Переход на Agentic Enterprise представляет собой самый значительный архитектурный сдвиг со времен зарождения облака. Он обещает беспрецедентный уровень производительности и автоматизации, но также создает глубокие проблемы, связанные с управлением, безопасностью и операционной сложностью. Использование фрагментарного подхода - размещение агентов в шахтах без объединяющей стратегии - это прямой путь к технической задолженности и организационному хаосу.

Развертывание агентов без плоскости центрального управления создает значительный операционный риск, включительно с уязвимостью безопасности от прямого доступа к системе, отсутствием наблюдения за взаимодействиями и действиями агентов и высокими затратами из-за избыточных интеграций между точками. Эта изолированная стратегия развертывания приводит к хрупкой среде, которой трудно управлять в масштабах. Устойчивая модель требует единой платформы для интеграции агентов и управления.

MuleSoft предоставляет универсальную, объединенную и открытую платформу для надежного руководства предприятиями на протяжении всего их пути. Он использует существующий ландшафт API предприятия в качестве основы для агентских действий и ускоряет создание новых активов, готовых к работе с агентами, посредством надежного жизненного цикла разработки на основе искусственного интеллекта. Благодаря поддержке на уровне предприятия открытых стандартов, например, протоколов Model Context Protocol (MCP) и Agent2Agent (A2A), эти активы доступны для действий как для простых команд, так и для сложного сотрудничества нескольких агентов, вне зависимости от развития ландшафта искусственного интеллекта. MuleSoft Agent Fabric предоставляет решение для обнаружения, оркестрации, управления и наблюдения за всей экосистемой агента. Благодаря этому комплексному подходу ткань агентов "; МулСофт " обеспечивает надежную основу для масштабирования сети Надежных ИИ-агентов, что трансформирует перспективы ИИ в ощутимые автоматизированные бизнес-результаты и полностью реализует потенциал интеллектуального предприятия.

Установленный трехуровневый подход API-подключения - System, Process и Experience API - предоставляет мощную основу для структурирования действия агента.

• Системные API предлагают последовательный, безопасный и абстрактный интерфейс к базовым системам записи. Они отделяют агентов от сложности базовых протоколов и моделей данных, что обеспечивает выполнение всех действий агента в управляемых надежных конечных точках.
• API процессов содержат сложную многоэтапную бизнес-логику. Агентам не нужно разбираться в сложной оркестрации, которая стоит за созданием заказ-нарядов, проверкой запаса или запуском отправок. Они могут использовать API процессов (например, «Заказ процесса»), не обрабатывая основные сложности. API процессов предоставляют безопасный, транзакционный и проверяемый механизм для выполнения бизнес-процессов агентами, что значительно уменьшает требуемую аргументацию агента и обеспечивает последовательное применение бизнес-правил.
• API взаимодействий традиционно создавались для обслуживания конкретных приложений пользовательского интерфейса (например, приложение управления заказами); однако их можно также перепрофилировать в действия, обогащенные контекстом для агентов. Это предоставляет агентам важную информацию для выполнения заданной задачи, не требуя нескольких вызовов систем в нисходящем направлении.

Для удовлетворения растущего спроса на готовые к использованию агентами инструменты и возможности предприятия должны ускорить разработку API и интеграций, составляющих составную основу. MuleSoft решает эту задачу путем внедрения генерирующего искусственного интеллекта непосредственно в жизненный цикл разработки, что создает благотворный цикл, использующий искусственный интеллект для создания высококачественных активов, потребляемых другими агентами.

Для разработчиков MuleSoft Vibes выступает в качестве интеллектуального партнера, автоматизируя наиболее повторяющиеся аспекты разработки интеграции и предоставляя единый агентский интерфейс для всего жизненного цикла разработки программного обеспечения. С помощью MuleSoft Vibes в конструкторе кодов Anypoint разработчики взаимодействуют с генерирующими возможностями, которые питаются надежными конвейерами Einstein AI, что делает процесс разработки с помощью искусственного интеллекта безупречным и эффективным. Эта ожидаемая продажа - Служба выполнения графиков выводов (IGES) - является многоэтапным процессом, используемым для достижения высококачественных результатов. Она состоит из заземления, проверки, исправления ошибок и тщательной оценки.

• Возможность генеративных потоков в MuleSoft Vibes создана на основе инфраструктуры Agentforce AI. Он трансформирует естественно-языковую бизнес-логику (подсказки пользователя) в функциональные приложения Mule. Конвейеры IGES состоят из следующих этапов:
  • Резюмирование журнала разговора: LLM анализирует текущее напоминание и предыдущие сообщения пользователя для создания сводного напоминания, собирающего намерение пользователя и журнал разговора. Это объединенное напоминание повышает точность последующих этапов поиска и создания данных.
  • Семантическое извлечение потока из векторной базы данных: Система использует резюмированное напоминание из предыдущего этапа и выполняет семантический поиск по векторной базе данных, содержащей 200+ коннекторов, 7000+ операций коннектора и 7000+ фрагментов образцов кода. Он извлекает самые актуальные коннекторы, операции и примеры кода для создания процесса с использованием точных данных и обеспечивает соответствие вывода обширной экосистеме коннекторов MuleSoft. Поскольку MuleSoft является отраслевым стандартом для коннекторов и операций, это заземление предоставляет модели богатый контекст и точность домена, которых не хватает общим LLM.
  • Дополнение: Извлеченное содержимое и сообщения журнала разговора потом объединяются со сводным напоминанием. Это дополненное напоминание направляет LLM для уменьшения галлюцинаций. Он также содержит инструкции по предотвращению образования токсичного содержимого.
  • Создание потока: Этот шаг использует модель Einstein AI LLM для создания исходного XML-кода на основе контекста и предоставленных примеров. Это базовый этап создания ожидаемых продаж.
  • Последующая обработка и проверка: Постпроцессор и средство проверки проверяют код на корректность синтаксиса и использование допустимых операций коннектора, в то время как отдельная проверка токсичности помечает вредное содержимое.
  • Многоэтапное исправление ошибок: Если все начальные поколения недействительны, автоматический механизм исправления ошибок анализирует сообщения об ошибках для обнаружения схем. Потом он повторно отправляет напоминание в LLM вместе с обогащенными сообщениями об ошибках и исправляющими метаданными.
  • Настройка создания файла: На этом этапе извлекаются соответствующие метаданные коннектора, дополняется напоминание и отправляется в LLM для создания точных конфигураций коннектора. Наконец, все пространства имен POM и XML создаются детерминистски посредством последней версии каждой зависимости, что устраняет галлюцинации и обеспечивает согласованность.
• Трансформация данных создания трансформации DataWeave: часто является наиболее длительной частью разработки интеграции. MuleSoft Vibes обрабатывает этот процесс посредством многоэтапного подхода, аналогичного поколению Mule Flow XML.
  • Причина намерения: LLM анализирует образцы данных ввода и вывода пользователя для вывода и формулировки логики трансформации высокого уровня на естественном языке. Этот шаг отделяет цель пользователя от литеральных значений данных, которые могли быть предоставлены в напоминании.
  • Семантическое извлечение DataWeave: Чтобы найти наиболее актуальную документацию функции DataWeave и завершить примеры трансформации, система использует созданное напоминание из предыдущего этапа в качестве запроса к базе векторов. Это создает основу для процесса создания в высококачественной проверенной информации.
  • Дополнение: Извлеченные функции и примеры объединены с оригинальным напоминанием пользователя для создания контекстного набора инструкций для последующего вызова LLM, который влияет на поведение LLM для уменьшения галлюцинаций.
  • Создание DataWeave: Этот этап использует модель LLM для создания сценария трансформации DataWeave и сопровождающего объяснения, основанного на предоставленном контексте и примерах. Это базовый этап создания ожидаемых продаж.
  • Последующая обработка и проверка Созданный сценарий оценивается по двум определенным показателям: действительности и корректности. Сценарий должен компилироваться без ошибок синтаксиса (допустимость) и выдавать ожидаемый результат при выполнении посредством ввода образца (корректность).
  • Многоэтапное исправление ошибок: Если первичная проверка не удается, этот плагин определяет категории ошибок и исправляет проблемы в созданном сценарии. Эта настройка помогает повысить общий уровень успешности и точности системы.
  • Исправленный сценарий из модуля исправления ошибок проходит повторную проверку, чтобы убедиться в его синтаксической действительности и функциональности.**** Эти ворота конечного качества обеспечивают точность и надежность вывода перед отправкой пользователю.
• Разработчики спецификации API и создания документации: могут создать полностью проверенные характеристики OpenAPI (OAS) или RAML, описав нужный API на естественном языке. MuleSoft Vibes принимает напоминание (содержащее сведения о ресурсах, методах, схемах безопасности и параметрах) и создает действительное, синтаксически правильное определение API. Созданная документация позволяет создавать API-интерфейсы в Anypoint Exchange, охватывающие все области, от проверки подлинности до сведений о конечной точке и обработки ошибок, что освобождает разработчиков от выполнения этих сложных задач.
• Создание MUnit с помощью искусственного интеллекта: Гарантия качества имеет первостепенное значение для активов, используемых автономными агентами. MuleSoft Vibes помогает создавать тестовые задания MUnit напрямую из кода потока Mule. Это помогает высмеять внешние зависимости и утверждения и определить распространенные пробелы в тестировании, что значительно уменьшает усилия, необходимые вручную для достижения высокого покрытия тестирования и обеспечения надежности логики интеграции.

Разработчики процветают в предпочитаемой среде. Поэтому MuleSoft знакомится с разработчиками, где они находятся, что позволяет им создавать интеграции в IDE на основе искусственного интеллекта. Сервер MCP предоставляет возможности разработки, развертывания и управления в качестве инструментов MCP, которые может использовать любая ИИ-версия IDE на основе VS Code (например, Cursor, Windsurf или Trae) для взаимодействия с платформой Anypoint Platform посредством естественного языка.

Упаковывая базовые функции IDE в стандартное расширение VS Code, MuleSoft отделяет инструменты от фирменной оболочки IDE, что позволяет инструментам разработки быть агностическими IDE. Вместо того, чтобы конкурировать с быстрым развитием IDE, этот выбор архитектуры позволяет инструментам разработки MuleSoft оставаться совместимыми и доступными в растущей экосистеме современных IDE с искусственным интеллектом.

На предприятии-агенте наличие надежной основы составных API обязательно, но недостаточно. Следующим важным шагом будет обеспечение обнаружения, понимания и вызова этих активов агентами на основе искусственного интеллекта. Это требует «слоя действия», созданного на основе открытых стандартов, созданных специально для агентской коммуникации. MuleSoft предоставляет инструменты корпоративного уровня для двух доминирующих разрабатываемых протоколов:

• MCP для взаимодействий между агентами и системами
• A2A для взаимодействий между агентами

MCP быстро превратился в отраслевой стандарт для межинструментальной коммуникации, который аналогичен тому, каким стал EST для веб-служб. MCP позволяет агентам на основе искусственного интеллекта динамически определять возможности системы, понимать ее вводные и выходные данные и вызывать ее для выполнения действия, не требуя предварительно запрограммированной или жестко запрограммированной логики.

Коннектор MCP MuleSoft позволяет публиковать любой API, внедренный в качестве приложения Mule, в качестве сервера MCP. Поскольку MuleSoft предоставляет сотни готовых коннекторов практически ко всем основным корпоративным системам (например, SaaS, устаревшие и базы данных), это мгновенно трансформирует API и приложения организации в набор готовых агентам инструментов. API, предназначенный для проверки запаса в SAP, поток, обрабатывающий новый интерес в Salesforce, или настраиваемое приложение, подключенное посредством MuleSoft, может быть доступно агентам на основе искусственного интеллекта в качестве атомных управляемых инструментов посредством коннектора MCP.

Хотя МКП преуспевает в иерархических взаимодействиях с помощью инструментов вызова агентов, сложные бизнес-процессы часто требуют сотрудничества между несколькими специализированными агентами. Протокол A2A — это формирующийся открытый стандарт, предназначенный для упрощения однорангового взаимодействия, поддерживающего сложные бизнес-процессы с несколькими агентами.

Поддержка MuleSoft A2A позволяет предприятиям проектировать и создавать передовые системы с таким же уровнем управления и надежности, как и для их API. Коннектор MuleSoft A2A позволяет разработчикам легко открывать любого агента в качестве сервера A2A или вызывать любого соответствующего A2A агента из приложения Mule. Например, процесс подачи заявки на ипотеку может быть организован посредством «Кредитного чек-агента», «Агента подписи документа» и «Агента соответствия нормативным требованиям», когда каждый агент обнаруживает и ссылается на возможности других (при необходимости) для продвижения заявки.

Предоставляя надежный инструмент корпоративного уровня для MCP и A2A, MuleSoft поддерживает создание гибкой экосистемы, состоящей из прямых взаимодействий между агентами (посредством инструментов MCP) и между агентами (A2A). Вне зависимости от того, как эволюционирует ландшафт искусственного интеллекта, этот подход позиционирует MuleSoft в качестве основы, связывающей все формы агентской коммуникации.

По мере внедрения агентского искусственного интеллекта предприятия неизбежно сталкиваются с проблемой разрастания агентов. Во избежание перерастания этого процесса в хаос, требуется специальный слой оркестрации. MuleSoft Agent Fabric (демонстрационное представление) — это универсальное архитектурное решение, предназначенное для непосредственного решения этой задачи. Он предоставляет централизованный план управления для обнаружения, управления, оркестрации и наблюдения за всей сетью агентов на основе искусственного интеллекта, вне зависимости от места их создания и способа их работы. Функционируя в качестве «авиадиспетчера» для цифровых сотрудников предприятия, MuleSoft Agent Fabric трансформирует коллекцию фрагментированных изолированных агентов в единую, безопасную и высокопроизводительную разведывательную сеть.

MuleSoft Agent Fabric основана на четырех интегрированных компонентах, охватывающих полное управление жизненным циклом агентов в качестве первоклассных корпоративных активов.

Основой любой управляемой экосистемы является возможность обнаружения. Реестр агентов служит универсальным централизованным каталогом для каждого агентского актива на предприятии. Сюда входят настраиваемые агенты, агенты, встроенные в приложения SaaS, серверы MCP, открывающие устаревшие системы, и конечные точки A2A для межагентского сотрудничества. Предоставляя единый источник истины, Реестр агентов решает важнейшую проблему обнаружения, препятствуя группам создавать избыточные возможности и позволяя разработчикам и другим агентам искусственного интеллекта динамично находить и повторно использовать существующие активы в широких масштабах.

Реестр агентов создан на основе Anypoint Exchange и содержит три новых типа активов: Агенты, серверы MCP и LLM. Она собирает сведения об этих активах, включая инструменты MCP, транспортные протоколы и карты агентов, а также зависимости между агентами и серверами MCP и используемыми ими инструментами. Разработчики могут создавать активы и управлять ими непосредственно в реестре. Они также могут программным способом обнаружить и повторно использовать существующие активы в MuleSoft Vibes (посредством инструмента searchasset _MuleSoft MCP Server) при создании оркестраций. Это предоставляет разработчикам всю необходимую информацию для понимания и потребления этих активов.

После обнаружения активы должны быть оркестрованы для выполнения полезной работы. Agent Broker - это служба оркестрации, выполняющая многоэтапные бизнес-процессы. Он использует настраиваемый LLM для толкования задач высокого уровня и создания соответствующих бизнес-правил. Агент Брокер динамически обнаруживает, последовательно выполняет и вызывает обязательных агентов и инструменты для выполнения этих процессов.

Управление подключением осуществляется посредством MCP для инструментов и протокола A2A для агентов. Это позволяет системе систематизировать агентов в бизнес-домены (например, цепочка поставок или финансы) и перенаправлять задачи во все из них. Одно естественно-язычное напоминание (например, «На борту сотрудника») разбивается на последовательность отдельных действий, выполняемых разными агентами или инструментами в нескольких базовых системах. Оркестрация брокера-агента включает:

• Динамическая схема оркестрации: Это схема «Цикл агента», которая определяет подзадачи и систематизирует их по наиболее подходящим агентам и инструментам для достижения общей цели. Используя эту схему, можно создать совместных агентов для решения сложных случаев использования (например, борьбы со сложной эскалацией обслуживания).
• Причины, поддерживаемые LLM: Использует LLM для толкования естественно-языковых целей и создания планов выполнения, что устраняет необходимость жесткой логики бизнес-правил.
• Настраиваемая модель LLM: Позволяет разработчикам определять, какую модель LLM использовать, что обеспечивает контроль над стоимостью, производительностью и возможностями.
• Разработка естественного языка: Логика агента брокера может быть определена посредством естественного языка посредством MuleSoft Vibes.
• Обозримость: Anypoint Monitoring предоставляет регистрацию и отслеживание после развертывания, чтобы помочь пользователям понять и отладить аргументацию агента брокера и его взаимодействия с инструментами MCP и агентами A2A.
• Управляемое развертывание: Agent Broker — это пакетное приложение, поддерживаемое средой выполнения Mule, управляющее доступностью и масштабируемостью развертывания.

Шлюз Anypoint Flex - это механизм, с помощью которого технически внедряются определенные политики. MuleSoft Agent Fabric использует Anypoint Flex Gateway для обеспечения безопасности, проверки и управления каждым агентским взаимодействием, выполняемым посредством протоколов MCP и A2A. Это позволяет организациям применять богатый набор политик корпоративного уровня ко всему агентскому трафику, чтобы обеспечить безопасность, соответствие и аудит каждого действия до его выполнения. Для безопасного и ответственного масштаба внедрения искусственного интеллекта эти ограждения имеют решающее значение.

Политики управления предприятием для агентских протоколов

Помимо управления входящими запросами, шлюз Anypoint Flex также управляет всеми исходящими подключениями и запросами агента к внешним службам (например, серверам и инструментам MCP или другим агентам). Это включает:

• Запись: Предоставляет централизованную точку наблюдения для отслеживания и регистрации всех исходящих запросов агентов для аудита и устранения неполадок.
• Безопасность: Предотвращает утечку конфиденциальных данных, проверяя исходящий трафик.
• Проверка подлинности: Управляет регистрационными данными для внешних систем, применяя исходящие механизмы проверки подлинности, включительно с ключами API, OAuth и ClientId/ClientSecret из одной точки.

Комплект для разработки политик шлюза Anypoint Flex (PDK) позволяет пользователям создавать настраиваемые политики, если готовые политики не соответствуют определенным требованиям. Используя PDK, разработчики могут создавать логику политики на языке программирования Rust и компилировать ее в модуле WebAssembly (WASM). Автономный модуль потом загружается в шлюз Flex Anypoint для внедрения уникальных правил безопасности, трансформаций настраиваемых данных или специализированной логики интеграции непосредственно на границе API. Это предоставляет мощный, высокопроизводительный способ расширения функций шлюза для уникальных или сложных способов использования.

Ниже указаны четыре ключевых компонента PDK:

• Плагин PDK любой точки CLI: Этот плагин создает проект PDK и загружает скомпилированную политику в Exchange. Он также создает Makefile, упрощающий процесс разработки, предоставляя четкий набор команд для создания политики и управления ею.
• Шаблон политики: При создании нового проекта PDK создает базовые леса или шаблон. Данная структура содержит все необходимые файлы и конфигурации, необходимые для успешной компиляции политики, что предоставляет разработчикам отправную точку для настраиваемой логики.
• Инструменты создания SDK: Эти инструменты абстрагируют сложную архитектуру, управляемую событиями основного прокси-сервера посланника. Используя схемы реактора и экзекутора, SDK обеспечивает простой линейный метод кодирования. Это помогает уменьшить сложность, улучшить отладку и снизить кривую обучения для разработчиков.
• Управление политиками: Сервер MCP MuleSoft предоставляет инструменты MCP, чтобы помочь пользователям управлять жизненным циклом настраиваемой политики. Примеры этих инструментов включают:
  • get_flex_gateway_policy_example
  • manage_api_instance_policy
  • manage_flex_gateway_policy_project

Agent Visualizer предоставляет динамическую карту всей сети агентов в реальном времени, превращая возможное «черное поле» взаимодействий на основе искусственного интеллекта в полноценную систему наблюдения. Архитекторы и операционные группы могут использовать Agent Visualizer для просмотра способов подключения агентов, отслеживания потоков решений, мониторинга их состояния и производительности и определения зависимостей. Этот уровень доступности имеет решающее значение для оптимизации производительности, эффективного устранения неполадок, обнаружения преград и создания доверия к развернутым агентам.

Каталог MuleSoft API и тематический центр предназначены для улучшения методов обнаружения, использования и управления API, особенно совместно с Agentforce.

Все разработанные и опубликованные API MuleSoft можно обнаружить и использовать посредством каталога API в Salesforce Platform. Каталог API служит централизованным хранилищем и объединяет все API организации из MuleSoft, Salesforce, Heroku и других облаков в единое представление. Это позволяет разработчикам и администраторам легко находить, понимать и повторно использовать существующие API, позволяя использовать их в автоматизации (например, Agentforce, Flow и Apex).

The MuleSoft for Agentforce: Тематический центр позволяет разработчикам структурировать API в соответствии с конкретными сценариями бизнес- использования, определив метаданные тем и действий Agentforce в момент создания. Это включает:

• Действия, которые может выполнять агент
• Инструкции, которые помогают агенту применять определенные действия

Добавление этого семантического слоя позволяет Тематическому центру понять и использовать API Agentforce, что обеспечивает его эффективное взаимодействие с корпоративными системами.

Шлюз Agentforce - это уровень централизованного управления, предназначенный для управления взаимодействиями в рамках расширяющейся экосистемы Agentforce и обеспечения их безопасности. Поскольку Agentforce интегрируется с дополнительными сторонними API и инструментами посредством таких протоколов, как MCP, основной функцией шлюза Agentforce является внедрение политик (например, ограничений тарифов и ограничений инструментов) для всего исходящего трафика, инициированного Agentforce, и проверка всех исходящих запросов.

Шлюз Agentforce использует существующий механизм политики управления MuleSoft API, встроенный в платформу Salesforce. Этот механизм политики на основе посла перехватывает трафик агентов, применяет настроенные политики (например, контроль доступа на основе атрибутов и ограничения планов продаж) и управляет проверкой подлинности и авторизацией, не требуя от клиентов установки дополнительной инфраструктуры шлюза.

Развертывание управляемой сети агентов является важным достижением. Однако, это создает новые операционные проблемы "Дня 2". Для мониторинга, измерения и устранения неполадок динамичной распределенной системы автономных участников требуется повышенный уровень оперативной разведывательной информации. Конечная архитектурная концепция — это система, где искусственный интеллект используется не только для выполнения бизнес-процессов, но и для мониторинга, управления и лечения самой инфраструктуры, на которой он работает.

Концепция интеллектуальных возможностей интеграции MuleSoft использует возможности более широкой экосистемы Salesforce для предоставления глубоких настраиваемых важных данных о производительности интеграционной ткани и агентской сети. Благодаря сбору и сохранению данных, соответствующих требованиям OpenTelemetry (OTEL), формирующегося стандарта для наблюдения, в Salesforce Data 360 организации могут создавать объединенное хранилище для журналов, показателей и трассировок по всему своему ландшафту. Эти данные можно просматривать в Tableau посредством готовых панелей мониторинга и настраиваемых визуализаций, чтобы получить подробные сведения о производительности API, схемах взаимодействия агентов и общем состоянии системы.

Данная система содержит три ключевых компонента:

1. Прием: Служба приема является централизованной точкой входа для сбора и обработки телеметрических данных из разных приложений Mule, агентов-брокеров и шлюзов Flex. Он выполняет проверку схемы, нормализацию данных и фильтрацию для поддержания качества и последовательности данных в разных приложениях. В дополнение, он применяет управление (например, проверка подлинности, шифрование, справедливость клиента и ограничение скорости) в ожидаемых приемах.
2. Хранилище: Высокопроизводительное потоковое задание выполняется в Data 360, которое считывает данные из тем Kafka нескольких клиентов и трансформирует их в формат OTEL. Данные OTEL потом сохраняются в данные 360 клиента в TelemetryTraceSpan, TelemetryLogs и DMO TelemetryMetrics в Lakehouse.
3. Визуализация/потребление: С помощью телеметрических данных, доступных в Data 360, клиенты могут просмотреть состояние системы и получить важные данные, используя готовые или настраиваемые панели мониторинга посредством Tableau Next. Клиенты могут также использовать Tableau Concierge, готовый навык агентской аналитики в Tableau Next, позволяющий пользователям задавать вопросы о телеметрических данных на естественном языке и получать надежные и действенные ответы посредством визуализаций. Клиенты могут также экспортировать данные в существующие системы управления производительностью приложения (APM) (например, DynaTrace, Datadog, Splunk и т. д.).

Переход на Agentic Enterprise - это не просто обновление ИТ, это фундаментальный архитектурный перегиб. Фрагментарное, изолированное развертывание агентов на основе искусственного интеллекта является прямым путем к операционному хаосу, теневому IT и неуправляемому техническому долгу. Единственный устойчивый путь вперед лежит через единую, составную архитектуру. Опираясь на проверенную основу подключения под руководством API, MuleSoft Agent Fabric предоставляет «центральную нервную систему», необходимую для управления этой новой цифровой рабочей силой. Он предоставляет критические возможности для открытия, оркестрации, управления на уровне предприятия и всестороннего наблюдения. Так мы выходим за рамки экспериментов на основе искусственного интеллекта и начинаем создавать по-настоящему интеллектуальное, автоматизированное и безопасное предприятие, трансформируя автономный потенциал в ощутимые управляемые бизнес-результаты.

• Начало работы с конструктором кодов Anypoint
• Техническое руководство по Einstein для конструктора кодов Anypoint: Генеративные потоки
• Глубокое изучение генеративной трансформации DataWeave: Инновации на основе искусственного интеллекта для быстрой трансформации данных
• Создание спецификаций API посредством агента MuleSoft Dev
• Создание документации API посредством Einstein Generative AI
• Общие сведения о сервере MCP MuleSoft
• Инструменты сервера MCP MuleSoft
• Коннектор MCP
• Коннектор A2A
• Начало работы с тканью агента
• Безопасность взаимодействий агента с Flex Gateway
• Политики агентов шлюза Flex
• Общие сведения о комплекте для разработки политики шлюза Flex (PDK)
• Каталог MuleSoft API для Salesforce
• Включение проекта API для тем и действий агента
• Работа с Tableau Next
• OpenTelemetry
• Протокол контекста модели
• Протокол Agent2Agent (A2A)

Никхил Аггарвал является главным архитектором в Salesforce, где он возглавляет архитектуру MuleSoft и Salesforce Automation Cloud. Компания Nikhil обладает более чем 18-летним опытом производства масштабных продуктов и увлечена масштабируемой архитектурой, интуитивно понятным опытом разработчиков и созданием высокопроизводительных рабочих групп. До Salesforce он возглавлял несколько инициатив в Microsoft Power Platform, Dataverse и Office 365 от концепции до запуска. Его работа продолжает определять, как современные предприятия соединяют системы, автоматизируют бизнес-правила и разблокируют ценность бизнеса в эпоху искусственного интеллекта.