Agent Engineering: новая дисциплина для перехода от прототипа к продакшену

Прототип работает. Продакшен — нет. Знакомо?

Вы собрали агента на LangChain. Он бодро отвечает на ваши тестовые вопросы. Вы показываете его тимлиду — он впечатлен. Вы выкатываете его на прод. И тут начинается ад.

Пользователь спрашивает не "Какой у меня баланс?", а "Сколько денег осталось до зарплаты, если я сегодня потратил 5000 на кофе?". Агент зависает на 45 секунд, генерирует JSON с ошибкой, падает с таймаутом, а потом еще и пытается отправить запрос в несуществующий микросервис.

Добро пожаловать в мир Agent Engineering. Где ваш красивый прототип — это примерно 5% работы. Остальные 95% — это превращение этой хрупкой конструкции в систему, которая не сломается от первого же нестандартного запроса.

Почему "просто взять LangChain и запустить" не работает

LangChain, LlamaIndex, AutoGen — это фреймворки для прототипирования. Они созданы, чтобы быстро собрать работающий концепт. Но они не созданы для продакшена. (Да, разработчики этих фреймворков со мной поспорят. Но я видел десятки проектов, где эта истина подтверждалась.)

1 Проблема №1: Широкий спектр входов

Традиционный API ожидает структурированные данные. Агент ожидает человеческий язык. А люди пишут "остаток", "баланс", "сколько есть", "деньги на счету", "свободные средства" — и все это означает одно и то же. Но модель может интерпретировать по-разному.

2 Проблема №2: Цепочки ошибок

Агент выполняет последовательность шагов: парсинг запроса → поиск в базе → генерация SQL → выполнение запроса → форматирование ответа. Если сломается любой шаг — сломается вся цепочка. В традиционном софте вы ловите исключения на каждом уровне. В агентах исключения могут быть неявными: модель "забыла" вызвать нужный инструмент, вернула JSON с опечаткой в ключе, или просто решила, что ответить "Я не знаю" — это хорошая идея.

3 Проблема №3: Наблюдаемость (или ее отсутствие)

Вы можете логировать HTTP-запросы, метрики БД, время ответа. Но как залогировать "мысли" агента? Почему он решил, что запрос пользователя про "кофе" — это про расходы на питание, а не про встречу в кафе? Без этого вы летите вслепую.

Agent Engineering: дисциплина, а не набор хаков

Agent Engineering — это системный подход к созданию надежных агентов. Не просто "добавим ретраи и промпт-инжиниринг", а полный цикл: проектирование, разработка, тестирование, деплой, мониторинг, итеративное улучшение.

Кейс: Clay и их агент для продаж

Clay — компания, которая автоматизирует поиск потенциальных клиентов. Их агент анализирует сайты компаний, LinkedIn, новости — и составляет профили идеальных клиентов.

В прототипе агент работал на GPT-4. В продакшене они перешли на смесь моделей: GPT-4.5 Turbo (самая новая версия на январь 2026) для сложных аналитических задач, Claude 3.5 Haiku для быстрой классификации, и собственная дообученная модель для специфичных задач парсинга.

Почему не одна модель? Потому что:

• Стоимость: GPT-4.5 дорогой для простых задач
• Скорость: Claude 3.5 Haiku быстрее в 3 раза для классификации
• Качество: своя модель лучше знает домен

Это уже не "просто промпт", а архитектурное решение. Agent Engineering.

Кейс: Vanta и агент для compliance

Vanta автоматизирует compliance для компаний. Их агент проверяет, соответствует ли инфраструктура компании стандартам безопасности.

В прототипе агент просто читал документацию и давал рекомендации. В продакшене он:

1. Интегрируется с AWS Config, GitHub, Jira
2. Создает тикеты на исправление нарушений
3. Отслеживает прогресс по каждому violation
4. Генерирует отчеты для аудиторов

И самое важное — у них есть "человек в петле" для критических решений. Агент не просто автономно все делает, а работает в симбиозе с инженерами безопасности.

Итеративный процесс Agent Engineering

Забудьте про waterfall. Забудьте даже про обычный agile. Агенты требуют итеративного подхода, где каждая итерация — это:

Этот цикл повторяется не раз в спринт, а постоянно. Потому что пользователи постоянно находят новые edge cases.

Наблюдаемость в продакшене: что мониторить

Если вы мониторите только latency и error rate — вы видите 10% картины. Вот что нужно добавить:

1. Качество ответов (не только технические ошибки)

Агент может отвечать быстро и без ошибок, но давать неправильную информацию. Нужно отслеживать:

• Процент ответов, помеченных пользователями как "полезные"
• Количество уточняющих вопросов от пользователей (если их много — агент плохо понимает запрос)
• Семантические similarity между запросом и ответом (используйте эмбеддинги)

2. "Здоровье" цепочек

Каждый шаг в цепочке (parsing → tool selection → execution → formatting) должен быть залогирован. Используйте трассировку (tracing), как в распределенных системах.

# Пример структуры трассировки
{
  "trace_id": "abc123",
  "steps": [
    {
      "step": "intent_classification",
      "input": "сколько денег осталось",
      "output": {"intent": "balance_check", "confidence": 0.92},
      "duration_ms": 120,
      "model": "claude-3.5-haiku"
    },
    {
      "step": "tool_execution",
      "tool": "get_account_balance",
      "parameters": {"user_id": "123"},
      "result": {"balance": 5000},
      "duration_ms": 45
    }
  ]
}

3. Аномалии в поведении

Внезапно агент начал вызывать инструмент "send_email" в 10 раз чаще? Или время генерации выросло в 2 раза без изменения нагрузки? Это красные флаги.

Посмотрите, как AutoScout24 стандартизировала разработку агентов — у них есть единая платформа для мониторинга всех агентов компании.

Рефакторинг агентов: когда и как

Ваш агент работает, но становится монолитом. Промпт на 5000 токенов, 15 инструментов, сложная логика выбора инструментов. Пора рефакторить.

Признаки, что нужен рефакторинг:

• Промпт такой большой, что не помещается в контекст более дешевых моделей
• Добавление нового инструмента ломает существующую логику
• Агент часто выбирает неправильный инструмент (confusion между похожими инструментами)
• Latency растет экспоненциально с каждым новым инструментом

Стратегии рефакторинга:

1. Разделение на специализированных агентов

Вместо одного агента-универсала создайте нескольких специалистов:

• Агент-классификатор (определяет intent)
• Агент-исполнитель (выполняет конкретную задачу)
• Агент-форматтер (приводит ответ к нужному виду)

Это увеличивает сложность оркестрации, но улучшает качество каждого шага.

2. Иерархические агенты

Главный агент делегирует подзадачи суб-агентам. Как в упакованных навыках для агентов.

3. Динамическая загрузка инструментов

Вместо того чтобы все инструменты всегда были в контексте, загружайте только релевантные для текущей задачи. Это требует умного routing'а, но сокращает контекст и уменьшает путаницу.

Инструменты Agent Engineering в 2026

Экосистема стремительно развивается. Вот что актуально на январь 2026:

Для разработки и тестирования:

• LangChain 0.2.x — стал более production-ready, но все еще требует кастомизации
• AutoGen Studio 2.0 — визуальное проектирование мульти-агентных систем
• Phoenix — инструмент для отладки и оценки LLM-приложений
• Rivet — IDE для визуального создания промпт-цепочек

Для мониторинга и observability:

• LangSmith — де-факто стандарт для трассировки LangChain-приложений
• Helicone — мониторинг стоимости, latency, кэширование
• Weights & Biases Prompts — версионирование и сравнение промптов
• Arize AI — мониторинг качества ML-моделей, включая LLM

Для продакшена:

• BentoML — деплой ML-моделей (включая LLM) как микросервисов
• Ray Serve — масштабирование инференса LLM
• vLLM — high-throughput инференс для открытых моделей
• TensorRT-LLM — оптимизация инференса на NVIDIA GPU

Чего ждать дальше?

Agent Engineering станет такой же обязательной дисциплиной, как DevOps. Компании будут нанимать не просто "ML-инженеров", а именно "Agent Engineers".

Появятся специализированные роли:

• Agent Reliability Engineer — отвечает за uptime и качество агентов
• Prompt Architect — проектирует сложные промпт-системы
• Agent Security Specialist — защищает агентов от jailbreak, prompt injection, data leakage

Если вы сейчас работаете с AI-агентами — вы в авангарде. Но будьте готовы, что через год ваши текущие лучшие практики устареют. Индустрия движется быстрее, чем успеваешь читать документацию.

И последний совет: не пытайтесь создать идеального агента с первой попытки. Создайте минимально работоспособного, выпустите его к пользователям, соберите feedback, итеративно улучшайте. Именно этот цикл — сбор данных → анализ → улучшение — и есть суть Agent Engineering.

Хотите глубже погрузиться в архитектурные решения? Посмотрите дорожную карту для AI-разработчика в 2026. А если боитесь, что агенты оставят без работы — вот как выжить junior-разработчику.

P.S. Если ваш агент в продакшене работает стабильно больше месяца без серьезных инцидентов — вы либо гений, либо недостаточно внимательно смотрите в логи.