Інфраструктура для ШІ-агентів: побудова надійних агентних систем у масштабі

Оновлено 8 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025: Впровадження агентного ШІ прискорюється: 61% організацій досліджують розробку агентів. Gartner прогнозує, що до 2028 року 33% корпоративного програмного забезпечення включатиме агентний ШІ, але попереджає, що 40% проєктів зазнають невдачі до 2027 року через перевитрати та недостатній контроль ризиків. LangGraph виходить на лідерські позиції у продакшені, випереджаючи AutoGen та CrewAI. Model Context Protocol (MCP) прийнятий OpenAI, Google та Microsoft як стандарт сумісності. Бенчмарки Carnegie Mellon показують, що провідні агенти виконують лише 30-35% багатокрокових завдань — інженерія надійності стає критичною конкурентною перевагою.

Mass General Brigham розгорнув агентів для автоматичного документування серед 800 лікарів, які автономно складають клінічні нотатки з розмов із пацієнтами.¹ Система EVEE від JPMorgan Chase обробляє запити клієнтів через ШІ-асистованих агентів у кол-центрах. Південноамериканський банк обробляє мільйони PIX-платежів через WhatsApp за допомогою агентних робочих процесів.² Ці продакшн-розгортання представляють передовий край трансформації, яка, за прогнозами Gartner, впровадить ШІ-агентів у 40% корпоративних застосунків до 2026 року.³ Проте за історіями успіху криється тверезий факт: бенчмарки Carnegie Mellon показують, що навіть Google Gemini 2.5 Pro виконує лише 30,3% багатокрокових завдань автономно.⁴ Розрив між прототипом та агентними системами продакшн-рівня вимагає складної інфраструктури, яку більшість організацій недооцінює.

Розуміння архітектурного зсуву до агентних систем

ШІ-агенти принципово відрізняються від традиційних LLM-застосунків. Стандартні чат-боти відповідають на окремі запити окремими відповідями. Агенти міркують протягом кількох кроків, викликають зовнішні інструменти, зберігають пам'ять між взаємодіями та досягають цілей через автономне прийняття рішень. Архітектурні наслідки поширюються на кожен рівень інфраструктури.

Фреймворк агентного ШІ від Google Cloud розкладає агентів на три основні компоненти: модель міркування, що планує та приймає рішення, виконувані інструменти та рівень оркестрації, що керує загальним робочим процесом.⁵ Фреймворк класифікує системи за п'ятьма рівнями — від простих підключених вирішувачів проблем до складних самоеволюційних мультиагентних екосистем. Більшість корпоративних розгортань сьогодні працює на другому та третьому рівнях — окремі агенти з доступом до інструментів та базовою мультиагентною координацією.

Інфраструктурний зсув відбувається від статичних LLM-центричних архітектур до динамічних модульних середовищ, спеціально створених для агентного інтелекту. InfoQ описує новий патерн як «agentic AI mesh» — компонована, розподілена та вендор-незалежна парадигма, де агенти стають виконавчими механізмами, тоді як бекенд-системи відступають до ролей управління.⁶ Організації, що успішно розгортають агентні системи, надають пріоритет простим компонованим архітектурам над складними фреймворками, вбудовуючи спостережуваність, безпеку та контроль витрат в архітектуру з самого початку, а не додаючи ці можливості пізніше.

Продакшн-системи агентів вимагають принципово іншої інфраструктури, ніж ендпоінти інференсу, що обслуговують окремі запити. Агенти підтримують стан протягом ходів розмови та виконання завдань. Виклики інструментів створюють складні ланцюги залежностей. Мультиагентні системи створюють накладні витрати на координацію та ризики поширення збоїв. Системи пам'яті повинні зберігати контекст між сесіями, керуючи бюджетами токенів. Ці вимоги потребують спеціально створеної інфраструктури, а не адаптованих чат-бот-платформ.

Вибір фреймворку визначає швидкість розробки та готовність до продакшну

Ландшафт агентних фреймворків консолідувався навколо трьох домінуючих open-source опцій до грудня 2025 року: LangGraph, Microsoft AutoGen та CrewAI. Кожен фреймворк втілює різні філософії проєктування, що визначають відповідні сценарії використання.

LangGraph розширює екосистему LangChain графовим дизайном робочих процесів, який розглядає взаємодії агентів як вузли у спрямованих графах.⁷ Архітектура забезпечує виняткову гнучкість для складних пайплайнів прийняття рішень з умовною логікою, розгалуженими робочими процесами та динамічною адаптацією. Можливості управління станом LangGraph виявляються критичними для продакшн-розгортань, де агенти повинні підтримувати контекст протягом тривалих взаємодій. Команди, яким потрібна складна оркестрація з кількома точками прийняття рішень та можливостями паралельної обробки, виявляють, що філософія проєктування LangGraph відповідає продакшн-вимогам. Крива навчання створює труднощі для команд, нових у графовому програмуванні, але інвестиції окупаються гнучкістю розгортання.

Microsoft AutoGen представляє взаємодії агентів як асинхронні розмови між спеціалізованими агентами.⁸ Кожен агент може функціонувати як ChatGPT-подібний асистент або виконавець інструментів, передаючи повідомлення туди й назад в оркестрованих патернах. Асинхронний підхід зменшує блокування, роблячи AutoGen добре придатним для тривалих завдань або сценаріїв, що вимагають обробки зовнішніх подій. Підтримка Microsoft забезпечує корпоративну довіру з перевіреною в боях інфраструктурою для продакшн-середовищ, включаючи просунуту обробку помилок та розширене логування. AutoGen блищить у динамічних розмовних системах, де агенти співпрацюють для виконання складних дослідницьких завдань або завдань прийняття рішень.

CrewAI структурує агентів у «екіпажі» з визначеними ролями, цілями та завданнями — інтуїтивна метафора, що нагадує управління віртуальною командою.⁹ Дуже опініонований дизайн прискорює швидке прототипування та онбординг розробників. CrewAI надає пріоритет швидкому досягненню працюючих прототипів, хоча рольова структура може обмежувати архітектури, що вимагають більш гнучких патернів координації. Організації, зосереджені на визначеному делегуванні ролей та простих робочих процесах завдань, найбільше виграють від підходу CrewAI.

Чесна оцінка: всі три фреймворки чудово підходять для прототипування, але вимагають значних інженерних зусиль для продакшн-розгортання.¹⁰ Перехід мультиагентних систем від прототипу до продакшну вимагає ретельного планування стабільної продуктивності, обробки граничних випадків та масштабованості під змінними навантаженнями. Команди повинні обирати фреймворки на основі продакшн-вимог, а не зручності прототипування — фреймворк, що забезпечує найшвидший proof-of-concept, рідко виявляється оптимальним для довгострокової експлуатації.

Криза надійності вимагає інженерної строгості

Продакшн-розгортання агентів стикаються з тверезими викликами надійності. Галузеві звіти вказують, що 70-85% ШІ-ініціатив не відповідають очікуваним результатам, а Gartner прогнозує, що понад 40% проєктів агентного ШІ буде скасовано до 2027 року через зростаючі витрати, неясну цінність та неадекватний контроль ризиків.¹¹

Фундаментальний виклик походить від недетермінованості агентів, яка накопичується протягом кількох кроків. Стандартні LLM видають варіативні відповіді на ідентичні вхідні дані — агенти підсилюють варіативність через багатокрокові міркування, вибір інструментів та автономне прийняття рішень. Одне погане рішення на початку агентного робочого процесу може каскадно поширитися через наступні кроки, підсилюючи початкові помилки до загальносистемних збоїв.¹²

Продакшн-середовища створюють складності, які традиційні інструменти моніторингу не можуть виявити: тихі галюцинації, що видають правдоподібні, але неправильні відповіді, отруєння контексту зловмисними вхідними даними, що пошкоджують пам'ять агента, та каскадні збої, що поширюються через мультиагентні робочі процеси.¹³ Дослідження показують, що 67% продакшн-систем RAG зазнають значної деградації точності пошуку протягом 90 днів після розгортання — агентні системи, побудовані на RAG, успадковують та підсилюють ці проблеми надійності.

Concentrix задокументував 12 поширених патернів збоїв в агентних ШІ-системах, включаючи каскади галюцинацій, де помилки накопичуються через ланцюги багатокрокових міркувань, вразливості до атак через розширені поверхні атаки та деградацію довіри через непередбачувані виходи.¹⁴ Кожен патерн збою вимагає специфічних стратегій пом'якшення — від валідації структурованих виходів до координації наглядових агентів.

Побудова надійних агентних систем вимагає інженерної дисципліни, що виходить за межі типової розробки програмного забезпечення. Впроваджуйте стратегії поступового розгортання, що мінімізують ризик, контролюючи експозицію до продакшн-трафіку. Поведінка агентів часто відрізняється між тестуванням та продакшном через реальні патерни взаємодії користувачів та залежності від зовнішніх сервісів. Розгортайте агентів для прогресивно більших популяцій користувачів, моніторячи метрики надійності на кожному етапі розширення.

Інтеграція інструментів через Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) став універсальним стандартом для підключення ШІ-агентів до зовнішніх інструментів та джерел даних. Anthropic представила MCP у листопаді 2024 року, і до 2025 року OpenAI, Google та Microsoft прийняли протокол на своїх агентних платформах.¹⁵

MCP функціонує як USB-C порт для ШІ-застосунків — стандартизований інтерфейс для підключення ШІ-моделей до різних джерел даних та інструментів.¹⁶ Протокол забезпечує універсальний інтерфейс для читання файлів, виконання функцій та обробки контекстних запитів. Агенти можуть отримувати доступ до Google Calendar та Notion для персональної допомоги, генерувати веб-застосунки з дизайнів Figma, підключатися до кількох корпоративних баз даних або навіть створювати 3D-дизайни в Blender.

Технічна реалізація повторно використовує концепції потоку повідомлень з Language Server Protocol (LSP), транспортовані через JSON-RPC 2.0. Офіційні SDK підтримують Python, TypeScript, C# та Java, зі stdio та HTTP (опціонально з Server-Sent Events) як стандартними механізмами транспорту.¹⁷ Ранні послідовники, включаючи Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium та Sourcegraph, інтегрували MCP для забезпечення багатших можливостей агентів.

Питання безпеки вимагають уваги під час впровадження MCP. Дослідники безпеки виявили кілька невирішених проблем, включаючи вразливості до ін'єкцій промптів, ескалації дозволів інструментів, де комбінування інструментів може ексфільтрувати файли, та інструменти-двійники, що тихо замінюють довірені.¹⁸ Продакшн-розгортання повинні впроваджувати стратегії глибокого захисту: валідувати вхідні дані інструментів, обмежувати дозволи інструментів до мінімально необхідних можливостей та моніторити патерни використання інструментів на аномалії.

Послідовні стандарти сумісності, такі як MCP, виявляються критичними для отримання повної цінності агентного ШІ шляхом руйнування інтеграційних силосів.¹⁹ Організації, що будують агентну інфраструктуру, повинні стандартизуватися на MCP для інтеграції інструментів, отримуючи вигоду від зростаючої екосистеми готових конекторів, зберігаючи гнучкість для розробки власних інтеграцій.

Інфраструктура спостережуваності розкриває поведінку агентів

Спостережуваність ШІ-агентів виходить далеко за межі традиційного моніторингу застосунків. Коли агенти обирають виклик певних інструментів або ігнорують релевантний контекст, розуміння причин вимагає видимості процесу міркування LLM. Недетермінована поведінка — коли ідентичні вхідні дані видають різні виходи — вимагає гранулярності трейсингу, неможливої зі стандартними інструментами моніторингу.

LangSmith пропонує наскрізну спостережуваність з глибокою інтеграцією в екосистему LangChain.²⁰ Платформа забезпечує повну видимість поведінки агентів через трейсинг, моніторинг у реальному часі, алертинг та інсайти використання. Основні можливості включають покрокову налагодження, метрики токенів/затримки/вартості, управління датасетами та версіонування промптів. Організації, що будують з LangChain, отримують вигоду від нативної інтеграції, яка автоматично захоплює трейси з мінімальним налаштуванням. Корпоративні розгортання можуть використовувати self-hosted версію для вимог суверенітету даних.

Langfuse забезпечує open-source спостережуваність під ліцензією MIT, роблячи платформу особливо привабливою для self-hosted розгортань.²¹ Платформа захоплює детальні трейси виконання агентів, включаючи планування, виклики функцій та передачі між мультиагентами. Інструментуючи SDK з Langfuse, команди моніторять метрики продуктивності, відстежують проблеми в реальному часі та ефективно оптимізують робочі процеси. Langfuse Cloud надає 50 000 подій щомісяця безкоштовно, знижуючи

[Контент обрізано для перекладу]