Как запустить AI-агентов для сотен разработчиков в Enterprise?

Что произойдет, если сотни разработчиков одновременно запустят AI-агентов внутри закрытого корпоративного контура? Современные AI-агенты уже умеют самостоятельно читать и писать код, изменять файлы, запускать тесты и выполнять итерации улучшения. Но в Enterprise недостаточно просто подключить агента к языковой модели. Нужно обеспечить безопасность корпоративных данных, контроль доступа, аудит, отказоустойчивость и возможность выдерживать резкие пики нагрузки от десятков и сотен одновременно работающих агентов. В этом видео разбираю архитектуру Enterprise AI Gateway — шлюза, который дает агентам единый OpenAI-compatible API к корпоративным AI-моделям и при этом позволяет централизованно управлять доступом, маршрутизацией, нагрузкой и корпоративным контекстом. Поговорим о том: — зачем Enterprise нужен AI Gateway; — как дать AI-агентам доступ к локальным корпоративным LLM; — как организовать идентификацию и авторизацию агентов; — почему агентная нагрузка принципиально отличается от пользовательской; — как использовать rate limiting для защиты inference-инфраструктуры; — где и зачем применять кэширование; — как маршрутизировать запросы в GPU-инфраструктуру; — как подключить корпоративный RAG и внутреннюю базу знаний; — как организовать аудит запросов и используемого контекста; — какие нефункциональные требования нужно учитывать: безопасность, производительность, compliance и отказоустойчивость. Архитектура особенно актуальна для компаний, которые хотят масштабировать agentic development на большое количество инженерных команд, сохраняя корпоративные данные внутри своего инфраструктурного контура. Если вы сейчас проектируете AI-инфраструктуру или внедряете агентную разработку в Enterprise — расскажите в комментариях, с какими архитектурными проблемами столкнулись. Архитектурный аудит AI-систем: обращайтесь ко мне: @BedrosovaYulia https://docs.google.com/document/d/1ogj657OO5mvL-QLd7w7z_KbH3CroFZo7fmbuiXMFmjA/edit?usp=sharing