GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

Первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что при выполнении сложных задач модель может распределять работу между несколькими агентами. Один составляет план, другие параллельно ищут решения, тестируют код, проверяют результаты и пробуют новый подход после ошибки.

Это позволяет обрабатывать многоэтапные задания быстрее последовательного чат-бота. OpenAI официально заявляет, что Astra способна управлять компьютером, работать в браузере и приложениях, устанавливать и тестировать программы.

Однако отдельную нативную мультиагентную архитектуру компания в описании модели прямо не подтверждает, поэтому пока речь идёт главным образом о наблюдениях за её работой.

Основные вычисления выполняются в облаке, но инструменты агентов могут запускаться на пользовательском компьютере или корпоративном сервере. Несколько исполнителей способны одновременно компилировать код, поднимать браузеры, запускать тесты и работать в контейнерах. В таком сценарии нагрузка на локальные процессоры действительно может заметно вырасти.

Особенно весело станет корпоративной инфраструктуре, где каждого агента придётся помещать в виртуальную машину или песочницу, подключать к внутренним данным и затем аккуратно уничтожать окружение. Быстрее для задачи — не обязательно легче для CPU.

Автономность создаёт и риски безопасности, поэтому OpenAI усилила мониторинг действий Astra и проверки границ разрешённого. Модель постепенно появляется у подписчиков ChatGPT и корпоративных клиентов.

Подпишитесь на новости

Avanpost представила систему DAG для контроля доступа к данным

Сотрудник давно сменил должность, а доступ к старым папкам остался. Рядом лежат выгрузки персональных данных и инструкция с паролями — корпоративная классика, которую никто не любит. Avanpost представила DAG — решение для контроля доступа к неструктурированным данным на файловых серверах, в облаках и корпоративных базах знаний.

Основные возможности продукта компания описывает в официальной документации.

По словам разработчика, система обнаруживает конфиденциальную информацию по содержимому файлов, показывает фактические права пользователей и выявляет нарушения политик безопасности. Задача — выяснить, кто действительно может открыть конфиденциальные документы, даже если утверждённые регламенты рисуют куда более благополучную картину.

Найти лишние права — половина дела. В DAG встроен движок бизнес-процессов: он позволяет направить запрос владельцу данных, собрать согласования, поставить задачу ИТ-службе и проконтролировать исполнение.

После корректировок повторное сканирование проверяет, что доступ действительно закрыт. Галочка в заявке сама по себе доказательством не считается.

Далее система отслеживает изменения прав и объектов, передаёт сведения о нарушениях в SIEM и SOAR и может запускать внутренние сценарии реагирования.

DAG работает самостоятельно или в связке с IDM. Интеграция позволяет учитывать должность и кадровый статус сотрудника, инициируя пересмотр доступа при переводе или увольнении.

Вендор представил две версии: для крупных корпораций с акцентом на высокие нагрузки и для среднего бизнеса — с упором на простоту интеграции. Заказчикам предлагают пилот на действующей инфраструктуре.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru