Представьте две стартап-команды, которые разрабатывают похожие продукты. Обе выбирают Claude Sonnet 5 и поручают модели автоматизировать обработку входящих запросов клиентов. Через месяц первый агент стабильно классифицирует обращения, находит нужные данные и выполняет задачи. Второй же начинает придумывать отсутствующие детали, теряет контекст исходного запроса и зацикливается уже после нескольких шагов. Модель одна и та же. Результаты — совершенно разные.
Именно этот разрыв помогает понять, почему проекты с ИИ могут проваливаться даже тогда, когда команды используют мощную языковую модель. По прогнозу Gartner, более 40% проектов с агентным ИИ будут закрыты к концу 2027 года из-за роста затрат, отсутствия понятной бизнес-ценности или недостаточного контроля рисков. Для компаний, которые рассматривают внедрение агентного ИИ в бизнес-процессы, выбор модели — лишь одна часть решения.
Так что же определяет разницу? Дело не только в возможностях самой модели, а в системе, в которой она работает, — в ее архитектурном окружении. В СКЭНД мы разрабатывали и внедряли агентные системы для разных отраслей и постоянно наблюдаем одну и ту же закономерность: сама LLM редко становится причиной проблем. Почти всегда сложности возникают из-за архитектуры и дизайна системы, построенной вокруг нее.
Почему ИИ-агенты, которые успешно работают в демо, ломаются в продакшене
Демонстрационная версия показывает, что ИИ-агент способен выполнить заранее определенную задачу в контролируемых условиях. Обычно система получает четко сформулированный запрос, работает с ограниченным набором данных и использует инструменты с заранее известным поведением. Несколько успешных сценариев могут создать впечатление, что агент готов к полноценному запуску, однако реальная эксплуатация быстро выявляет его слабые места.
В продакшене пользовательские запросы могут быть неполными, неоднозначными или противоречивыми. Данные устаревают, превышается объем доступного контекста, API могут возвращать неожиданные ответы, меняются права доступа, а внешние сервисы временно становятся недоступными. Чем больше шагов должен выполнить агент, тем выше вероятность, что ошибка на одном этапе повлияет на все последующие действия — из-за эффекта деградации контекста (Context Rot) или перегрузки контекста (Context Fatigue).
Проблема усугубляется тем, что ИИ-агенты работают не так, как обычные детерминированные программы. В традиционном коде при одинаковом входном наборе данных система, как правило, выполняет заранее заданную последовательность действий. LLM же выбирает следующий шаг вероятностно. Это означает, что одна и та же модель с одним и тем же промптом может использовать разные инструменты, по-разному интерпретировать полученные данные и выдавать разные результаты.
На практике особенно часто встречаются три типа сбоев. Некорректно настроенный RAG (Dumb RAG) передает агенту неполный, нерелевантный или устаревший контекст. Нестабильные коннекторы (Brittle Connectors) нарушают выполнение задач, когда меняются API, схемы параметров, права доступа или форматы ответов. Накопление ошибок (Compounding Error) приводит к тому, что неверное решение попадает в контекст, влияет на следующий шаг и постепенно уводит агента все дальше от исходной задачи.
В демо такие проблемы могут оставаться незаметными. В продакшене они повторяются в гораздо большем количестве сценариев и превращают отдельные отклонения в системные сбои. Именно поэтому надежность ИИ-агентов зависит не только от возможностей самой LLM, но и от того, как вокруг нее спроектированы работа с контекстом, инструментами, проверками и ограничениями.
Что на самом деле определяет эффективность ИИ-агента
Производительность ИИ-агента зависит не только от используемой LLM. Даже самая мощная модель не сможет надежно выполнять многошаговые задачи, если получает нерелевантный контекст, выбирает неподходящие инструменты, теряет важную информацию между действиями или не понимает, когда процесс необходимо остановить.
Эти аспекты определяются архитектурой агентной системы (harness design) — инженерным слоем вокруг LLM. Именно он задает, какие данные и контекст получает модель на каждом этапе, как агент взаимодействует с API и внешними системами, где хранит состояние задачи, как обрабатывает ошибки и какие ограничения должен соблюдать. На практике этот слой превращает отдельную модель в управляемую агентную систему, способную работать в рамках реальных бизнес-процессов.
Архитектура агентной системы выходит далеко за рамки разработки промптов. Промпт определяет роль агента, его цель и правила поведения, но не управляет всем процессом выполнения задачи. Он не определяет, какие данные необходимо получить, можно ли доверять ответу инструмента, сколько раз следует повторить неудачное действие, насколько безопасен текущий процесс, когда нужно сокращать контекст или в какой момент требуется подтверждение человека. Все эти вопросы относятся к проектированию агентных систем.
Это особенно важно для многошаговых сценариев. Например, архитектура ReAct для LLM-систем строится на цикле рассуждение — действие — наблюдение. Однако сама по себе эта схема не гарантирует надежность. Без контроля над контекстом, памятью, вызовами инструментов и условиями остановки агент может выбрать неверное действие, зациклиться или постепенно отклониться от исходной цели. Поэтому качество системы определяется не одним промптом, а тем, насколько тщательно организована работа модели на каждом этапе.
Компоненты проектирования агентных систем, которые действительно имеют значение
Надежность ИИ-агента не зависит от какой-то одной технологии. Она определяется тем, насколько хорошо все компоненты вокруг модели работают вместе. Перечисленные ниже элементы формируют эффективные подходы к проектированию ИИ-агентов и отличают стабильную систему для продакшена от впечатляющего, но хрупкого прототипа.
Архитектура рассуждения
Это путь, по которому агент движется к результату. Подход ReAct чередует этапы рассуждения, действия и наблюдения, а PlanReAct добавляет предварительное планирование для более сложных задач. Без такой структуры агент может сразу выбрать первое доступное действие, потерять из виду исходную цель и начать принимать несвязанные решения.
Слой памяти
Память выполняет роль рабочего блокнота агента. Она хранит текущее состояние задачи, важные результаты предыдущих шагов и информацию из прошлых сессий. Для организации этого слоя могут использоваться RAG, файлы, базы данных и специализированные хранилища состояния. Без управляемой памяти каждый новый запрос воспринимается почти как первый, а важный контекст постепенно теряется.
Управление навыками
Управление навыками определяет, какие возможности доступны агенту и как именно он должен их использовать. Каждый навык может включать инструкции, инструменты и правила проверки для выполнения конкретной задачи. Без четкого управления навыками агент может выбирать неподходящие инструменты, повторять одни и те же действия или выполнять одинаковые задачи по-разному.
Управление субагентами и передача задач
В архитектуре мультиагентных систем специализированные агенты похожи на отделы внутри одной компании: каждый из них отвечает за определенное направление работы. Оркестрация ИИ-агентов определяет, какой агент получает задачу, когда результат должен быть передан другому агенту и как объединяются результаты работы разных компонентов. Без четкой координации агенты могут выполнять одну и ту же работу несколько раз, использовать разные версии данных или игнорировать результаты друг друга.
Ограничения циклов и бюджета выполнения
Эти ограничения работают как аварийный механизм остановки, который не позволяет системе бесконечно повторять неудачное действие. Они могут включать лимиты на количество шагов, повторных попыток, вызовов инструментов, время выполнения и затраты. Без таких ограничений агент может застрять в цикле с платным API или продолжать работу, даже когда больше не приближается к решению задачи.
Ограничения безопасности и права доступа
Ограничения безопасности и права доступа выполняют роль политик защиты и механизмов контроля доступа. Они определяют, какие данные агент может просматривать, какие инструменты использовать и какие действия ему разрешено выполнять. Без этих ограничений ошибка модели может привести к удалению файла, отправке письма не тому получателю или выполнению операции, которую агент вообще не должен был иметь возможность запускать.
Управление подтверждениями
Управление подтверждениями добавляет контрольные точки перед выполнением критически важных действий. Агент может самостоятельно собрать информацию и подготовить решение, но перед оплатой, удалением данных или отправкой официального документа он должен запросить подтверждение человека. Без участия человека в процессе система получает слишком высокий уровень автономности в ситуациях, где цена ошибки особенно велика.
Управление контекстом и схемами инструментов
Контекстное окно можно сравнить с рабочим пространством: когда оно переполнено, становится сложнее находить действительно важную информацию. Механизм сокращения контекста (context compaction) удаляет повторяющиеся данные и сохраняет наиболее релевантные сведения, а четкие схемы инструментов помогают агенту понимать, как правильно использовать каждый из них. Без этих механизмов агент может запутаться в накопленном контексте и формировать некорректные вызовы API.
Логирование и трассировка
Логирование фиксирует весь путь выполнения агента: полученный контекст, выбранные действия, ответы инструментов и причину завершения процесса. Без этой истории команда видит только некорректный результат, но не может определить, на каком этапе возникла ошибка. В таком случае диагностика агентной системы превращается в поиск причин методом проб и ошибок, а повторяющиеся проблемы остаются нерешенными.
Как выглядит качественное проектирование агентных систем на практике
На практике надежная реализация агентного ИИ начинается не с подключения LLM. Сначала необходимо определить, как агент будет получать контекст, сохранять состояние задачи, выбирать инструменты и реагировать на нестандартные ситуации.
Это можно увидеть на примере ИИ-агента, разработанного СКЭНД для платформы в сфере недвижимости. Как компания по разработке ИИ-агентов, СКЭНД занималась не только уровнем модели, но и такими компонентами системы, как память (слой контекста), оркестрация инструментов, контроль доступа и мониторинг.
Одна из главных сложностей в таких системах — организация памяти. Передача всей истории диалога модели при каждом запросе быстро заполняет контекстное окно и увеличивает затраты на обработку данных. С другой стороны, если сохранять слишком мало информации, возникает обратная проблема: агент забывает ранее заданные условия и начинает повторно запрашивать те же данные. Поэтому архитектура памяти ИИ-агента должна сохранять состояние задачи, сокращать объем длинных историй взаимодействия и предоставлять модели только ту информацию, которая необходима на текущем этапе.
Не менее важна работа с инструментами. Когда агент получает доступ к десяткам функций, ему необходимо определить, какой инструмент использовать, в какой последовательности выполнять действия и как интерпретировать полученный результат. Оркестрация и управление навыками помогают структурировать этот процесс и предотвращают ситуации, когда агент выбирает неподходящий инструмент, повторяет уже выполненный шаг или опирается на противоречивые данные.
В этом сценарии ограничения безопасности ИИ-агента выходят далеко за рамки фильтрации результатов. Они ограничивают доступ к системе, определяют допустимые действия и делают работу агента более прозрачной. Пользователи и администраторы должны понимать, какие инструменты используются и где требуется дополнительный контроль со стороны человека.
Отдельный слой мониторинга фиксирует действия агента, ответы инструментов и изменения контекста. Это позволяет команде анализировать не только итоговый ответ, но и весь путь, который привел к нему. Особенно важно это для сложных многоэтапных процессов, где ошибка может возникнуть за несколько шагов до того, как станет заметен некорректный результат. Мониторинг также создает основу для дальнейшего развития возможностей системы и ее адаптации.
Этот пример показывает, что надежность ИИ-агента обеспечивается сочетанием памяти, оркестрации, ограничений и наблюдаемости. LLM остается центральным компонентом системы, однако ее стабильная работа зависит от того, насколько последовательно организовано управление вокруг модели.
Почему архитектура агентной системы — это бизнес-решение, а не только инженерная задача
Архитектура вокруг ИИ-агента определяет не только качество его результатов, но и уровень операционных рисков. Если система не ограничивает действия модели, одна ошибка может привести к отправке письма не тому получателю, удалению данных, повторным вызовам платного API или принятию решения на основе непроверенной информации. Поэтому ограничения безопасности, права доступа и обязательное подтверждение критически важных операций должны учитывать особенности бизнес-процессов и возможную стоимость ошибки.
Для большинства компаний предсказуемость важнее максимальной скорости выполнения задач. Агент не может стать частью регулярного рабочего процесса, если в одинаковых условиях он иногда выбирает другой инструмент, пропускает этап проверки или не завершает задачу. Архитектура агентной системы не делает LLM полностью детерминированной, но ограничивает диапазон допустимого поведения за счет заданных последовательностей выполнения, лимитов, критериев проверки, правил эскалации и условий остановки.
Окупаемость инвестиций также зависит от архитектуры. Бизнес-ценность возникает не просто благодаря использованию более мощной модели, а благодаря тому, что агент способен надежно взаимодействовать с данными, людьми и корпоративными системами. Исследования отрасли показывают, что для масштабирования ИИ-агентов необходимы оркестрация, централизованное управление, ролевой контроль доступа, трассировка и механизмы участия человека в процессе. В одном из корпоративных сценариев использования агентных рабочих процессов удалось сократить циклы разработки до 60% и вдвое уменьшить количество ошибок в продакшене.
Поэтому архитектуру агентной системы не следует рассматривать как разовую настройку перед запуском. Это постоянная инженерная практика, аналогичная DevOps и обеспечению безопасности: она должна закладываться в систему с самого начала и регулярно пересматриваться по мере изменения инструментов, данных, рисков и бизнес-требований.
С чего начать перед разработкой ИИ-агента
Перед началом разработки первым шагом должен стать выбор конкретного бизнес-процесса. Команде необходимо определить, какую задачу будет выполнять агент, какого результата от него ожидают и в каких ситуациях его не следует использовать. Широкая цель вроде «автоматизировать поддержку клиентов» недостаточна — начальная область применения должна быть четко определена и иметь измеримые критерии успеха.
Следующий шаг — оценить стоимость возможных ошибок. Это поможет определить, где агент может действовать самостоятельно, а где его результаты должны проверяться, подтверждаться или передаваться человеку. Чем выше потенциальное влияние ошибки, тем более ограниченной должна быть автономность агента.
Также до начала внедрения необходимо определить критерии качества. К ним могут относиться точность ответов, время выполнения задач, стоимость одной операции, допустимый уровень ошибок и условия, при которых процесс должен быть остановлен. Без заранее определенных метрик сложно отличить действительно эффективного агента от впечатляющей демонстрации.
Наконец, систему следует внедрять через ограниченный пилотный проект на основе реальных сценариев. Тестирование должно включать работу с неполными данными, неоднозначными запросами, недоступными API и неожиданными ответами инструментов. Только после того, как агент стабильно работает в таких условиях, можно расширять его полномочия и уровень доступа.
Главный фактор, определяющий эффективность ИИ-агента
Выбор подходящей LLM имеет большое значение, но сам по себе не гарантирует надежную работу ИИ-агента в продакшене. Различия между GPT-5, Claude и другими моделями могут влиять на качество рассуждения, скорость работы и стоимость использования, однако итоговый результат в значительной степени определяется системой, построенной вокруг модели.
Надежность зависит от качества работы с контекстом, архитектуры памяти, правил использования инструментов, промежуточных проверок, ограничений автономности и условий остановки. Даже мощная LLM не сможет компенсировать плохо выстроенный процесс, тогда как продуманная архитектура системы делает поведение агента более стабильным, предсказуемым и управляемым.
При разработке агентной системы компаниям важно оценивать не только возможности самой модели, но и то, как она будет работать в рамках реальных бизнес-процессов. СКЭНД предоставляет услуги по разработке ИИ-агентов для компаний, которым необходимо спроектировать, интегрировать и запустить надежные агентные системы.
Часто задаваемые вопросы
Что такое архитектура агентной системы (harness design) в ИИ-агентах?
Архитектура агентной системы (harness design) - это инженерный слой вокруг LLM, который управляет контекстом, памятью, инструментами, правами доступа, обработкой ошибок и условиями остановки. Он определяет, как модель взаимодействует с внешними системами и насколько предсказуемо агент работает в реальных бизнес-процессах.
Почему ИИ-агенты ломаются в продакшене, если в демо они работают хорошо?
Демонстрационная версия обычно охватывает ограниченный набор подготовленных сценариев. В продакшене агент сталкивается с неполными запросами, устаревшими данными, сбоями API, неожиданными ответами инструментов и длинными цепочками выполнения задач. Такие условия выявляют слабые места в работе с памятью, оркестрацией, проверками и ограничениями системы.
В чем разница между архитектурами ReAct и PlanReAct?
ReAct чередует этапы рассуждения, действия и наблюдения на каждом шаге. PlanReAct добавляет предварительный этап планирования перед началом выполнения задачи. ReAct подходит для относительно простых последовательных процессов, тогда как PlanReAct лучше работает в многошаговых сценариях с высокой степенью неопределенности, где план может потребоваться корректировать в процессе выполнения.
Как сделать ИИ-агента более надежным?
Необходимо определить четкие ограничения автономности, правильно организовать работу с памятью и контекстом, контролировать использование инструментов и проверять промежуточные результаты. Надежность также зависит от лимитов выполнения и затрат, подтверждения человеком критически важных действий, а также от ведения логов и трассировки каждого запуска.
Нужно ли использовать другую LLM, чтобы получить лучшие результаты от ИИ-агента?
Не всегда. Более мощная модель может улучшить качество рассуждений, но не решит проблемы, связанные с контекстом, памятью, инструментами или условиями остановки. В первую очередь необходимо оценить всю систему вокруг LLM. Во многих случаях улучшение архитектуры дает больший эффект, чем замена модели.