AI‑агенты в проде: 6 архитектурных ошибок, из‑за которых они не доживают до запуска

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: sproshchaev 14 минут назад AI‑агенты в проде: 6 архитектурных ошибок, из‑за которых они не доживают до запуска Средний 14 мин 448 Блог компании OTUS Машинное обучение * Программирование * Искусственный интеллект Карьера в IT-индустрии Туториал Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про шесть архитектурных ошибок, из‑за которых AI‑агенты прекрасно ведут себя на демо и разваливаются в продакшене. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС. За последний год на архитектурных ревью и собеседованиях я увидел не один десяток «AI‑агентов».

И почти каждый раз картина одна и та же: берётся модель, оборачивается в while not done, внутрь насыпается десяток инструментов — и вот он, автономный агент, который сам всё сделает. На демо он действительно всё делает: задачу из одного шага решает уверенно, в логах зелено, заказчик доволен. А потом эта штука уезжает в прод.

Технические детали

И выясняется, что демо проверяло ровно один happy path, а реальность подсовывает агенту то пустой ответ инструмента, то противоречивые данные, то задачу на сорок шагов. Я помню, как впервые увидел в биллинге сумму, на которую агент «думал» несколько суток подряд, — и с тех пор к слову «просто» в этой фразе отношусь с большим подозрением. Наивный агент‑цикл, который отлично работает на демо и тихо роняет продРазберём шесть ошибок, которые чаще всего прячутся ровно до первого реального прода.

Для каждой — симптом, причина, что именно ломается и как чинить. В конце будет сводная таблица и вывод о том, какой навык на самом деле проверяет эта группа ошибок. Сразу оговорюсь: я намеренно опираюсь на публичные истории 2025–2026 годов, и часть из них известна по разборам в инженерных блогах, а не по официальным постмортемам компаний — но как иллюстрация типовых граблей они подходят идеально.

Реактивный while‑цикл вместо планаСимптом. Агент бодро стартует, делает два‑три осмысленных шага, а потом начинает ходить кругами: уточняет уже уточнённое, переспрашивает сам себя, повторяет один и тот же вызов инструмента с теми же аргументами. Со стороны выглядит как работа, по сути — топтание на месте.

Отраслевые последствия

Чистый реактивный цикл (думаю → действую → смотрю результат → снова думаю) не содержит представления о задаче целиком. На каждой итерации модель заново решает, что делать дальше, опираясь только на то, что накопилось в контексте. Нет плана — нет и точки, относительно которой можно сказать «я прошёл шаг 3 из 7, осталось четыре».

Эта схема хорошо описана в исходной парадигме ReAct, и она прекрасна для коротких задач.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.