Stibo Systems представляет AgentWorkx для управляемых ИИ‑агентов в мастер‑данных

Stibo Systems 29 сентября 2026 г. объявила AgentWorkx, платформу для создания, развертывания и управления ИИ‑агентами внутри управления мастер‑данными (MDM), а также портфолио агентов, которое она называет Stibo Systems Agents. Первый релиз включает два готовых к использованию агента.

Два способа применения агентного ИИ в STEP

Объявление предоставляет клиентам два пути применения агентного ИИ к MDM. Они могут использовать агентов, разработанных и поддерживаемых Stibo Systems для типовых процессов MDM, либо создавать и настраивать собственных агентов под уникальные требования их бизнеса. Оба варианта работают через одну и ту же платформу AgentWorkx и в рамках управления, ролей, разрешений и корпоративных контролей STEP, платформы Stibo Systems.

AgentWorkx объединяет необходимые инструменты для создания и эксплуатации агентов MDM в одну платформу: галерею агентов, студию для их построения и настройки, оркестрацию и управление. Организации, которые решат создавать собственных агентов, получают доступ к той же платформе, которой пользуются продуктовые и инженерные команды Stibo Systems, при этом созданные клиентами агенты остаются под контролем платформы.

Первые готовые к использованию агенты и библиотека агентов

Первый релиз поставляется с двумя готовыми к использованию агентами. Upload Anything AGT переносит структурированные и неструктурированные данные в платформу, и компания заявила, что он сокращает процессы внедрения, которые могут занимать месяцы, до дней. Content Optimizer Agent генерирует описания товаров, SEO‑контент и маркетинговый копирайт, используя управляемые атрибуты продукта и бизнес‑контекст. Stibo Systems заявила, что оба агента предназначены для преобразования процессов MDM в агентные взаимодействия без необходимости клиентам создавать базовые возможности самостоятельно.

В библиотеке агентов компании перечислено 24 доступных и будущих агента, организованных по тому, как данные перемещаются через STEP — ввод данных, обеспечение их достоверности и их использование — в рамках того, что страница описывает как единый слой агентного управления. По данным библиотеки, Upload Anything помогает поставщикам в процессе загрузки данных, автоматически сопоставляет предоставленные данные с целевой схемой и таксономией независимо от формата или полноты, извлекает атрибуты из различных файловых структур, проверяет полноту и отмечает пробелы, сокращая процесс внедрения данных о продуктах поставщиков с недель до часов.

Библиотека описывает Content Optimizer как генерирующий описания, специфичные для каналов, маркетинговый копирайт, SEO‑контент и подробные сведения о продуктах из управляемых атрибутов STEP на любом языке и в масштабе каталога. Настройка автономии варьируется от предложений, проверенных человеком, до полной автоматической публикации, и библиотека отмечает, что агент обеспечивает публикацию контента в до 10 раз быстрее.

Другие агенты, перечисленные в библиотеке, включают Data Quality, который сканирует каталог по правилам полноты, спецификациям каналов и проверкам согласованности и перенаправляет менее уверенные проблемы на проверку человеком; Classification, который автоматически назначает продукты в правильные категории и иерархии; Business Rules Agent, который преобразует требования на естественном языке в работающие бизнес‑правила STEP; GraphQL Query Writer, который генерирует запросы GraphQL из описаний простым языком; Entity Creation Agent, который ищет в MDM и других надёжных источниках существующие записи перед созданием новой; и Data Steward Copilot, который предоставляет контекст, историю и рекомендации, сохраняя при этом участие человеческого суждения.

Основа платформы и дальнейшее развитие

Генеральный директор Адриан Карр связал объявление с надёжностью данных. «По мере того как ИИ‑агенты берут на себя всё большую часть нагрузки предприятия, ограничивающим фактором становится то, можно ли полагаться на подлежащие данные при принятии решений со скоростью машины», — сказал он, добавив, что Stibo Systems построила эту основу задолго до того, как агенты стали темой обсуждения, и что она оказалась критическим элементом для того, чтобы ИИ приносил ценность.

Главный директор по продукту и росту Неда Ниа заявила, что разговор об ИИ смещается от «Можем ли мы построить его?» к «Можно ли ему доверять, масштабировать его и доказать окупаемость инвестиций?» Она отметила, что точность и производительность агентов всё больше зависят от качества данных и контекста, лежащих в их основе, и представила AgentWorkx как способ для клиентов инноваций внутри управляемой среды MDM, а не создания нового поколения теневого ИИ.

AgentWorkx опирается на возможности MDM, уже присутствующие в платформе, включая её семантическую основу данных, контроль доступа на основе ролей, возможность аудита, интеграции и управление связями между доменами, такими как продукты, клиенты, поставщики и локации. Stibo Systems заявила, что планирует расширить как портфель готовых к использованию агентов, так и гибкость, доступную через AgentWorkx, включая работу по внедрению предпочтительных моделей клиентов в их MDM‑окружение. Ниа добавила, что у каждой компании есть данные, контекст и институциональные знания, которые являются её уникальными, и задача компании — помочь клиентам использовать их в работе, не теряя доверия и контроля.

Stibo Systems описывает себя как крупнейшего независимого поставщика управления мастер‑данными и компанию, стоящую за тем, что она называет платформой доверенного интеллекта. Она имеет штаб‑квартиру в Оре, Дания, и работает как дочерняя компания Stibo Software Group, которая, по словам компании, обеспечивает долгосрочную перспективу за счёт владения фундаментом. Организации, заинтересованные в этой структуре, могут зарегистрировать предварительный интерес через библиотеку агентов.