сообществе DataRobot на GitHub появился шаблон MCP-сервера.
- Что добавилось: Шаблон MCP-сервера, который можно скопировать, протестировать локально и развернуть прямо в кластере DataRobot. Агенты получают стабильный доступ к инструментам, промтам и ресурсам, не тратя время на переписывание интеграций. Легко превратить предиктивные модели в инструменты, доступные агентам.
- Почему это важно: Шаблон на базе открытого стандарта уже с корпоративными защитами. Утром тестируете на ноутбуке, днем деплоите в продакшен.
Talk to My Docs: безопасный поиск знаний для агентов
Все строят RAG. Но почти никто не добавляет RBAC, логи аудита и возможность менять модели без переписывания кода.
Шаблон приложения Talk to My Docs обеспечивает чат в стиле естественного языка по всем документам, с защитой и управлением на корпоративном уровне.
- Что добавилось: Защищенный чат-интерфейс с подключением к Google Drive, Box, SharePoint и локальным файлам. В отличие от простого RAG, справляется с таблицами, таблицами Excel, синтезом из нескольких документов, сохраняя контроль доступа.
- Почему это важно: Командам нужна продуктивность как в ChatGPT. Службе безопасности — гарантии, что чувствительные файлы останутся под замком. Это работает сразу из коробки.
Шаблон для агентных приложений и CLI: простая сборка и деплой
Выкатывать агента в продакшен не должно занимать дни на настройку, связывание сервисов или пересборку контейнеров при мелких правках. Такие барьеры тормозят эксперименты и превращают итерации в тяжелую инженерию.
DataRobot запускает шаблон для агентных приложений и CLI, чтобы снизить затраты на подготовку как в кодовых, так и в low-code подходах.
- Что добавилось: Шаблон агентного приложения и CLI для настройки компонентов агента одной интерактивной командой. В комплекте MCP-сервер, бэкенд на FastAPI и фронтенд на React. Для low-code — интеграция с NVIDIA NeMo Agent Toolkit, где логика и инструменты задаются в YAML. Зависимости добавляются динамически, без пересборки Docker-образов на этапе итераций.
- Почему это важно: Меньше хлопот с настройкой и сборками — команды быстрее итеративно развивают агентов и надежнее их деплоят. Разработчики сосредотачиваются на логике агентов, а платформенные команды держат единые паттерны деплоя.
Prompt Management Studio: DevOps для промтов
Когда промты переходят из экспериментов в продакшен-активы, ручное редактирование становится риском. Без версионности и трассировки команды не могут повторить результаты или безопасно дорабатывать.
DataRobot представляет Prompt Management Studio, чтобы внести дисциплину софтверного производства в инженерию промтов.
- Что добавилось: Централизованный реестр, где промты хранятся как версионные активы. Команды отслеживают изменения, сравнивают версии, откатываются к стабильным на пути от разработки к деплою.
- Почему это важно: DevOps-подход к промтам дает воспроизводимость и контроль, упрощая переход от прототипов к продакшену без скрытых рисков.
Многопользовательское управление и мониторинг ресурсов: контроль на масштабе
Когда ИИ-агенты растут по командам и нагрузкам, без видимости и лимитов возникают узкие места и перерасход бюджета.
- Что добавилось: Улучшенная вкладка Resource Monitoring показывает детали по CPU и памяти, помогая находить bottlenecks и балансировать производительность с расходами. Параллельно Multi-tenant AI Governance вводит токен-доступ с настраиваемыми лимитами скоростей для равного распределения ресурсов между пользователями и агентами.
- Почему это важно: Разработчики видят поведение нагрузок агентов в продакшене, платформенные команды ставят барьеры против "шумных соседей" и бесконтрольного расхода при росте систем.
Расширенный LLM Gateway: доступ к моделям без хаоса учеток
Для тестов поведения и рассуждений агентов нужны разные базовые модели. Управление ключами, лимитами и интеграциями по провайдерам создает лишнюю нагрузку.
- Что добавилось: LLM Gateway расширился поддержкой Cerebras и Together AI помимо Anthropic, открывая модели вроде Gemma, Mistral, Qwen и другие через единый управляемый интерфейс. Все на учетках DataRobot, без своих API-ключей.
- Почему это важно: Команды тестируют и деплоят агентов на разных моделях без роста рисков или сложности. Платформенные держат центр контроля, разработчики выбирают модель под задачу.
Новые интеграции для экосистемы
Коннекторы Jira и Confluence: Для наполнения векторных баз DataRobot строит экосистему для готовых к企業 агентам с знаниями.
Интеграция с NVIDIA NIM: Деплой Llama 4, Nemotron, GPT-OSS и 50+ моделей, оптимизированных под GPU, без хлопот MLOps. Контейнеры готовы к продакшену с первого дня.
Векторная база Milvus: Прямая связь с лидером open-source VDB, плюс выбор метрик расстояний для задач классификации и кластеризации.
Azure Repos и Git: Плавный контроль версий для разработки в Codespaces с Azure Repos или своими Git. Без ручной авторизации. Код остается там, где работает команда.