# Shailesh Manjrekar, Fabrix.AI | NetworkANGLE Источник: https://www.youtube.com/watch?v=qOJAxiYXQzk Канал: SiliconANGLE theCUBE Опубликовано: 25.08.2026 --- ## Революция в управлении IT: как Fabrix.AI объединяет Vibe Ops, агентов и суверенный ИИ [[JUMP:00:01]] Современные корпоративные IT-среды становятся все более распределенными, динамичными и управляемыми агентами. Тем не менее, большинство операционных команд по-прежнему работают в условиях разрозненных инструментов, статических панелей мониторинга и ручных процессов. Возникает фундаментальное несоответствие: в то время как команды разработки приложений и искусственного интеллекта движутся вперед с высокой скоростью, специалисты по надежности, безопасности и производительности тратят массу времени на сбор контекста и координацию действий. В новом выпуске networkANGLE ведущий Боб Лалиберте (principal analyst в SiliconANGLE theCUBE) обсудил с Шайлешом Мандрекаром (CMO и руководителем направления AI-стратегии в Fabrix.AI) видение компании в отношении мультимодальной платформы операционной разведки governed Vibe Ops. Эксперты разобрали, как перенести принципы «вайб-кодинга» в сферу IT-операций, почему традиционные подходы уступают место живой онтологии и как предприятиям безопасно доверять ИИ-агентам в продакшене. ## Концепция Governed Vibe Ops и новые роли в IT [[JUMP:01:46]] Термин vibe coding был популяризирован Андре Карпати и обозначает способность использовать LLM или ИИ-ассистенты для написания кода. В свою очередь, Vibe Ops является логическим подходом, применяющим те же принципы, но с фокусом на генерацию операционных артефактов: дашбордов, ИИ-агентов и автоматизированных рабочих процессов. По словам Шайлеша Мандрекара, платформа поддерживает ведущие среды разработки, включая Cloud Code, Cursor, Codex, а также встроенные инструменты Open Code и IBM Bob. * **Целевые персоны:** SRE-инженеры, специалисты по IT-операциям и платформ-инженеры. * **Преимущества подхода:** Возможность выражать намерение на естественном языке без необходимости глубоких навыков написания классического кода. * **Области применения:** Наблюдаемость (observability), обеспечение бесперебойности (assurance), SecOps и управление изменениями. Второй ключевой аспект концепции — это **governance** (управление и безопасность). Поскольку генеративный код иногда создает уязвимости, платформа Fabrix.AI направляет сгенерированные артефакты в специальную «зону приземления» (landing zone). Там специалисты могут проверить код, выполнить контроль версий и провести автоматизированное тестирование с помощью интегрированных инструментов вроде Playwright, формируя ИИ-резюме и обеспечивая готовность решений к промышленной эксплуатации. ## Суверенные малые языковые языковые модели (SLM) [[JUMP:06:43]] Платформа Fabrix.AI делает ставку на использование собственных малых языковых моделей (SLM), которые привносят в работу специфические доменные знания. Шайлеш Мандрекар выделяет три основных типа SLM в составе новой архитектуры: 1. **Модель семантики платформы:** понимает специфический язык запросов для взаимодействия с системой. 2. **Модель для AI-опов (AI Ops):** ориентирована на понимание инфраструктуры клиента, карт сервисов и политик корреляции данных. 3. **Модель уязвимостей (Vulnerability Exposure):** решает задачи SecOps. Применение SLM дает бизнесу важные преимущества: * **Суверенный ИИ:** модели работают непосредственно в контуре заказчика и обучаются на его данных, а при необходимости адаптеры можно полностью удалить. * **Высокая производительность и точность:** точность достигает 90-го процентиля благодаря глубокому знанию локального домена. * **Экономическая эффективность:** снижение затрат по сравнению с постоянным обращением к облачным LLM общего назначения. ## Живая онтология и универсальный инструмент MCP [[JUMP:09:09]] Для эффективной работы агентов необходим единый слой данных. Компания использует решение data fabric, которое объединяет информацию из APM, ITOM, NPM, ITSM-систем и напрямую с сетевых устройств. > «Онтологический слой — это GPS для ИИ-агентов, обеспечивающий их точной и структурированной информацией для предотвращения галлюцинаций». Создание «живой онтологии» происходит автоматически с помощью ИИ-агентов, которые сканируют источники данных и изучают их схемы. Платформа использует протокол Model Context Protocol (MCP) для создания динамических оберток в рантайме, объединяя любые API, серверы MCP и физические устройства. Интеллектуальный контекстный движок оптимизирует токены, кеширует данные и обеспечивает точную связность между инструментами. ## Реальные бизнес-результаты и кейсы внедрения [[JUMP:15:03]] Эффективность нового подхода подтверждается внедрениями у крупных заказчиков. Один из клиентов из списка Fortune 500 использует платформу в продакшене с начала года, объединив 25 диспетчерских инструментов, 13 000 активов и 207 приложений. * **Сокращение расходов:** Экономия около $1,23 млн в год за счет сквозного анализа первопричин (full stack root cause analysis), работы с VPN, Wi-Fi и CVE. * **Цифровой опыт сотрудников (DEX):** Внедрение «ambient agents» (проактивных фоновых агентов), отслеживающих состояние инфраструктуры от конечной точки до дата-центра, позволило создать службу поддержки практически без тикетов. * **Обучение инженеров (FDE):** Крупные системные интеграторы обучают форвард-деплоймент инженеров (FDE) для быстрой реализации ИИ-кейсов на базе платформы. ## Демонстрация платформы в действии [[JUMP:24:24]] В ходе беседы Шайлеш Мандрекар продемонстрировал работу платформы в реальном времени. Интерфейс объединяет иерархию агентов: от дашбордов Vibe Ops на верхнем уровне до специализированных агентов ITSM, AI Ops, предиктивной аналитики и интеграций с инструментами Cisco, Juniper Mist, Meraki, Splunk и Dynatrace. Пользователи могут в режиме реального времени формировать интерактивные дашборды с помощью простых текстовых запросов в средах вроде Cursor или через встроенный ассистент IBM Bob. Сгенерированный код автоматически поступает в зону проверки, где тестируется перед развертыванием, устраняя недели ручной разработки. ---