5 октября канадская Cohere представила North 2 — платформу AI-агентов для компаний с разграничением доступа к данным, навыкам и общим библиотекам. Для IT-команд это попытка решить неприятную корпоративную дилемму: дать агентам доступ к рабочим системам, но не превратить каждого стажёра с удачным промптом в обладателя коммерческой тайны.
North 2 развивает агентскую среду North, запущенную в начале 2025 года, сообщает The Register. Платформа подключается к корпоративным базам знаний и SaaS-сервисам, чтобы автоматизировать бизнес-процессы, а новая версия добавляет совместную работу, сохранение контекста между сессиями, контроль потребления токенов и более строгие политики доступа.
Главное нововведение — списки контроля доступа, или ACL. Администраторы могут задавать права отдельно для библиотек и навыков: агент, работающий от имени сотрудника, должен видеть только те данные и сценарии, которые разрешены его роли. Это важная деталь для компаний, где рядом существуют HR-документы, финансовые отчёты, код, договоры и клиентские данные. Сам по себе AI-агент не обязан быть злоумышленником, чтобы создать проблему: иногда достаточно честно выполнить слишком широко сформулированное поручение.
В терминологии Cohere навыки — это описанные процедуры выполнения задач. Их можно формировать в ходе совместной работы с агентом: пользователь проходит процесс, фиксирует удачную последовательность действий и превращает её в повторно используемый сценарий. В North 2 такие навыки проще распространять внутри организации. Идея знакома разработчикам, работавшим с Claude Code или OpenClaw: вместо того чтобы каждый раз заново объяснять модели порядок действий, команда сохраняет рабочую инструкцию.
Для создания новых процессов Cohere также добавила automations — настраиваемые шаблоны с графическим интерфейсом drag-and-drop. По описанию это похоже на конструкторы агентных цепочек вроде LangFlow: бизнес-пользователь или аналитик может собрать последовательность шагов без ручной оркестрации каждого вызова. Отдельный слой libraries предназначен для общих данных и материалов, чтобы разные агенты опирались на один набор источников, а не на несколько несовпадающих копий презентации, регламента или таблицы.
Ещё один элемент — память между сессиями. Она позволяет агенту продолжать работу с сохранённым контекстом, а не начинать разговор заново после каждого запуска. В корпоративном контуре это полезно, но одновременно повышает цену ошибок в настройке прав: чем больше платформа AI-агентов помнит и умеет вызывать, тем важнее понимать, кто именно может использовать этот контекст и откуда он взялся.
Cohere отдельно делает ставку на суверенное развертывание. North 2 можно запускать в облаке, а при необходимости — локально, в том числе в изолированной от внешних сетей среде; при этом заказчик может выбирать модели. Для организаций с требованиями к размещению данных это не декоративная опция, а часть закупочного чек-листа. Универсальный облачный агент, которому нельзя объяснить, где хранятся документы и кто их читает, в таких компаниях обычно не доходит дальше эффектной демо-сессии.
Новая версия получила и инструменты контроля расходов на инференс. Функция flow control должна показывать, какие подразделения потребляют больше всего токенов. Для CIO и владельцев внутренних AI-продуктов это почти столь же практично, как ACL: расходы на агентные сценарии редко выглядят опасными на пилоте, но быстро становятся заметными, когда несколько отделов запускают длинные цепочки обработки документов и запросов к моделям.
Рынок движется именно в эту сторону: облачные провайдеры и разработчики моделей один за другим предлагают корпоративные оболочки для агентов, а OpenAI и Meta также усиливают фокус на бизнесе. North 2 не меняет саму механику агентных систем, зато упаковывает её в привычные для enterprise инструменты — роли, разрешения, аудит потребления и контролируемые шаблоны. Следующий важный тест для таких продуктов будет не в качестве красивого ответа модели, а в способности безопасно пережить реальную организационную структуру с подрядчиками, временными доступами и десятками несогласованных источников данных.