В четверг компания Box открыла свою ежегодную конференцию для разработчиков Boxworks, представив новый набор функций на основе искусственного интеллекта, которые интегрируют агентные ИИ-модели в основу продуктов компании.
Эти анонсы стали более масштабными по сравнению с предыдущими годами, что отражает ускоряющийся темп развития ИИ-направления в Box: в прошлом году компания запустила студию Box AI, затем в феврале представила инструменты для извлечения данных [https://support.box.com/hc/en-us/articles/38493409594387-Announcing-Box-AI-extract-agents], а в мае — агентов для поиска и анализа информации [https://www.boxinvestorrelations.com/news-and-media/news/press-release-details/2025/Box-Announces-All-New-AI-Platform-to-Bring-Powerful-AI-Agents-to-Enterprise-Content/default.aspx].
Теперь Box внедряет систему Box Automate [https://www.box.com/automate], функционирующую как операционная система для ИИ-агентов. Она разбивает рабочие процессы на сегменты, которые при необходимости могут дополняться ИИ.
В интервью TechCrunch CEO Аарон Леви рассказал о подходе компании к ИИ и сложностях конкуренции с разработчиками базовых моделей. Он выразил оптимизм относительно потенциала агентов в современных бизнес-процессах, но также отметил ограничения текущих моделей и необходимость управления этими ограничениями.
**TechCrunch:** Сегодня вы анонсируете ряд ИИ-продуктов. Какова общая стратегия интеграции ИИ-агентов в сервис управления облачным контентом?
**Аарон Леви:** Наш фокус — трансформация работы с неструктурированными данными. Структурированные данные в CRM, ERP или HR-системах уже автоматизированы, но процессы, связанные с документами, маркетинговыми активами или юридическими согласованиями, оставались ручными. ИИ-агенты впервые позволяют автоматизировать эти workflows.
**TechCrunch:** Как вы минимизируете риски внедрения агентов в работе с sensitive-данными?
**Леви:** Клиентам важно, чтобы агенты действовали предсказуемо в каждом workflow. Например, ошибка на раннем этапе не должна каскадно влиять на последующие шаги. Box Automate позволяет определить, какие этапы требуют жёстких правил, а где допустима недетерминированная работа агентов. Вы можете распределять задачи между специализированными агентами — например, отдельно для подачи, проверки или утверждения.
**TechCrunch:** Какие проблемы решает разделение workflow?
**Леви:** Даже продвинутые системы вроде Claude Code сталкиваются с ограничением контекстного окна. Длинные задачи требуют разбивки на подзадачи с передачей контекста между агентами. Наша система фокусируется на предоставлении релевантного контекста из неструктурированных данных для повышения эффективности ИИ.
**TechCrunch:** Среди разработчиков идут споры: большие модели против небольших и надёжных. Ваша позиция?
**Леви:** Наша архитектура не зависит от размера модели. Мы создаём основу, которая будет масштабироваться вместе с развитием ИИ. Пользователи сами решают, насколько агентным должен быть процесс.
**TechCrunch:** Как вы решаете проблему контроля данных и утечек?
**Леви:** Ключевой элемент — система управления доступом, которую мы развивали два десятилетия. Агенты в Box работают только с данными, доступными конкретному пользователю. Это исключает риск утечек или несанкционированного доступа.
**TechCrunch:** Anthropic недавно добавили загрузку файлов в Claude.ai. Как вы конкурируете с подобными платформами?
**Леви:** Предприятиям нужны безопасность, контроль и гибкость. Мы объединяем хранение, векторное embedding, управление правами и поддерживаем все ведущие ИИ-модели. Это избавляет клиентов от привязки к одной платформе.
Визуализация workflow Box Automate [https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2025/09/Box-Automate-2.jpg?w=680] демонстрирует распределение задач между агентами. По мере развития моделей платформа будет автоматически получать новые возможности.