В 2026 году Y Combinator (YC) запустил проект QM — инструмент для управления AI в корпоративных средах (Enterprise-level Agent Harness). За три дня проект набрал 3,9 тыс. звёзд на GitHub, а в день анонса занял первое место в Hacker News.
За последние два года развитие AI-агентов сосредоточено на повышении их эффективности. Современные агенты (Claude Code, Codex, OpenClaw, Manus) могут писать код, анализировать данные, вызывать инструменты и выполнять сложные задачи, которые раньше занимали часы или дни. При этом Agent всё активнее внедряются в корпоративную среду — и это ставит новые задачи, в частности, обеспечение безопасного взаимодействия большого числа AI-сотрудников.
В индустрии Agent выделяют три уровня:
* нижний — большие модели (принятие решений);
* средний — Agent (выполнение задач);
* верхний — Harness (управление средой выполнения, контекстом, памятью, правами инструментов, границами поведения).
Текущие инструменты (Claude Code, OpenClaw, Hermes) — это инструменты Harness для личного использования. Они ориентированы на удобство и эффективность одного пользователя. Но при масштабировании в корпорациях возникают проблемы:
- Отсутствие организационных границ данных: в личных Harness общая среда и пространство памяти для одного пользователя, что повышает риски утечки данных при совместном использовании.
- Недостаточное управление правами в корпоративной среде: личные инструменты предоставляют Agent высокие локальные права, тогда как в корпорациях нужно соблюдать принцип минимальных прав и вести аудит.
- Недостаточная согласованность среды в долгосрочной перспективе: в личных Harness среда сбрасывается после завершения сессии, а корпоративные проекты выполняются в течение нескольких дней или недель и требуют стабильной среды.
QM — это платформа для управления агентами, которая предназначена для безопасного и контролируемого использования AI-агентов большим количеством сотрудников в организации. Основные функции платформы:
* привязка реальных идентификаторов сотрудников;
* предоставление общего пространства для проектов;
* разграничение прав доступа;
* единое управление платформой.
Ключевые элементы дизайна QM:
- Механизм изоляции области действия (Scope): разделение рабочего пространства по пользователям, проектным группам и каналам совместной работы; изоляция истории разговоров, проектных файлов, ключей и изолированных сред; проверка идентификаторов и прав доступа перед предоставлением ресурсов.
- Дизайн устойчивого изолированного окружения (Durable Sandbox): сохранение зависимостей, конфигураций, запланированных и незавершённых задач даже после закрытия сеанса; возможность продолжения работы над долгосрочными проектами с точки прерывания.
- Архитектура, независимая от моделей (Model Agnostic): разделение управляющего ядра и механизма выполнения агента, интеграция через стандартные интерфейсы с Claude Code, Codex и другими агентами; возможность гибко выбирать модели в зависимости от затрат и возможностей; централизованное управление несколькими механизмами агента, их использованием и правилами безопасности.
- Трёхуровневая стратегия безопасности (Security Posture):
- строгий режим (большинство операций агента требуют ручного утверждения; подходит для высокорисковых сред, например, производства);
- автоматический режим (проверка рисков только для внешних входов, защита от атак с внедрением подсказок; подходит для повседневной работы);
- открытый режим (почти полное отключение защитных механизмов, максимальный доступ для агента; используется в низкорисковых сценариях, где есть полное доверие).
QM решает две ключевые проблемы корпоративных агентов — баланс изоляции и взаимодействия агентов, а также управление правами доступа агентов. В отличие от персональных инструментов типа Claude Code, платформа обеспечивает разграничение публичного и частного пространства и изоляцию проектов, предотвращая путаницу файлов и прав при совместной работе.
Система многоуровневого разделения, созданная QM, устроена так: у каждого пользователя — отдельное AI‑окружение, у каждого проекта — отдельное пространство для совместной работы (соответствует общей папке проекта). Это позволяет изолировать личные данные и одновременно обеспечивать командную работу.
QM решает проблему определения прав доступа для Agent в корпоративной среде: Agent действует от имени конкретного сотрудника, используя учётные данные, выделенные сотруднику или проекту компанией. Благодаря этому все действия Agent привязаны к конкретному сотруднику — компания может вести полный аудит и отслеживать ответственность. При этом не требуется создавать новую систему прав для AI — Agent может использовать существующую IT‑инфраструктуру. Например, если у сотрудника есть права Microsoft Graph API, его Agent может обращаться к почте, Teams, OneDrive и другим корпоративным сервисам.
QM не создаёт «супер‑Agent» с максимальными правами, а ограничивает возможности Agent рамками задач и контекста. Платформа соответствует тренду перехода от персональных инструментов повышения эффективности к корпоративной инфраструктуре AI. В будущем ключевым элементом корпоративной AI‑системы станет не выбор самой продвинутой модели, а возможность построить контролируемую и повторно используемую организационную структуру для AI. Harness — ключевой элемент такой структуры.
Подписаться в Макс
