AI-агенты в проде: архитектура, которая не разваливается

Хайп вокруг AI-агентов огромный, но в проде ломается одно и то же: непредсказуемость, стоимость и отсутствие контроля.

Проще говоря

Как проектировать агентные системы: orchestration, memory, защитные рамки, retries и стоимость на длинной дистанции. Ниже — что именно делать на практике и где чаще всего ошибаются.

Базовая схема, которая работает

1. Planner — разбивает задачу на шаги.
2. Executor — выполняет шаги через инструменты.
3. Policy layer — проверяет безопасность/доступы.
4. Memory layer — хранит только нужный контекст.
5. Audit trail — логирует каждое действие.

Критичные инженерные принципы

• шаги агента должны быть idempotent,
• все tool-вызовы с timeout/limit,
• обязательный human override для рискованных операций,
• budget limiter по токенам/деньгам/времени.

Где чаще всего горит прод

• «бесконечные» рассуждения без stop-criteria,
• memory растёт без стратегии retention,
• нет разделения read-only и write-инструментов,
• нет откат для внешних действий.

Минимальный прод-чеклист

• policy engine до tool execution
• трассировка: кто, что, когда сделал
• cost budget на задачу и сессию
• quality gate перед внешними действиями
• резервный сценарий-сценарий при деградации модели

Короткая история из команды

На одном проекте агент уверенно выполнял задачи в песочнице, но в проде начал делать лишние внешние вызовы. Причина была не в модели, а в отсутствии жёстких лимитов и проверки действий. После ввода policy-гейтов и бюджетов поведение стало предсказуемым.

Вывод

AI-агенты в реальном продукте — это не «магия промпта», а дисциплина архитектуры исполнения и контроля рисков.

Практический сценарий внедрения

Если внедрять подход поэтапно, лучше идти от самого болезненного потока: выбрать один критичный user-journey, зафиксировать текущие метрики и применить изменения только на этом участке. Такой подход снижает риск и даёт быстрый доказуемый эффект для команды.

Метрики, которые важно отслеживать

• p95/p99 latency для ключевых операций,
• error rate и доля retry/резервный сценарий,
• время восстановления после сбоев,
• стоимость обработки запроса/события,
• доля регрессий после релизов.

Без метрик даже сильные архитектурные решения быстро превращаются в набор гипотез.

Что обычно идёт не так

1. Команда пытается внедрить всё сразу вместо поэтапного поэтапный запуск.
2. Нет владельца архитектурного решения и контроль расслаивается.
3. Решение есть в документации, но не встроено в CI/CD и runbook.
4. После внедрения нет регулярного review, и качество снова деградирует.

Пошаговый план на 30 дней

• Неделя 1: базовый уровень, ограничения, целевые KPI.
• Неделя 2: внедрение в одном потоке + алерты.
• Неделя 3: стабилизация, фиксы edge-cases.
• Неделя 4: масштабирование на соседние модули и обновление стандартов команды.

Термины простыми словами

• Политика повторов — правила повторных попыток (когда, сколько раз и с каким backoff), чтобы не усилить сбой.

Этот блок нужен, чтобы статью можно было читать без предварительного контекста по всем терминам.

Как применять это в живом проекте

Обычно команда упирается не в идею решения, а в внедрение: кто владелец, где проверить эффект, как не сломать соседние модули. Поэтому лучше запускать изменения через один критичный поток, где есть понятная боль и измеримый результат.

Хорошая последовательность: сначала фиксируем baseline, затем внедряем минимально жизнеспособную версию решения, после чего смотрим на метрики 1–2 недели. Если эффект подтверждается, масштабируем на соседние сценарии. Если нет — откатываем без драм и пересобираем гипотезу.