В последние годы искусственный интеллект стремительно развивается, а вместе с ним появились новые возможности создавать AI-агентов — системы, в которых большие языковые модели не просто генерируют текст, но и управляют целыми рабочими процессами, выбирают инструменты и принимают решения о следующем шаге. На первый взгляд это выглядит как разумное развитие: дать больше свободы и интеллекта машине, чтобы она решала задачи самостоятельно. Однако за этой привлекательной картиной скрывается немало сложностей и рисков. Многие команды и компании уже испытали на собственном опыте, что создание и эксплуатация AI-агентов нередко становится источником проблем, снижает надежность продуктов и усложняет отладку. Отсюда появляется одна очевидная рекомендация — перестать по умолчанию строить AI-агентов и вместо этого обратить внимание на простые, понятные и проверенные модели работы с большими языковыми моделями.
Почему же современный тренд «строить агентов» ударяется о реальность? С какими трудностями сталкиваются разработчики и как им можно эффективно противостоять? Одна из ключевых ошибок заключается в стремлении сразу внедрять сложные агентские архитектуры. Это часто связано с появлением фреймворков и библиотек, которые обещают быстрое построение готовых AI-агентов, обладающих памятью, инструментами и логикой маршрутизации вызовов. Такие демо выглядят воодушевляюще и легко — ведь основные компоненты уже есть, осталось лишь собрать их воедино. Однако на практике сложные агентские системы оказываются непростыми для поддержки и сопровождаемости. Множество взаимодействующих частей: память, обработка инструментов, маршрутизация и координация начинают ломаться под реальными нагрузками и нестандартными сценариями.
Очень скоро появляются проблемы с тем, что агент забывает свои задачи, выбирает не те функции, не умеет координировать свои действия — и никто не в силах быстро понять, где причина сбоев. Все это приводит к увеличению затрат на разработку, тестирование и поддержку. Кроме того, обширные эксперименты с агентами показывают, что зачастую конечная система оказывается чрезвычайно хрупкой и непрогнозируемой. AI, управляющий логикой вызовов функций и принятия решений, должен иметь безупречный доступ к информации и контексту. Но длинные контексты и обилие данных приводят к тому, что модели теряют ключевые детали, что негативно влияет на результат.
В итоге те аспекты, которые на бумаге выглядят как преимущества — гибкость, динамизм, адаптивность — уже на практике вызывают сбои и некорректные действия. Вместо того чтобы по умолчанию обращаться к мощи AI-агентов, стоит сосредоточиться на более простых, но в то же время эффективных моделях работы с языковыми моделями. Среди которых есть несколько проверенных шаблонов, способствующих созданию устойчивых и предсказуемых систем. Первый — это цепочки промптов, когда задачи разбиваются на последовательные шаги, которые выполняются друг за другом. Такой подход позволяет контролировать каждый этап, быстро находить ошибки и восстанавливать работоспособность при сбоях.
Другой ключевой подход — параллельная обработка. Если задача включает множество независимых частей (например, извлечение различных данных из профиля), их можно выполнять одновременно, значительно ускоряя общий процесс. При этом важно правильно управлять асинхронностью и избегать конфликтов или таймаутов. Создание маршрутизации — еще одна эффективная альтернатива полному контролю агента. В этом случае система классифицирует входящие данные и направляет их в специализированные обработчики.
Такой принцип повышает точность и качество за счет использования узкоспециализированных модулей, при этом исключая необходимость свободного принятия решений внутри AI-модели. Узнаваемой и мощной схемой является шаблон «Оркестратор-Исполнитель». Глобальный управляющий (оркестратор) анализирует входные данные и координирует выполнение задач, направляя их разным специализированным исполнителям. Этот подход позволяет четко разделить сферу ответственности и упрощает тестирование и отладку, одновременно сохраняя гибкость workflows. Для задач, где особенно важен результат и его качество, подойдет шаблон «Оценщик-Оптимизатор».
Идея в том, что сначала генерируется начальный результат, который затем подвергается повторной оценке с последующей итеративной доработкой. Такой подход является мощным инструментом для повышения качества генераций без потери контроля над циклом. Все вышеописанные подходы имеют общую особенность — они не передают полностью управление модельным выводом процессом. В отличии от AI-агентов, где решение, какой инструмент вызвать и когда, полностью ложится на модель, эти шаблоны дают четкую структуру работы, явно задают логику и ограничивают возможности ошибки. Благодаря этому достигается более высокая надежность, удобство сопровождения и прозрачность.
Тем не менее, полностью отказываться от AI-агентов нельзя, если речь идет о задачах с постоянным участием человека в цикле. Когда в процесс вовлечен человек, который отслеживает, оценивает и корректирует действия AI, агентские модели действительно раскрывают свой потенциал. Яркими примерами таких сценариев являются помощники для анализа данных, творческие партнеры по написанию текстов и инструменты поддержки рефакторинга кода. Здесь агенты работают за счет генерации идей, автоматизации рутинных операций, а человек при этом оставляет контроль качества и корректирует ошибки. Для производственных систем в областях с высокими требованиями к надежности, отказоустойчивости и предсказуемости (например, финансовые операции, медицинские приложения или юридические решения) использование агентских моделей чаще всего опасно.
Неконтролируемые LLM, принимающие ключевые решения, могут привести к ошибкам с серьезными последствиями. Здесь нужно строить стабильные, детерминированные workflows с явной логикой и четким распределением обязанностей. Печальный опыт с системами, построенными на нескольких AI-агентах, подтверждает необходимость развивать практики мониторинга, логирования и наблюдаемости. Агентам нужен полноценный статус, как самостоятельным программным компонентам, а не просто набору функций с неявными связями. Без этого выявление и исправление дефектов уходит в долгие эксперименты и гипотезы.
В итоге желание быстро и эффектно построить AI-систему на базе агентов сталкивается с реальностью разработки и эксплуатации. В большинстве случаев проще, надежнее и продуктивнее использовать проверенные архитектурные штуки: последовательные цепочки, параллельные вызовы, маршрутизацию, четкий оркестратор и итеративное улучшение результатов. Эти подходы позволяют сохранить гибкость, увеличить скорость разработки и повысить качество, без погружения в неизведанную сложность агентских систем. Для тех, кто хочет углубиться в создание эффективных решений на основе больших языковых моделей, важно понимать: AI-агенты — не универсальный ответ и не стартовая точка. Их роль — точечные задачи с человеческим контролем, открытая и нестабильная среда.
Для всего остального хорошая архитектура, прозрачный контроль и ограниченная сложность выигрывают. Подводя итог, можно сказать, что отказ от автоматического предпочтения AI-агентов в пользу осмысленного выбора структуры работы с моделью существенно повысит качество, надежность и сопровождость AI-продуктов. На данном этапе развития технологий простота и ясность логики оказываются более ценными, чем всеобъемлющая свобода агента. И именно с этим пониманием стоит строить будущее AI-сервисов и приложений.
