Technical Tuesday: почему оркестрация ключева для эффективного развертывания ИИ-агентов

Новичок в агентной оркестрации? Начните здесь.

Давайте будем честны — ИИ-агенты нелегко строить или развертывать. Но однажды встроенные, эффект невероятен. Люблю слышать от клиентов UiPath, как Ainara Etxeandia Sagasti, Head of Digital Services в Lantik, которая «объединяет RPA, генеративный ИИ и агентные технологии [чтобы сделать] публичные услуги более доступными, эффективными и ориентированными на граждан, чем когда-либо». Уже более 10 000 ИИ-агентов построено на платформе UiPath™. Агенты могут трансформировать эффективность и прибыльность процессов, но им нужна сильная оркестрация и помощь от автоматизации и людей в цикле.

В этом посте я охвачу самые частые боли при построении, тестировании или развертывании ИИ-агентов в масштабе. Также объясню, как оркестрированный подход — построенный на контролируемой автономии и интероперабельности — может их смягчить.

1. Производительность и надежность агентов

Разработчики и пользователи часто цитируют ненадежность ИИ-агентов как барьер для продакшена. Большие языковые модели (LLM) делают агентов гибкими и адаптивными, но это также ведет к несовместимым выходам. Это фрустрирует разработку и тестирование. Как сказал один инженер: «Мои агенты иногда работают идеально, затем полностью проваливаются на похожих входах. Нам нужны лучшие способы симуляции граничных случаев и воспроизведения сбоев последовательно… мониторинг «дрейфа» агента со временем — реальная головная боль».

Другая проблема — галлюцинации — агенты выдумывают факты или входы инструментов, что может остановить процессы. Пользователь, строящий ИИ-воркфлоу, поделился: «Самые большие боли — повторяемость и галлюцинации… обеспечение того, что для одинаковых или похожих запросов LLM-агенты не сходят с ума и не галлюцинируют входы для других инструментов». Эта непредсказуемость требует обширного тестирования и валидации, но инструменты тестирования агентов незрелы. Когда происходят ошибки, их трудно диагностировать из-за непрозрачного рассуждения модели. Это заставляет команды быть крайне осторожными с изменениями: «Мы настолько осторожны с изменениями системных промптов, потому что уже обгорали, говоря агенту не делать что-то, а потом он начинает вести себя странно… так много раз».

Производительность базовых ИИ-моделей — еще одна проблема. Большие модели могут быть ресурсоемкими или медленными, а маленькие — не так хорошо выполнять. Найти правильный баланс — сложно.

Отсутствие согласованных, надежных выходов делает сложным доверие ИИ-агентам миссионно-критическим или клиентоориентированным задачам без обширных сафгардов. На практике достижение высокой надежности часто требует упрощения поведения агентов, введения строгих ограничений или наличия фоллбэков (вроде постоянного человеческого вмешательства). Однако эти меры склонны компрометировать автономию, эффективность и поэтому полезность в ценностно-добавляющих предприятиях сценариях.

2. Контролируемая автономия и человек в цикле

Пока ИИ-агенты могут автоматизировать сложные задачи, разработчики находят, что человеческий надзор и сотрудничество критичны — и найти правильный баланс трудно. Полностью hands-off автономия часто непрактична, потому что агенты могут ошибаться или принимать неясные решения. Предприятиям нужен контроль над степенью автономии, которая может расти со временем, как агенты становятся точнее и надежнее.

Частый подход — держать «человека в цикле» для определенных одобрений или обработки граничных случаев, но это может замедлять процессы, если не хорошо оркестровано. Тогда «человек в цикле» вызывается для определенных одобрений, критических решений и обработки исключений. Один ИИ-инженер заметил, что ограничение агентов и вовлечение людей приводит к лучшим результатам: «Тесно ограниченные LLM с человеческим надзором могут достигать хороших результатов для задач средней сложности… [Полностью] автономные, общие назначения агенты [в масштабе]» еще не реалистичны.

С другой стороны, если ИИ слишком жестко контролируется или требует постоянной проверки, оно не создает ROI. Иногда агент может прерывать воркфлоу или создавать больше усилий, чем экономит. Например, один разработчик объяснил, как coding Copilot разрушал продуктивность, заставляя делать ручные исправления: «Он начинает что-то, но не заканчивает… Я должен отвлекать внимание на проверку и закрытие тегов, скобок и т.д. Это нарушает мой поток, замедляя меня».

Вызов — проектировать гибридные воркфлоу, где агенты делают работу, но бесшовно передают людям для судебных вызовов — без создания лишнего трения.

3. Затраты и вопросы ROI

ROI ИИ-агентов — повторяющаяся забота, особенно при масштабировании использования. API больших языковых моделей (и инфраструктура для их запуска) могут быть дорогими. Команды беспокоятся о взрыве затрат, если агенты не оптимизированы. Один пользователь заявил, что текущие агенты «слишком дорогие» для того, чего они достигают. ROI может быть трудно измерить, когда надежность низка. Если агент успевает только часть времени, стоимость его неудач (и ручных исправлений) может перевешивать выгоды.

Предприятия пытаются контролировать затраты методами вроде оптимизации моделей и политик использования. Один пользователь описал внедрение кэширования для снижения повторных вызовов и тщательный поиск качественных данных для улучшения эффективности выхода. Другие фокусируются на выборе правильной модели для работы: «Я бы [хотел] фреймворк, где я могу иметь мой промпт… запустить его через все разные модели, [и] найти лучшую и самую дешевую. Сейчас мой ИИ-агент использует более 200 шаблонов промптов, и тестирование и перетестирование всех них дорого». В конечном счете, промпт-инженерия и эксперименты с моделями несут реальные затраты.

Модели ценообразования вендоров (за токен, за вызов и т.д.) тоже играют роль. Например, использование GPT-4 для всего может быть overkill, но использование дешевой модели может снизить качество. Команды должны балансировать для обоснования ROI. Кроме того, менеджмент может сомневаться в бизнес-ценности агентных проектов, если они требуют значительных текущих расходов на облачные ИИ-сервисы или специализированную инфраструктуру. Без четких побед (либо в приросте выручки, либо в экономии от автоматизации) инвестиции трудно защитить. Таким образом, оптимизация затрат и демонстрация ROI на первом плане — команды хотят «получить самый дешевый бак за бак» с ИИ-агентами, смешивая и подбирая модели, фокусируясь на высокоценностных кейсах.

4. Управление, безопасность и приватность

Организации должны принудительно применять безопасность, соответствие и этические руководства на ИИ-агентах, но это легче сказать, чем сделать. Приватность данных — главная забота — многие компании запрещают или ограничивают облачные ИИ-сервисы, пока не уверены, что чувствительные данные не утекут. Один разработчик поделился, что их рабочее место запрещает инструменты вроде ChatGPT из-за рисков интеллектуальной собственности: «Нет. Считается слишком большим IP-риском, [боящиеся] что может утечь наши секреты или нарушить чужое авторское право». При использовании сторонних ИИ-API практики беспокоятся о недобровольной отправке клиентских данных этим сервисам.

Безопасность — другая проблема: автономные агенты несут риск, если не правильно изолированы (sandboxed). Есть отчеты о командах, добавляющих дополнительные сафгарды поверх агентных платформ — например, «мы должны были добавить [слой] безопасности поверх… [и] использовать кэширование (Redis) для оптимизации затрат» при развертывании лид-генерационного агента. Out-of-the-box решения часто лишены enterprise-grade контролов безопасности или управления затратами, и компании должны навешивать свое управление. Кроме того, обеспечение соответствия агентов регуляциям (GDPR, HIPAA и т.д.) и следования организационным политикам трудно, если агентные фреймворки не предоставляют хуки для надзора.

Эти заботы делают стейкхолдеров осторожными: они хотят ИИ-агентов мощными, но прозрачными и контролируемыми «с нейтральными, универсально принятыми протоколами, а не проприетарными системами», скрывающими то, как используются данные. Кратко: без надежных функций управления (аудит-логи, контроль разрешений, человеческое переопределение и т.д.) многие организации упираются в стену при более широком развертывании агентов.

5. Трудности развертывания и масштабирования

Перевод ИИ-агента из proof-of-concept в продакшн может ввести множество проблем. Пользователи сообщают, что то, что работает в контролируемой демо, часто борется с реальным масштабом, объемом и сложностью. Общие заботы включают латентность и пропускную способность (LLM-агенты могут быть слишком медленными для высоконагруженных или реально-временных приложений) и операционные накладные расходы надежного запуска системы. Как сказал Adrian Krebs, Co-Founder & CEO Kadoa: «Неважно, используете ли вы [оркестрационный] фреймворк, если базовая проблема в том, что ИИ-агенты [слишком] медленные, слишком дорогие и слишком ненадежные». Командам часто приходится ре-архитектурить для эффективности — используя кэширование, меняя модели, упрощая логику агентов — просто для соблюдения требований производительности.

Также есть вызов развертывания через среды (облако, on-premises, edge-устройства) с поддержанием согласованности. В предприятиях не все отделы захотят использовать одни инструменты, что делает стандартизированное развертывание сложнее. Операционные проблемы масштабирования вроде мониторинга, логирования и обновления агентов в поле также недоразвиты. Один Reddit пользователь отметил, что даже базовая отладка может быть «кошмаром… error-логи часто криптичны, без четкого руководства по troubleshooting». Это только усугубляется, когда развернуто много агентов. Все это может замедлить принятие агентов. Даже крупные вендоры признали, что клиенты «только начинают» и значимые результаты в масштабе все еще возникают.

6. Сложности мульти-агентной оркестрации

Построение систем, где множество ИИ-агентов сотрудничают — сложно. Разработчики борются с координацией ролей агентов, управлением общим состоянием и предотвращением попадания агентов в циклы или конфликтов друг с другом. Даже с оркестрационными фреймворками, ошибка в выходе одного агента может сбить весь воркфлоу. Как заявил один разработчик: «Люди просто экспериментируют. Ненадежность все еще главная проблема: любое сбивание в авторегрессивном процессе генерации может быть фатальным для агента». Другие подчеркивают трудность создания самовосстанавливающихся или устойчивых воркфлоу — например, добавления логики повтора неудачных шагов или человеческого вмешательства.

Эти оркестрационные вызовы означают, что команды часто чинят одну проблему, только для появления других: «Иногда даже чувствуется как whack-a-mole. Чинишь одну проблему промпт-инженерией, а создаешь три новые».

7. Совместимость моделей и проблемы интеграции

Никакой отдельный ИИ-агент не доминирует на рынке. Организации могут использовать OpenAI один день, переключиться на open-source модель следующего, и интегрировать различные сторонние инструменты. Но совместимость и гладкая интеграция — главный вызов. Инструменты и интеграция моделей часто требуют кастомных адаптеров или glue-кода. Например, подключение агента к проприетарной базе данных или внутреннему API может потребовать значительных усилий, если фреймворк не был спроектирован с этим в виду. Разработчики утверждают, что многие фреймворки «тяжелые» и идут с предположениями, не подходящими для всех кейсов: «К сожалению, многие из этих фреймворков довольно тяжелые, если вам нужны только базовые вещи».

Наоборот, иди «framework-agnostic» часто означает написание много boilerplate с нуля. Пользователи хотят избежать переизобретения колеса без застревания в vendor lock-in. Один разработчик описал выбор более гибкой библиотеки специально для максимизации совместимости: «Я пробовал много… В итоге остановился на [Instructor], потому что мог быстро переключаться между LLM — и локальными/OS, и проприетарными — и мог иметь одинаковые структурированные вход/выход везде». Это подчеркивает потребность в агентах, позволяющих легко менять ИИ-модели или сервисы для удовлетворения меняющихся нужд.

Другая общая нужда — интеграция агентов с существующими программными стеками и воркфлоу. Отсутствие стандартных интерфейсов означает, что каждый новый агент может потребовать новый усилие интеграции. Как отмечено, отсутствие примеров и продвинутой настройки может мешать этому. Кроме того, проблемы совместимости возникают, когда обновление одного компонента (например, изменение LLM API) ломает логику агента — то, чем команды должны активно управлять. Кратко, практики хотят plug-and-play интероперабельность: ИИ-агенты, подключающиеся к различным моделям, источникам данных и системам без обширного кастомного инженеринга.

8. Vendor lock-in и проблемы интероперабельности

ИИ-модели и фреймворки меняются быстро. Многие команды хотят best-of-breed и беспокоятся, что выбор решения одного вендора для ИИ-агентов может сделать их негибкими в будущем. Взрыв агентных фреймворков, каждый со своими API и соображениями. Один разработчик сравнил это с безумием JS-фреймворков: «Через несколько месяцев у нас, вероятно, будет наша версия "TODO app в 100 разных JS веб-фреймворках"… Даже просто понять их все — огромная задача».

Приверженность одной экосистеме может означать ограниченную гибкость. Некоторые библиотеки предпочитают конкретных провайдеров. Например, расстроенный пользователь предупредил, что их выбор фреймворка «в основном ломается», подчеркивая, как некоторые инструменты неявно запирают вас в конкретные модели или сервисы. Риск — строить вокруг видения вендора и позже обнаружить себя «запертым — зависимым от его обновлений, ценообразования и политик, без жизнеспособной альтернативы». Интероперабельность также забота для интеграции агентов в существующие программные стеки. Разработчики часто находят «нет четких примеров» для подключения агентов к языкам и облачным сервисам, которые они уже используют, делая труднее принятие этих инструментов разными командами.

Возможности с агентной оркестрацией

Многие из этих вызовов указывают на потребность в решениях агентной оркестрации, которые гибки, интероперабельны и гумано-центричны. Агентная оркестрация эффективно управляет, назначает задачи и ответственность между людьми, роботами и ИИ-агентами в зависимости от их возможностей, обеспечивая плавные, эффективные операции, выровненные с стратегическими результатами бизнеса.

Слой оркестрации, эффективно интегрирующий надежные ИИ-агентов, детерминированную автоматизацию и человеческие входы, предлагает несколько преимуществ:

• Повышенная надежность через детерминированные страховки: идеальное конечное состояние оркестрированного подхода — контролируемая автономия, позволяющая оптимальной эффективности без чрезмерного ручного вмешательства. Это зависит от оркестрации специализированных ИИ-агентов, тщательно ограниченных в процессах предприятия-классом инструментами, детерминированными роботами и комфортным уровнем человеческого ревью. Комбинируя ИИ-агентов с детерминированными скриптами автоматизации или правилами, слой оркестрации гарантирует, что всегда есть фоллбэк-путь. Например, если выход ИИ-агента не соответствует определенному порогу точности, предопределенное правило может обработать этот кейс (или хотя бы пометить его). Этот гибридный подход использует креативность ИИ, но в рельсах. Со временем платформа оркестрации может даже научиться, какой агент наиболее надежен для какой задачи (через мониторинг результатов) и маршрутизировать задачи соответственно, тем самым оптимизируя коэффициенты успеха. Чистый эффект — более высокая общая надежность воркфлоу по сравнению с одиночным черным ящиком агента. Как отметил один разработчик, «тесно ограниченные [агенты] с человеческим надзором» и четко определенные процессы могут давать надежно хорошие результаты — именно то, что обеспечивает оркестрация.
• Интеграция человека в цикл: ключевое преимущество хорошо спроектированного слоя оркестрации — легкость вплетения человеческих контрольных точек. Например, слой оркестрации может быть настроен на паузу и запрос человеческого одобрения, если уверенность агента низка или решение имеет высокие ставки. Это предоставляет «сетку безопасности», необходимую для развертывания агентов в критичных воркфлоу. Вместо хардкодинга человеческого надзора отдельно для каждого агента, общая платформа может предлагать согласованный интерфейс для эскалации к людям, и даже обучения на человеческих коррекциях со временем. Это выравнивание ИИ + человеческих воркфлоу помогает использовать скорость ИИ там, где уместно, но всегда с человеческим бэкстопом для обеспечения надежности и доверия.
• Централизованное управление и безопасность: vendor-agnostic слой оркестрации может принудительно применять безопасность и соответствие единообразно через все ИИ-активности. Он может служить шлюзом, мониторящим, какие данные отправляются каждому агенту, очищать или анонимизировать чувствительную информацию, и логировать все решения агентов для аудита. Это решает заботы управления, давая организациям единую точку контроля: например, администраторы могли бы конфигурировать, какие ИИ-модели могут обрабатывать определенные данные, или требовать, что определенные запросы всегда обрабатываются on-premises моделью из-за политик приватности. Такая система могла бы также интегрироваться с identity and access management (IAM) для ролевого контроля над действиями агентов. Политики (вроде rate limits или бюджетов затрат) могли бы применяться глобально. Все эти возможности означают, что предприятия могут принимать ИИ-агентов более уверенно, зная, что есть слой надзора для предотвращения нежелательных утечек данных или поведения вне контроля.
• Интероперабельность и избегание lock-in: нейтральный слой оркестрации позволяет командам подключать разные ИИ-модели или сервисы по мере необходимости, не будучи привязанными к экосистеме одного вендора. Это смягчает страх необходимости перестроить всё при смене провайдера. Как один инженер адвокатировал, цель — чтобы конечные пользователи «не должны беспокоиться о vendor lock-in… обеспечивая работу ИИ-систем бесшовно через платформы, а не ловя пользователей в экосистеме одного вендора». Говоря «общий язык» с множественными ИИ-бэкендами (OpenAI, Anthropic, open-source модели и т.д.), слой оркестрации гарантирует, что вы всегда можете выбрать лучший инструмент для работы и пивотнуть, когда технологии или цены меняются.
• Координация мульти-агентов и специализация: платформа оркестрации может управлять командой агентов, каждый специализированный на подзадаче, и координировать их взаимодействия детерминированно. Это снижает сложность для практика — слой оркестрации может управлять маршрутизацией задач, управлением состоянием и восстановлением после ошибок через агентов. Вместо одного монолитного агента, пытающегося сделать всё (и часто непредсказуемо проваливающегося), можно иметь более простых агентов, сфокусированных на конкретных ролях, со слоем оркестрации, связывающим их. Такая настройка может также включать rule-based автоматизацию или традиционные программные компоненты для задач, не требующих ИИ, гарантируя, что ИИ используется только там, где добавляет ценность. Результат — более надежная система, где если один компонент проваливается или производит неопределенный выход, платформа оркестрации может это поймать (например, через валидации, ретраи или фоллбэки).
• Оптимизация затрат и гибкость ресурсов: vendor-agnostic платформа может динамически выбирать между разными моделями или маршрутами для минимизации затрат при соблюдении потребностей производительности. Например, она может использовать более дешевую локальную модель для простых запросов и вызывать более дорогой API только для сложных кейсов — прозрачно для конечного пользователя. Она может также батчить запросы, кэшировать результаты или регулировать частоту запусков агентов. Одна команда сообщила о ручном выполнении этого (добавление кэширования и использование дешевой модели для определенных задач); интеллектуальная платформа оркестрации могла бы управлять такими оптимизациями автоматически. Кроме того, не будучи привязанными к одному вендору, организации могут воспользоваться конкурентом по ценообразованию — переключившись на более стоимоэффективный сервис, если один поднимает цены. Эта гибкость улучшает ROI, так как оркестрация гарантирует, что вы используете ресурсы наиболее эффективным образом («лучшая и самая дешевая» модель для каждой работы, как желают пользователи).

Прочитайте «Окончательное руководство по агентной оркестрации».

Резюмируя, доказанный и надежный слой агентной оркестрации прямо адресует многие боли:

• Доставляет контролируемую автономию, улучшая надежность агента без компромисса автономии или утилиты
• Смешивает ИИ с людьми и роботами для лучших результатов
• Абстрагирует мульти-агентную сложность в управляемый фреймворк
• Избегает ограничений одного вендора
• Предоставляет управление, нужное для предприятийного развертывания в масштабе

Учась от реальных борьб — проблемы повторяемости, головные боли интеграции, страхи безопасности, перерасходы затрат — такое решение может усилить практиков использовать ИИ-агентов с гораздо меньшим трением и риском. Результат — экосистема ИИ-агентов, более надежная, адаптивная и выровненная с бизнес-потребностями, позволяющая командам фокусироваться на решении проблем, а не на борьбе с инфраструктурой.

Далее: