AgentOS от openJiuwen позволяет агентам самостоятельно создавать, устанавливать и откатывать плагины

Компания Moonshot AI запустила Kimi Hosted Agents — облачный сервис, который упаковывает среду выполнения агента, или «каркас» (harness), в виде управляемого продукта. Это позволяет предприятиям избежать необходимости самостоятельно создавать и поддерживать этот уровень инфраструктуры, согласно информации от IT Home и документации компании об открытой платформе.

Данное предложение позиционируется как «Каркас как услуга» (Harness as a Service). Команды могут настраивать агентов на инфраструктуре Kimi и получать круглосуточную среду для выполнения длительных задач и совместной работы нескольких агентов.

Предприятия имеют возможность направлять агентов на внутренние системы для проведения мониторинга, исследований и операционной деятельности, либо интегрировать их в продукты, доступные клиентам, в качестве помощников для поддержки или исследований. Kimi Hosted Agents обеспечивает изолированные песочницы с контролем сетевого доступа, границами сессий, которые операторы могут остановить в любой момент, а также журналами выполнения, которые можно экспортировать для аудита. Согласно данным IT Home, стоимость песочницы составляет 0,072 юаня в час плюс плата за модель и плагины.

Платформа в настоящее время включает более 140 навыков и свыше 30 плагинов, охватывающих веб-поиск, запросы к профессиональным данным, офисные документы и генерацию контента. Разработчики также могут подключать собственные инструменты, источники данных и сервисы MCP. Дополнительный компонент безопасности, Kimi Inference Hook, позволяет собственной или сторонней службе безопасности предприятия проверять входные данные задачи и результаты работы инструментов перед каждым вызовом модели, гарантируя, что в инференс попадет только контент, соответствующий правилам компании. Этот хук пока доступен только для клиентов, прошедших верификацию предприятия.

Официальная документация также описывает варианты самостоятельного размещения сред, где инструменты песочницы работают на машинах, контролируемых заказчиком, в то время как оркестрация остается на платформе. Помимо управляемой среды выполнения, Moonshot выпускает первую серию официальных шаблонов агентов. IT Home отмечает восемь финансовых шаблонов, которые покрывают моделирование, глубокие исследования, утренние сводки, отслеживание IPO и мониторинг портфеля; в документации упоминается более широкий первоначальный набор из 12 шаблонов, включающих управление играми и реагирование на инциденты SRE.

Запуск расширяет линейку продуктов Kimi от моделей и настольных агентов до управляемой среды выполнения, которую, по заявлению Moonshot, компания будет поддерживать и обновлять. Это произошло на день после того, как Huawei Ascend объявила о поддержке инференса нулевого дня для модели Kimi K3.1 Pro с открытым весом, что подчеркивает более широкое стремление упростить запуск агентов Kimi в производственных средах.

openJiuwen, сообщество открытых агентов, поддерживаемое Huawei, выпустило Hyper-Agent — архитектуру роя, которая перемещает агентов из отдельных сессий чата в реальные групповые рабочие чаты, превращая их в постоянных цифровых сотрудников. Об этом сообщает IT Home в рамках публикации сообщества.

Функционал доступен в openJiuwen WorkSwarm, чей код открыт на GitHub под названием JiuwenSwarm. Основное изменение заключается в изменении принципа связи агентов с сессиями. Вместо того чтобы агент был привязан к одному разговору, Постоянный Агент сохраняет свою идентичность и состояние, непрерывно выполняя работу, в то время как сессии становятся базовым ресурсом, который система распределяет, параллельно планирует и возобновляет с сохранением контекста.

Система включает шлюз, соединяющий приложения для мгновенного обмена сообщениями и веб-интерфейс, а также AgentServer, который занимается планированием агентов и рабочих сессий. По словам сообщества, это развитие предыдущей работы над Постоянными Сессиями и позволяет одному агенту выполнять несколько задач в различных сторонних групповых чатах.

В WorkSwarm пользователи создают этих агентов через центр сотрудников, используя либо готовые шаблоны экспертов, либо создавая их с нуля. При настройке указываются обязанности, стиль работы, требования к доставке, навыки, коннекторы, источники знаний и даже выделенный почтовый ящик. Когда окно контекста приближается к своему пределу, агент переключается на новое, передавая сводку о целях, прогрессе и следующих шагах, а при необходимости извлекает архивную историю.

Существуют два режима работы: пассивный режим отвечает только при упоминании, а адаптивный режим принимает решение игнорировать сообщение, ответить или вмешаться, основываясь на своей роли и ходе беседы. Панель активности отображает деятельность каждого агента, использование токенов и недавнее время отклика.

Один и тот же агент способен работать в офисных приложениях, таких как Feishu и DingTalk, принимая запрос в одном канале и предоставляя результат в другом. Для обмена информацией между группами требуется одобрение: пользователи проверяют исходную группу, получателя и содержание, после чего предоставляют разрешение на один раз или навсегда, которое может быть отозвано позже.

Члены команды также могут запускать WorkSwarm на собственных устройствах, что позволяет агентам, находящимся на облачном сервере и на личных ПК, сотрудничать в одной группе, используя локально авторизованные файлы и инструменты.

Для более масштабных проектов в WorkSwarm используется групповой чат SwarmEngine, который объединяет пользователей, постоянных агентов, индивидуальных экспертов и команды экспертов в одном пространстве. Команда экспертов имеет лидера, который берет задачи, отчитывается о прогрессе и организует сдачу работы, в то время как члены команды работают в фоновом режиме. Эксперты могут быть привлечены из сторонних агентов, таких как Codex и Claude Code, и смешиваться с внутренними цифровыми сотрудниками.

Сообщество отмечает, что будущие планы включают возможность координации персональных и кластерных вычислительных ресурсов, активного обучения и восстановления после сбоев для обеспечения более длительного сотрудничества.

NetEase Yidun, подразделение по обеспечению безопасности контента и рисков в сфере корпоративных услуг NetEase, представила свою систему продуктов с нативным ИИ на выставке World Internet Conference Light of Internet Expo в Вужэне 3 ноября 2026 года, как сообщили Sina Tech и IT Home.

Компания утверждает, что обеспечение безопасности должно сместиться от контроля над тем, что говорит ИИ, к контролю над тем, что он делает, поскольку агенты получают доступ к корпоративным системам, инструментам и базам знаний.

Чжу Хаоци, заместитель генерального менеджера по корпоративным услугам NetEase и руководитель Yidun, представил двустороннюю модель: использование ИИ для усиления работы по безопасности и применение инструментов безопасности для ограничения функционирования ИИ в заданных рамках. Он отметил, что текущие риски включают генерацию контента ИИ, дипфейки, автоматизированное мошенничество, обход ограничений моделей (jailbreaks), утечки конфиденциальных данных и выполнение агентами действий, выходящих за рамки их разрешений.

Система продуктов состоит из трех уровней. Первый уровень охватывает безопасность контента и данных ИИ, включая анализ и модерацию контента ИИ, а также модерационный агент CMA. Второй уровень посвящен безопасности взаимодействия и идентификации и включает контроль бизнес-рисков, отпечатки устройств, поведенческую CAPTCHA и защиту от спуфинга лиц DeepGuard. Третий уровень отвечает за безопасность моделей и агентов, предоставляя механизмы защиты больших моделей, платформу безопасности агентов и проверку цепочек поставок агентов.

На выставке системе была присуждена сертификация первой версии. На уровне агентов механизмы защиты фильтруют входные и выходные данные модели, в то время как Agent Guard проверяет соответствие действий агента намерениям пользователя, обеспечивает соблюдение разрешений, помечает рискованные вызовы инструментов и блокирует поведение.

Платформа безопасности агентов обнаруживает используемые активы ИИ, сканирует цепочки поставок Skill и MCP, а также защищает от утечек конфиденциальных данных. Она направлена против теневого ИИ — инструментов, которые сотрудники используют без осведомленности ИТ-отдела, предлагая опции блокировки, проверки, оповещения и маскирования данных.

Yidun привела примеры эффективности других продуктов. CMA объединяет внутреннюю модель безопасности контента со специализированными меньшими моделями и работает круглосуточно. Компания сообщила, что при анализе жалоб одного клиента, обрабатывающего более 2,5 миллионов тикетов ежемесячно, первичный просмотр CMA в сочетании с проверками человеком сократил среднее время проверки с 35,7 минут до 12,3 минут с точностью 99,2%. DeepGuard, который ищет неправдоподобный контент, а не только известные следы подделки, получил высшую оценку в оценке антиспуфинга лиц от Китайской академии информационных и коммуникационных технологий и продемонстрировал 99% полноты и 96% точности против атак повторного захвата экрана в фазовом тестировании.

На отдельном форуме Рао Сяоян, руководитель отдела безопасности контента Yidun, заявила, что вредоносные инструкции могут скрываться в веб-страницах, файлах, API, инструментах или ответах MCP, поэтому системы должны различать данные задач и поведенческие команды. Она описала внедрение защит от инъекций как перед вызовами моделей, так и перед сборкой контекста, а также проверку выходов по мере их потоковой передачи: отображается контент, вызывающий сомнения, отправляется на проверку, а высокорискованный контент отзывается.