AgentOS openJiuwen tomonidan agentlarga plaginlarni mustaqil yaratish, oʻrnatish va qaytarish imkonini beradi

Moonshot AI kompaniyasi Kimi Hosted Agentsni ishga tushirdi — bu agent ijro muhitini yoki «karkas»ni (harness) boshqariladigan mahsulot shaklida qadoqlaydigan bulutli xizmat. Bu korxonalarga ushbu infratuzilma darajasini mustaqil yaratish va saqlash zaruriyatidan qochish imkonini beradi, IT Home maʼlumotlari va kompaniyaning ochiq platforma hujjatlariga koʻra.

Bu taklif «Xizmat sifatida karkas» (Harness as a Service) sifatida joylashtirilgan. Jamoalar Kimi infratuzilmasida agentlarni sozlay oladi va uzoq muddatli vazifalarni bajarish hamda bir nechta agentlarning hamkorligini taʼminlovchi doimiy ishlaydigan muhitni oladi.

Korxonalar agentlarni ichki tizimlarga monitoring, tadqiqot va operatsion faoliyatni amalga oshirish uchun yoʻnaltirish yoki ularni mijozlarga taqdim etiladigan mahsulotlarga qoʻllab-quvvatlash yoki tadqiqotlar uchun yordamchi sifatida integratsiya qilish imkoniyatiga ega. Kimi Hosted Agents tarmoq kirishini nazorat qiluvchi izolyatsiyalangan qum maydonchalarni, operatorlar istalgan vaqtda toʻxtatishi mumkin boʻlgan sessiya chegaralarini, shuningdek, audit uchun eksport qilinadigan ijro jurnalini taʼminlaydi. IT Home maʼlumotlariga koʻra, qum maydonchasi narxi soatiga 0,072 yuan, shuningdek, model va plaginlar uchun toʻlov hisoblanadi.

Platforma hozirda veb-qidiruv, professional maʼlumotlarga murojaatlar, ofis hujjatlari va kontent yaratishni qamrab olgan 140 dan ortiq koʻnikmalar va 30 dan ortiq plaginlarni oʻz ichiga oladi. Ishlab chiqaruvchilar shuningdek, oʻz ilovalarini, maʼlumot manbalarini va MCP xizmatlarini ulashlari mumkin. Qoʻshimcha xavfsizlik komponenti boʻlgan Kimi Inference Hook korxona tomonidan oʻzi yoki uchinchi tomon xavfsizlik xizmati tomonidan har bir model chaqiruvi oldidan vazifa kirish maʼlumotlarini va vositalar natijalarini tekshirish imkonini beradi, bu esa inferensga faqat kompaniya qoidalariga mos keladigan kontent kiritilishini taʼminlaydi. Ushbu hook hozircha faqat korxona tasdiqlangan mijozlar uchun mavjud.

Rasmiy hujjatlar shuningdek, qum maydonchalari vositalari mijoz tomonidan nazorat qilinadigan mashinalarda ishlaydigan, ammo orkestratsiya platformada qoladigan muhitlarni mustaqil joylashtirish variantlarini tavsiflaydi. Boshqariladigan ijro muhiti bilan birga, Moonshot agentlarning birinchi rasmiy shablonlar seriyasini ishlab chiqarmoqda. IT Home modellash, chuqur tadqiqotlar, ertalabgi xulosalar, IPO kuzatuv va portfelni monitoringni qamrab oluvchi sakkiz moliyaviy shablonni taʼkidlaydi; hujjatlarda oʻyinlarni boshqarish va SRE hodisa-voqealarga javob berishni oʻz ichiga olgan kengroq dastlabki 12 ta shablon haqida tilga olingan.

Bu ishga tushish Kimi mahsulot liniyasini modellar va stasionar agentlardan boshqariladigan ijro muhitiga kengaytiradi, uni Moonshotning daʼvo qilishicha kompaniya qoʻllab-quvvatlaydi va yangilaydi. Bu Huawei Ascend Kimi K3.1 Pro modelining ochilgan ogʻirligi uchun nol kun inferensini qoʻllab-quvvatlashni eʼlon qilganidan bir kun keyin sodir boʻldi, bu Kimi agentlarini ishlab chiqarish muhitlarida ishga tushirishni soddalashtirishga boʻlgan kengroq intilishni taʼkidlaydi.

Huawei tomonidan qoʻllab-quvvatlanayotgan ochiq agentlar hamjamiyati openJiuwen Hyper-Agent — agentlarni alohida chat sessiyalaridan haqiqiy guruh ishlaydigan chatlarga koʻchirish va ularni doimiy raqamli xodimlarga aylantiruvchi roʻy bergan. Bu haqda IT Home jamiyatning nashrlar doirasida xabar berdi.

Funksionallik openJiuwen WorkSwarm da mavjud boʻlib, uning kodi GitHubʼda JiuwenSwarm nomi bilan ochiq ekan. Asosiy oʻzgarish agentlarning sessiyalar bilan bogʻlanish tamoyilini oʻzgartirishda namoyon boʻladi. Agent bitta suhbatga bogʻlangan boʻlmasligi oʻrniga, Doimiy Agent oʻz identifikatsiyasi va holatini saqlab qoladi, ishni uzluksiz bajarib boradi, shu bilan birga sessiyalar tizim tomonidan taqsimlanadigan, parallel rejalashtiriladigan va kontekstni saqlagan holda tiklanadigan asosiy resursga aylanadi.

Tizim ichida tezkor xabar almashinuvi ilovalarini bogʻlovchi shlyuz, veb-interfeys va agentlarni hamda ish sessiyalarini rejalashtiruvchi AgentServer mavjud. Jamiyatning soʻzlariga koʻra, bu Doimiy Sessiyalar ustidagi avvalgi ishning rivojlanishi boʻlib, bitta agentga turli xil tashqi guruh chatlarida bir nechta vazifani bajarish imkonini beradi.

WorkSwarm da foydalanuvchilar ushbu agentlarni xodimlar markazi orqali yaratadilar, mavjud ekspert shablonlaridan foydalanishlari yoki noldan boshlab yaratishlari mumkin. Sozlash paytida majburiyatlar, ish uslubi, yetkazib berish talablari, koʻnikmalar, konnektorlar, bilim manbalari va hatto ajratilgan pochta qutisi koʻrsatiladi. Kontekst oynasi chegarasiga yaqinlashganda, agent yangisiga oʻtadi, maqsadlar, taraqqiyot va keyingi qadamlar haqida xulosa beradi va zarur boʻlsa arxiv tarixini chiqarib oladi.

Ikki ish rejimi mavjud: passiv rejim faqat tilga olinganda javob beradi, adaptiv rejim esa oʻz roliga va suhbat jarayoniga asoslanib, xabarni eʼtiborsiz qoldirish, javob berish yoki aralashishni hal qiladi. Faollik paneli har bir agentning faoliyatini, tokenlardan foydalanishni va oxirgi javob berish vaqtini koʻrsatadi.

Bir xil agent Feishu va DingTalk kabi ofis ilovalari ichida ishlashi mumkin, bitta kanalda soʻrovni qabul qilib, boshqa kanalda natijani taqdim etadi. Guruhlar oʻrtasida maʼlumot almashish uchun tasdiqlash talab qilinadi: foydalanuvchilar manba guruhini, qabul qiluvchini va mazmunni tekshirib, keyin bir martalik yoki abadiy ruxsat berishadi, bu keyinchalik bekor qilinishi mumkin.

Jamoa aʼzolari WorkSwarm ni oʻzlari qurilmalarida ham ishga tushirishi mumkin, bu bulut serverdagi va shaxsiy kompyuterlardagi agentlarning mahalliy ruxsat berilgan fayllar va vositalardan foydalanib, bitta guruhda hamkorlik qilishiga imkon beradi.

Katta miqyosdagi loyihalar uchun WorkSwarm da SwarmEngine guruhli chatidan foydalaniladi, u foydalanuvchilarni, doimiy agentlarni, individual ekspertlarni va ekspert jamoalarini bitta maydonda birlashtiradi. Ekspert jamoasi lideri vazifalarni oladi, taraqqiyot haqida hisobot beradi va ishni topshirishni tashkil qiladi, shu bilan birga jamoa aʼzolari fon rejimida ishlaydi. Ekspertlar Codex va Claude Code kabi tashqi agentlardan jalb qilinishi va ichki raqamli xodimlar bilan aralashishi mumkin.

Jamiyat eshitishicha, kelajakdagi rejalar shaxsiy va klaster hisoblash resurslarini muvofiqlashtirish, faol oʻrganish va uzoqroq hamkorlikni taʼminlash uchun nosozlikdan keyin tiklanishni oʻz ichiga oladi.

Sina Tech va IT Home xabar berishicha, NetEase ning korporativ xizmatlardagi kontent va xavflarni taʼminlash boʻlimi boʻlgan NetEase Yidun 2026-yil 3-noyabrda Vujengdagi World Internet Conference Light of Internet Expo koʻrgazmasida nativ AI bilan taʼminlangan mahsulotlar tizimini taqdim etdi.

Kompaniya xavfsizlik taʼminoti AI nima deyishiga nazorat qilishdan, u nima qilayotganiga nazorat qilishga oʻtishi kerakligini taʼkidlaydi, chunki agentlar korporativ tizimlarga, vositalarga va bilimlarga kirish imkoniyatiga ega.

NetEase korporativ xizmatlar boʻyicha bosh direktor oʻrinbosari va Yidun rahbari Zhu Haoci ikki tomonlama modelni taqdim etdi: AI dan xavfsizlik ishlarini kuchaytirish uchun foydalanish va belgilangan doiralar ichida AI funksionlashuvini cheklash uchun xavfsizlik vositalaridan foydalanish. U joriy xatarlar orasida AI kontent yaratilishi, deepfakeʼlar, avtomatlashtirilgan firibgarlik, modellar cheklovlarini chetlab oʻtish (jailbreak), maxfiy maʼlumotlarning sizib chiqishi va agentlar tomonidan ruxsatlari chegarasidan tashqaridagi harakatlarni bajarish borligini taʼkidladi.

Mahsulotlar tizimi uch bosqichdan iborat. Birinchi bosqich AI kontenti va maʼlumotlar xavfsizligini qamrab oladi, shu jumladan AI kontentini tahlil qilish va moderatsiya qilish, shuningdek, CMA moderatsiya agenti. Ikkinchi bosqich oʻzaro aloqa va identifikatsiya xavfsizligiga bagʻishlangan boʻlib, biznes xavflarini nazorat qilish, qurilma izlari, xulq-atvorli CAPTCHA va DeepGuard orqali yuzlarni spoofingdan himoya qilishni oʻz ichiga oladi. Uchinchi bosqich modellar va agentlar xavfsizligini taʼminlaydi, katta modellarni himoya qilish mexanizmlarini, agentlar xavfsizlik platformasini va agentlar taʼminot zanjirlarini tekshirishni taqdim etadi.

Koʻrgazmada tizim birinchi versiyasi sertifikatlashga sazovor boʻldi. Agentlar darajasida himoya mexanizmlari modelning kiritish va chiqish maʼlumotlarini filtrlashi, Agent Guard esa agent harakatining foydalanuvchi maqsadlariga muvofiqligini tekshiradi, ruxsatlarga rioya qilishni taʼminlaydi, xavfli vosita chaqiruvlarini belgilaydi va xatti-harakatni bloklaydi.

Agentlar xavfsizlik platformasi foydalanilayotgan AI aktivlarini aniqlaydi, Skill va MCP taʼminot zanjirlarini skanerlaydi, shuningdek, maxfiy maʼlumotlarning sizib chiqishidan himoya qiladi. U IT boʻlimi xabardor boʻlmagan xodimlar tomonidan ishlatiladigan soyali AI — vositalariga qarshi yoʻnaltirilgan boʻlib, bloklash, tekshirish, ogohlantirish va maʼlumotlarni maskalash opsiyalarini taklif qiladi.

Yidun boshqa mahsulotlarning samaradorligi misollarini keltirdi. CMA ichki kontent xavfsizligi modelini ixtisoslashgan kichik modellar bilan birlashtiradi va kun davomida ishlaydi. Kompaniya maʼlum bir mijozning har oy 2,5 milliondan ortiq tiketlarni qayta ishlashida, CMA ning dastlabki koʻrib chiqilishi inson tekshiruvi bilan birgalikda oʻrtacha tekshirish vaqtini 35,7 daqiqadan 12,3 daqiqagacha, 99,2% aniqlik bilan qisqartirganini maʼlum qildi. Noaniq kontentni faqat maʼlum notoʻgʻrilik izlarini emas, balki ham qidiradigan DeepGuard Xitoy axborot va aloqa texnologiyalari akademiyasi tomonidan yuzlarni anti-spoofing baholashida yuqori baho oldi va fazaviy sinovlarda ekran qayta olish hujumlariga qarshi 99% toʻliqlik va 96% aniqlikni namoyish etdi.

Ayrı forumda Yidun kontent xavfsizligi boʻlimi rahbari Rao Xiaoyan zararli koʻrsatmalar veb-sahifalarda, fayllarda, APIlarda, vositalarda yoki MCP javoblarida yashirinishi mumkinligini bildirib, tizimlarning vazifa maʼlumotlari va xulq-atvorli buyruqlarni ajrata olishi kerakligini taʼkidladi. U injeksiyalardan himoyalanishni modellarni chaqirishdan oldin va kontekstni yigʻishdan oldin, shuningdek, natijalarni straym qilinayotganda tekshirishni tasvirladi: shubhalik kontent koʻrsatiladi, tekshiruvga yuboriladi va yuqori xavfli kontent bekor qilinadi.