Moonshot AI Kimi Hosted Agentsni agentlar uchun boshqariladigan bulutli xizmat sifatida taqdim etdi

Moonshot AI kompaniyasi Kimi K3.1 modellari seriyasi, Kimi Code va Kimi Work mahsulotlari hamda Unity, Unreal Engine va Blender kabi professional vositalar uchun plaginlar asosida oʻyinlar va ijodiy asarlarni yaratish uchun kompleks yechimni ishlab chiqardi.

Kompaniyaning bayonotiga koʻra, bu paket studiyalarga oʻyin konsepsiyalarini tezroq sinab koʻrishga, muhandislik va sanʼat ishlab chiqarishini rivojlantirishga, shuningdek, ishga tushirish va operatsion faoliyat davrida olingan oʻyinchilar fikrlarini keyingi ishlab chiqish bosqichiga qaytarishga yordam berish maqsadida yaratilgan.

Kimi modelining tavsifida, u dizayn hujjatlari, skrinshotlar, dasturiy kod va uch oʻlchovli aktivlarni tahlil qila oladi, soʻngra zarur boʻlgan ishlarni rejalashtiradi. Kimi Code mahsuloti mavjud kod bazasi ichidagi oʻzgarishlarni amalga oshiradi, shu bois Kimi Work bir nechta faylni qamrab oluvchi koʻp bosqichli ishlab chiqarish vazifalarini bajaradi.

Plaginlar va vosita chaqiruvlari tufayli, Kimi mavjud loyihalar bilan bevosita ishlashi mumkin, foydalanuvchiga bajarilgan harakatlar haqidagi hisobot bilan birga tahrirlash mumkin boʻlgan fayllarni qaytaradi. Unity va Unreal Engine muhitlarida, kerakli kirish huquqlari va loyiha fayllarini olgan holda, tizim avvalo kod tuzilmasini, sahnalar ierarxiyasini va modullar bogʻliqliklarini xaritalaydi, soʻngra redaktor plaginlari orqali oʻzgartirishlar kiritadi va oxirida natijani ijro bosqichlari, jurnal va bajarilish vaqtiga oid maʼlumotlar boʻyicha tekshiradi. Muhandislar uchun kod farqlari toʻgʻrisidagi hisobotlar va tasdiqlash yozuvlari saqlanadi.

Unityda ishlash uchun Kimi Tuanjie Codely Agent agentidan foydalanadi, bu Unity China tomonidan yaratilgan va Tuanjie Engine ga integratsiya qilingan oʻyin agentidir. Kimi ishlab chiquvchining niyatlarini talqin qiladi, kod yozadi va sinov natijalarini hamda ekran yozuvlarini tahlil qiladi, shu paytda Codely agenti redaktor skriptlari va bajarilish vaqti orqali dvigatel ichida operatsiyalarni bajaradi. Bitta namoyish jarayonida Kimi inson aralashuvisiz 20 soat davomida ishlashini, mavjud oʻyinni qayta tiklashini va keyinchalik rivojlantirilishi mumkin boʻlgan nativ loyihani yaratishini koʻrsatdi.

Ishga tushirish sahifasida Kimi K3.1 Pro yordamida yaratilgan bir nechta namuna toʻplamlari keltirilgan. Blenderda ichki jungle vodiysi qurildi va 1920x1080 aniqlikda va sekundiga 60 kadr tezligida 17,5 soniya davom etadigan parvoz render qilindi, shuningdek, taxminan 3,3 million uchburchak va 8368 animatsion komponentga ega ibodatxonaning ichki qismi brauzerda koʻrsatildi. Unreal Engine 5.8 da 1750 metr radiusdagi 36 kamonli ustunlar bilan osmon saroyi sahnesi va Nanite hamda Lumen yordamida render qilingan, jami 36 million uchburchakli protsedural ravishda modellashtirilgan daryo yaratildi. Kimi shuningdek, dasturlash tajribasi boʻlmagan dizaynerlar Godotda bir yoki ikki kun ichida oʻynaladigan prototiplarni yaratishi mumkinligini taʼkidlaydi.

Ishlab chiqarish vazifalaridan tashqari, ushbu yechim reklama kreativlarini partiyaviy yaratish, Kimi API orqali oʻyin ichidagi yordamchilarni integratsiya qilish, manbalarga bogʻlangan jamoatchilik fikrlarini saralash, teskari tarjima tekshiruvi bilan lokalizatsiya loyihalarining loyihalarini tayyorlash va foydalanuvchi kontentini dastlabki tanlashni oʻz ichiga oladi. Kimi jamoalarga bitta aniq cheklangan vazifa bilan boshlash va pilot loyihalarni tejangan vaqt, natija sifati va talab qilinadigan inson qoʻshimcha ishi hajmi kabi mezonlar boʻyicha baholashni maslahatlar beradi.

Kichik jamoalar koʻpincha katta istakga ega boʻladi, ammo ularda ambitsiyalarni ishlab chiqarishga tayyor sunʼiy intellektga aylantirish uchun kadr yetishmaydi — agentlarni ishlab chiqadigan muhandislarimizdan tortib, ularning ishlashini nazorat qiluvchi xavfsizlik xodimlari gacha. Aynan shu muammoni Google Cloud va YourStory hamkorligidagi keyingi vebinar hal qilishga moʻljallangan.

Oktyabrning 30-ida Google Cloud mahsulot rahbarlari Gemini AI ning eng soʻnggi yangilanishlari haqida «Gemini Yoʻl Xaritasi»ni taqdim etadilar — bu Gemini Korporativ Agentlar Platformasi (Gemini Enterprise Agent Platform) va mijoz tajribasi uchun Gemini Enterprise ni oʻz ichiga oladi. Sessiya aynan kichik tashkilotlar uchun ishlab chiqilgan va AI qanday qilib 2026 yilgi Gemini yoʻl xaritasi asosida jamoa uchun kuchli kuchaytiruvchi boʻlishi mumkinligini koʻrib chiqadi. Ishtirokchilar ROI uchun sinovdan oʻtgan freymvorklar va tez oʻzgarayotgan bozorda moslashuvchanlik va raqobatbardoshlikni saqlab qolish uchun zarur texnik maʼlumotlarni oladi.

Koʻrib chiqish ikki segmentga boʻlingan, har biri turli auditoriyaga qaratilgan.

Birinchi sessiya dasturchilar va texnik rahbariyat uchun moʻljallangan. U Google ning ilgʻor AI tadqiqotlarini xavfsiz global infratuzilma bilan birlashtiradigan Gemini Korporativ Agentlar Platformasining eng yangi funksiyalarini koʻrib chiqadi. Bu jamoalarga ish muhitida haqiqatdan ham ishlaydigan agentlarni yaratish, kengaytirish va boshqarish imkonini beradi. Konsepsiya agentning butun hayot sikli uchun xavfsiz, keng qamrovli platformani yaratishdan iborat — bu murakkab ish jarayonlarini ishonchli qayta ishlovchi raqamli «qoʻshimcha qoʻllar»dir.

Ishtirokchilar Agentlar Ishlab Chiqarish Toʻplami (Agent Development Kit, ADK) yordamida agentlarni qanday tez yaratish, ularni toʻliq boshqariladigan integratsiyalashgan runtime orqali ishlab chiqarishga tushirish va katta xavfsizlik jamoasiga ega boʻlish shart boʻlmagan holda ruxsatlar va xavfsizlikni boshqarish uchun Agent Gateway va Agent Identity dan foydalanishni bilib olishadi. Bundan tashqari, joylashtirishlar oʻsishi bilan xavfsizlik siyosatlarini avtomatik qoʻllash va ularga rioya qilish, shuningdek, barcha xodimlar uchun Gemini ilovasi orqali agentlarga kirish mavzusi yoritiladi.

Bu sessiyada Google Cloud mahsulot rahbari Jamie de Guerre (Jamie de Guerre), bulutli AI sohasidagi mahsulot boshqaruvi boʻyicha bosh direktor; Shubham Saboo (Shubham Saboo), AI mahsulotlari boʻyicha bosh menejer; va Dmitriy Pimenov (Dmitry Pimenov), Gemini mahsulotlari boʻyicha direktor ishtirok etadi.

Ikkinchi sessiya mijoz tajribasiga eʼtibor qaratgan rahbariyatga qaratilgan. U keng tarqalgan muammo bilan boshlanadi: har bir oʻzaro aloqa muhim boʻlgan holatlarda — birinchi soʻrovdan tortib yakuniy buyurtma berishgacha — parchalanib ketgan ilovalar va mijozlar uchun qoʻyilgan imkoniyatlar. Ishtirokchilar qanday qilib murakkab vazifalarni bajaradigan va mijoz yoʻlining boʻyi boʻylab tabiiy, foydali qoʻllab-quvvatlashni taʼminlaydigan AI agentlarini yaratishni koʻrishadi.

Bu qism oddiy chat-botlardan tashqariga chiqishga tayyor boʻlgan liderlar uchun moʻljallangan. Dunyo brendlari samaradorligini ikki barobar oshirish uchun foydalanadigan shu texnologiya qanday qilib oʻsib borayotgan jamoaga tatbiq etilishi namoyish etiladi. Gemini 3.1 Live Audio brendga tabiiy ovoz beradi, qattiq menyular orqali emas, balki silliq dialog orqali muammolarni hal qiladi. Intellektual kontekstli dvigatel mijoz uch qadam oldin aytgan narsani eslab qoladi, maʼlumotni takrorlash zaruriyatini yoʻq qiladi. Avtomatlashtirilgan analitik maʼlumotlar mijoz tendensiyalarini darhol aniqlaydi, jamoalarga har bir qoʻngʻiroqda xizmatni yaxshilashga yordam beradi, shu bilan birga korxona darajasidagi maxfiylik biznes va mijoz maʼlumotlarini eksklyuziv nazorat ostida saqlab turadi.

Mijoz tajribasi sessiyasini Google Cloud ilmiy AI mahsulotlari direktori Ali Rana (Ali Rana) olib boradi.

Kichik tashkilotlar uchun AI ni joriy etishning keyingi bosqichi eksperimentlardan koʻra, amalga oshirish bilan bogʻliq: ishlab chiqarishda barqaror ishlaydigan agentlarni ishga tushirish, ularning xavfsizligini taʼminlash va mijozlarga skriptlangan emas, balki tabiiy qoʻllab-quvvatlashni taqdim etish. Katta muhandislik yoki xavfsizlik boʻlimi har bir kichik jamoaning mavjud boʻlgan narsasi emas.

Vebinar bu bir shart emasligini koʻrsatish uchun yaratilgan. Agentlar Platformasiga texnik qarashni mijoz tajribasiga biznes qarashi bilan birlashtirib, u ham dasturchilar, ham qaror qabul qiluvchi shaxslarga kelajak haqida va uni qanday qoʻllash mumkinligi haqida aniq tasavvur beradi.