В течение многих лет архитекторы решений работали над модернизацией архитектуры приложений: декомпозицией монолитных систем, предоставлением доступа к бизнес-возможностям через API и внедрением событийно-ориентированного дизайна. Эта работа не меняется. Но быстрое внедрение искусственного интеллекта в архитектуру приложений коренным образом меняет то, как архитекторы решений оркестрируют и проектируют приложения, пишет в корпоративном блоге Дэвид Мутер, главный аналитик Forrester.

В новом отчете Forrester «Rearchitecting Applications For The Age Of AI» проводится исследование, почему ИИ не просто добавляет еще один компонент к существующим архитектурам. Вместо этого он оказывает давление на некоторые давние архитектурные аспекты и поощряет организации, которые делают упор на другие аспекты.

Как ИИ меняет архитектуру приложений

Forrester выявила три сходящихся тренда, которые уже видны на рынке:

  • Адаптивная оркестрация процессов. Платформы оркестрации на основе ИИ все чаще используют вероятностное принятие решений — а не только детерминированные потоки — для координации бизнес-сервисов в среде выполнения. Это позволяет системам стремиться к результатам, а не просто выполнять предопределенные шаги. Это также бросает вызов архитектурам, построенным на основе жесткого, линейного управления процессами.
  • Генерация приложений на естественном языке. Платформы генерации приложений позволяют пользователям создавать приложения, описывая, что они хотят, а не как строить. Это ускоряет создание ПО и позволяет создавать гораздо более индивидуальные и эфемерные приложения, предназначенные для конкретных бизнес-задач. Это также смещает архитектурное внимание от статических приложений к многократно используемым сервисам, которые ИИ может собирать по запросу.
  • Пользовательский опыт, управляемый ИИ. Агентные интерфейсы отклоняются от традиционных моделей взаимодействия на основе кликов и касаний. Вместо того чтобы направлять людей по линейным потокам UX, агенты ИИ интерпретируют намерения и действуют от имени пользователя. Эта инверсия — адаптация машин к людям, а не наоборот — разрушает архитектурные шаблоны, разработанные на основе линейных фронтендов и поддерживающих их бэкенд-сервисов для фронтенда.

В совокупности эти факторы приводят к общей теме: ИИ должен иметь возможность динамически оркестрировать бизнес-возможности в рамках установленных ограничений, а не быть ограниченным линейными потоками приложений.

Где ИИ дает сбои и что он укрепляет

Однако это не означает, что с ИИ «все меняется». На самом деле, некоторые архитектурные основы становятся более, а не менее важными.

Сложности у ИИ возникают на самых низких уровнях абстракции. Оркестрация низкоуровневых технических API или тесно связанных корпоративных приложений быстро перегружает агентов ИИ. ИИ преуспевает в работе с четкими сервисами бизнес-уровня, которые инкапсулируют намерения, правила и результаты.

В результате архитектуры, построенные вокруг немодульных приложений или фрагментированных технических API, страдают недостатками. И наоборот, предприятия, которые инвестируют в бизнес-API — те, которые отражают бизнес-возможности и потоки создания ценности — оказываются в лучшем положении, чтобы позволить ИИ безопасно и эффективно создавать новые процессы. Архитектура приложений становится меньше связана с проектированием жестких приложений и больше с проектированием строительных блоков, которые ИИ может надежно использовать.

Контекст становится архитектурной проблемой

Одним из наиболее важных следствий агентного ИИ является необходимость контекста реального времени. Под «контекстом» подразумеваются данные и их семантическое значение. Некоторые могут назвать это семантическим слоем. Но сосредоточение исключительно на семантике упускает из виду важность доставки данных в большие языковые модели (LLM) в реальном времени. И то, и другое жизненно важно. Это приводит к появлению нового архитектурного слоя, ориентированного именно на контекст. Стандарты, такие как MCP, указывают на то, как этот слой может развиваться, позволяя агентам обнаруживать, понимать и безопасно вызывать корпоративные возможности в масштабе.

Для архитекторов решений это меняет подход к управлению и проектированию: вместо контроля каждого пути через приложение с помощью Experience APIs, которые адаптируют и оркестрируют бизнес-API для конкретных технических или бизнес-потребностей, целью становится определение безопасных границ, в рамках которых ИИ может работать автономно, руководствуясь контекстом реального времени.

В результате происходит отход от традиционной модели приложений с разноуровневыми API, когда контекст заменяет слой Experience APIs.

Возможности для архитектора

Архитекторам решений, которые придерживаются мышления, ориентированного на приложения, придется противостоять естественной операционной модели ИИ. Те, кто переключит свое внимание на проектирование бизнес-возможностей, границы оркестрации и контекст реального времени, станут важными проводниками в реализации ИИ-амбиций своих организаций.