Архитектуры корпоративных ИТ-систем стоят на пороге структурных изменений. Их причина - в совмещении двух подходов, которые долгое время развивались параллельно - микросервисные архитектуры и AI-агентные платформы.

Микросервисы стали стандартом построения масштабируемых и надежных корпоративных систем, особенно для таких классов, как ERP-системы, для которых важны детерминизм, воспроизводимость результатов, контроль и соответствие регуляторным требованиям [1][2][5].

AI-агентные платформы, в свою очередь, дают возможность системам работать с целями, автономно рассуждать и принимать решения в условиях неопределенности.

Попытки использовать эти подходы по отдельности приводят либо к жестким и плохо адаптирующимся системам, либо к интеллектуальным решениям, которым бизнес не готов доверять.

В этой статье впервые представлена архитектурную модель, которая позволяет объединить эти два подхода в единую управляемую архитектуру.

ERP-системы непрерывно развивались с самого начала своего создания. Но их архитектура до сих пор опирается на принципы, сформулированные до эпохи повсеместного распространения данных в реальном времени и развития автономного агентного искусственного интеллекта. 

Соответственно, можно с утверждением говорить, что текущая архитектура ERP-систем не отвечает современным вызовам. В этой статье разберем, почему ей нужен принципиально иной фундамент. Я предлагаю строить его на трех китах: семантический слой данных (USDL), открытая интеграционная среда и продвинутая мультиагентная платформа (AMAP).

Далее я подробно представлю архитектуру такой ERP-системы, типы AI-агентов и примеры их работы в реальных бизнес-процессах. Ключевая идея — гибкая автономия под контролем человека. В статье я опираюсь на актуальные разработки и аналитику 2025 года, чтобы показать и возможности, и подводные камни мультиагентных систем в корпоративной ИТ-среде.