ИИ-агенты: индустрия строит рантайм-инфраструктуру, пока экономия токенов сводится к «языку пещерного человека» · 21.08.2026

Инфраструктура ИИ-агентов переходит от стадии «фреймворк для демо» к стадии «рантайм для продакшена»: Microsoft выкатила открытый мультиязыковой Agent Framework, сообщество вокруг Google — среду исполнения Agent Substrate, а Tencent — платформу red teaming (атаки на собственные системы для поиска уязвимостей) для всей агентной экосистемы. Параллельно самый обсуждаемый инструмент недели — скилл для Claude Code, который заставляет агента «говорить как пещерный человек» ради экономии токенов. Контраст показательный.

Microsoft Agent Framework: ставка на продакшн и два языка

Microsoft Agent Framework (MAF) — открытый фреймворк для построения, оркестрации и развёртывания ИИ-агентов и мультиагентных workflow с поддержкой Python и .NET [1]. Проект поднялся в трендах GitHub, что логично: корпоративная аудитория .NET долго оставалась недообслуженной — большинство агентных фреймворков (LangChain, CrewAI) живут в Python-экосистеме.

На мой взгляд, ключевое здесь не «ещё один фреймворк», а формулировка «production-grade» (продакшн-уровень). Рынок насытился инструментами для прототипов, и конкуренция смещается в зону надёжности: наблюдаемость, воспроизводимость, деплой. Поддержка .NET — прямой заход на энтерпрайз, где Python-стек часто не проходит комплаенс.

Agent Substrate: когда агентам нужен не фреймворк, а среда исполнения

Проект agent-substrate/substrate — «производительная среда исполнения с высокой плотностью» для агентов. Важная деталь: репозиторий прямо помечен как неофициальный и не поддерживаемый Google, но организационно живёт под зонтиком, связанным с компанией [2].

Тренд прозрачен: следующим узким местом после фреймворков становится рантайм. Когда агентов тысячи, вопросы плотности размещения, изоляции и производительности среды выходят на первый план — ровно как это было с контейнерами и Kubernetes в классическом стеке. Фреймворк отвечает «как агент думает», субстрат — «где и как эффективно он работает».

AI-Infra-Guard от Tencent: безопасность догоняет функциональность

Tencent открыла AI-Infra-Guard — full-stack платформу red teaming, покрывающую сканирование агентов, скиллов, MCP-серверов (Model Context Protocol — протокол подключения инструментов), ИИ-инфраструктуры и jailbreak-тестирование LLM [3].

Это симптоматично: безопасность агентных систем перестала быть исследовательской темой и стала продуктом. MCP-скан особенно показателен — сама концепция «агент подключается к произвольным внешним инструментам» создаёт поверхность атаки, которой не было у классических LLM-приложений. На мой взгляд, именно инструменты вроде AI-Infra-Guard определят, впустят ли агентов в корпоративные системы с реальными данными.

Caveman: экономия 65% токенов через «пещерный язык»

Скилл caveman для Claude Code режет 65% токенов, заставляя агента говорить телеграфным стилем («зачем много слово если мало слово можно»), а версия 2 сокращает ещё и входные токены — на 33,2% в зафиксированном тесте [4].

За курьёзностью — серьёзная проблема: стоимость токенов остаётся главным ограничителем агентных систем, где агент может прогонять огромные контексты в цикле. Оптимизация на уровне формата коммуникации между агентом и моделью — недооценённый слой экономии. Забавно, что индустрия строит рантаймы и фреймворки, а заметная часть практической оптимизации — вот такие лайфхаки.

Фон: война за данные обостряется

Параллельно в Hacker News обсуждали двойные стандарты: Аарона Шварца преследовали за скрейпинг, тогда как Meta делает то же без последствий [5], а Anna's Archive призвала оцифровывать редкие книги, пока ИИ-компании их физически не уничтожили [6]. Для агентной темы это фон, но важный: агенты массово скрейпят веб, и юридические рамки для этого до сих пор не определены.

Также обсуждали бесполезность «анти-ИИ шрифтов» — попыток защитить тексты от парсинга через стилизацию [7]. Вывод прост: защита контента от агентов косметикой не работает, нужны правовые и технические механизмы уровня инфраструктуры.

Итог

Неделя закрепила сдвиг: агентная инфраструктура разделилась на слои — фреймворк (MAF), рантайм (substrate), безопасность (AI-Infra-Guard) и оптимизация стоимости (caveman). Дальше жду консолидации: стандарт типа MCP станет точкой сборки, а конкуренция уйдёт в надёжность и цену за задачу. Вопрос юридического статуса агентного скрейпинга тоже созрел — он будет решаться не разработчиками, а судами.

Источники

1. Microsoft Agent Framework — GitHub
2. Agent Substrate — GitHub
3. Tencent AI-Infra-Guard — GitHub
4. Caveman — скилл экономии токенов для Claude Code
5. Aaron Swartz was prosecuted for scraping, while Meta does it without consequence
6. AI companies destroy physical books — Anna's Archive
7. Anti-AI fonts are useless and harmful

FAQ

Чем рантайм (субстрат) отличается от фреймворка агентов?

Фреймворк определяет логику агента — промпты, оркестрацию, tool-calling. Рантайм — среду исполнения: изоляцию, плотность размещения, производительность. Это аналог разницы между кодом приложения и контейнерной платформой.

Почему поддержка .NET в Microsoft Agent Framework — это важно?

Корпоративный сегмент с Windows-инфраструктурой часто не может использовать Python-стек из-за комплаенса и существующих систем. .NET открывает агентам дорогу в консервативный энтерпрайз.

Что такое MCP-скан в контексте безопасности?

Это проверка MCP-серверов — внешних инструментов, к которым подключается агент, — на уязвимости. Компрометация инструмента означает компрометацию самого агента.

Не вредит ли «пещерный стиль» качеству работы агента?

По данным проекта, сокращение касается формата коммуникации, а не рассуждений. Но это лайфхак, а не системное решение — надёжная экономия требует оптимизации на уровне рантайма и кэширования.

Почему «анти-ИИ шрифты» не работают?

Современные модели распознают текст независимо от стилизации шрифта — OCR и семантическое понимание устойчивы к таким помехам. Это защита через обфускацию входа, которая легко обходится.

Какое отношение скрейпинг-споры имеют к ИИ-агентам?

Прямое: агенты массово автоматически собирают данные из веба. Правовой прецедент Шварца против практики Meta показывает, что правила для такого сбора данных до сих пор не сформированы.

Источники

1. https://github.com/microsoft/agent-framework
2. https://github.com/agent-substrate/substrate
3. https://annas-archive.gl/blog/physical-destruction.html
4. https://blog.yaros.ae/anti-ai-fonts-are-useless-and-harmful/
5. https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard
6. https://github.com/JuliusBrussee/caveman
7. https://blog.curiousquail.com/im-upset-again-about-a-co-creator-of-rss-being-prosecuted-for-something-meta-is-doing-with-little-consequence/