Microsoft представила открытый стандарт Agent Control Specification для управления ИИ-агентами
Новый стандарт позволяет задавать явные политики: что агенту разрешено, запрещено и когда требуется одобрение человека
Проверка соблюдения правил происходит на нескольких этапах работы агента — от получения ввода до отправки ответа
Политики можно упаковывать в единые файлы, которые следуют за агентом между разными средами и платформами
Комплект инструментов с поддержкой LangChain, OpenAI SDK, Anthropic SDK, AutoGen и других решений уже доступен
Чем более самостоятельными становятся ИИ-агенты, тем острее встаёт вопрос: как убедиться, что агент будет вести себя предсказуемо, если его развернуть в разных приложениях и рабочих средах? Именно с этой проблемой сейчас сталкиваются компании, встраивающие агентов в свои продукты и внутренние процессы.
Источник изображения — techcrunch.com
Microsoft предложила своё решение — открытый стандарт Agent Control Specification (ACS), который даёт разработчикам более последовательный и детальный способ контроля над тем, что позволено делать ИИ-агентам. Стандарт был представлен в начале июня 2026 года на конференции Microsoft Build и распространяется по свободной лицензии Apache 2.0: компания подчёркивает, что развитием ACS занимается открытое сообщество, а не только сама Microsoft.
Спецификация позволяет командам разработки, безопасности и отделов, отвечающих за соответствие нормативным требованиям, описывать собственные правила поведения агентов. Такие правила определяют, что агенту разрешено или запрещено делать, в каких случаях действие должно быть одобрено человеком и какие данные необходимо сохранять в журнале для последующей проверки.
Как ACS проверяет действия агента
Файлы политик проверяются в нескольких «контрольных точках» по ходу выполнения задачи — по данным разработчиков спецификации, таких точек перехвата восемь, а решения о допуске действия принимаются на основе декларативного механизма, похожего на движки политик, которые уже применяются в системах безопасности облачных платформ.
Сегодня для управления поведением ИИ разработчики чаще всего пишут инструкции в системном запросе модели, добавляют собственные проверки прямо в код приложения или используют отдельные классификаторы для отсева проблемных входных и выходных данных. Такие подходы работают, но оставляют компаниям набор разрозненных, плохо связанных между собой механизмов контроля, которые сложно проверять и почти невозможно повторно использовать при переходе на другую платформу или инструмент.
Источник изображения — techcrunch.com
Что умеет спецификация
ACS призван объединить разрозненные механизмы контроля в единый управляющий слой. По заявлению Microsoft, спецификацию можно использовать для проверки соблюдения агентом ограничений сразу в нескольких точках рабочего процесса: до получения входных данных, перед вызовом внешнего инструмента, после получения результата от инструмента и перед отправкой итогового ответа пользователю. В зависимости от настроенной политики система может разрешить действие, заблокировать его, скрыть часть конфиденциальной информации или запросить подтверждение от человека.
Кроме того, разработчики могут встраивать классификаторы для входных и выходных данных — чтобы определять категорию информации, прогнозировать возможный результат действия или выбирать подходящую реакцию агента; подключать языковую модель с отдельной инструкцией в роли «судьи», проверяющего соблюдение политики; а также добавлять собственную логику для оценки вызовов инструментов, выбора нужного инструмента, точности входных данных и корректности итоговых ответов. Поскольку правила оформляются в виде отдельных файлов, их можно прикреплять к агенту напрямую — тогда единая политика безопасности сопровождает его при переносе между разными платформами и средами исполнения.
Поддержка платформ и партнёры
ACS поставляется в виде готового комплекта инструментов с готовыми модулями для основных платформ для построения агентов:
- LangChain
- OpenAI Agents SDK
- Anthropic Agents SDK
- AutoGen
- CrewAI
- Semantic Kernel
- Microsoft.Extensions.AI
- инструменты на основе MCP
Одновременно со стандартом Microsoft представила инструмент ASSERT для тестирования агентов на соответствие заданным политикам, а данные о срабатывании правил и одобрениях человека можно направлять в системы наблюдения за агентами вместе с остальными данными телеметрии — это позволяет командам безопасности видеть политику и поведение агента в одном месте. Стандарт уже поддержали несколько крупных партнёров: в частности, разработчики платформы CrewAI отметили, что открытый и не привязанный к одному поставщику подход к защитным механизмам важен для экосистемы агентов так же, как открытые протоколы для взаимодействия инструментов и моделей, а специалисты консалтингового подразделения IBM заявили, что централизованный контроль политик помогает выстраивать для клиентов управляемых и прозрачно соответствующих требованиям агентов.
