- ИИ-агентов очень легко создать с помощью нескольких команд LLM и промптов, но в продакшене код — это лишь самая малая часть всей сложной системы.
- Количество агентов в компании может быстро в 5–10 раз превысить число сотрудников, что приведет к потере контроля и дублированию функций.
- Существует 7 блоков «скрытого инфраструктурного долга»: интеграции, озеро контекста (context lake), реестр агентов, измерение, участие человека (human-in-the-loop), управление (governance) и оркестрация.
- Фрагментированные интеграции приводят к сотням отдельных соединений и токенов, которые подвержены ошибкам, истечению срока действия и создают несогласованные данные между агентами.
- Слабое озеро контекста приводит к тому, что агенты используют устаревшие данные и не учатся на истории решений, повторяя ошибки.
- Отсутствие реестра агентов приводит к дублированию агентов, о существовании которых никто не знает, без контроля версий или жизненного цикла.
- Измерение затруднено, так как системы не детерминированы, что мешает оценке производительности, ROI и улучшений со временем.
- Отсутствие стандартизации участия человека ведет к разрозненной логике одобрения, сложности масштабирования и отсутствию контроля за важными действиями.
- Слабое управление может привести к утечке данных, злоупотреблению доступом и отсутствию четкого аудиторского следа действий агентов.
- Оркестрация — это точка наибольшего риска; когда агенты работают недетерминированно, они могут принимать неверные решения, причины которых трудно отследить.
- При масштабировании на всю организацию до 50% технических ресурсов может уходить на обслуживание инфраструктуры вокруг агентов вместо создания продуктов.
📌 ИИ-агенты открывают мощные возможности автоматизации, но одновременно создают новый уровень технического долга, более сложный, чем микросервисы в прошлом. С 7 блоками инфраструктуры — от интеграций до оркестрации — компаниям, возможно, придется тратить до 50% ресурсов только на контроль системы агентов. Без раннего построения фундамента такие риски, как утечка данных, ошибки в продакшене и неконтролируемые расходы на ИИ, быстро проявятся, когда число агентов многократно превысит штат сотрудников.
