От прототипа к продакшену: почему ваши агенты ломаются в бою
Вы собрали демку за выходные. Агент блестяще отвечает на вопросы по документации, шутит и даже пишет код. Вы показываете коллегам - все в восторге. Через неделю запускаете в продакшен, и начинается ад.
Агент забывает контекст после третьего сообщения. Вместо JSON возвращает стихи. На простой запрос "найди пользователя" делает 15 вызовов к базе данных. А в пятницу вечером начинает материться на испанском (спасибо, температурный параметр).
Проблема не в ваших навыках. Проблема в подходе. Вы занимались prompt engineering, а нужно agent engineering.
LangChain в 2025 году формализовал эту дисциплину. Не просто набор инструментов, а целую методологию перехода от прототипа к продакшену. Если prompt engineering - это искусство задавать вопросы, то agent engineering - наука создавать системы, которые не сломаются под нагрузкой.
Три принципа, которые отличают игрушку от инструмента
Посмотрите на успешные кейсы. Clay автоматизирует продажи, Vanta проверяет compliance, LinkedIn помогает с наймом. Их агенты работают с реальными данными, реальными пользователями и реальными деньгами. Что у них общего?
1 Принцип наблюдаемости: видеть каждый шаг
В прототипе вы смотрите на финальный ответ. В продакшене нужно видеть весь путь: какие инструменты вызывались, какие промпты генерировались, сколько токенов потрачено, где агент зациклился.
LangChain 1.0 с его middleware-архитектурой дает эту прозрачность из коробки. Но инструменты - полдела. Нужна культура.
2 Принцип границ: знать, когда остановиться
Самый опасный агент - тот, который слишком уверен в себе. Недетерминированность LLM означает, что на один и тот же запрос можно получить разные ответы. В продакшене это недопустимо.
Вы устанавливаете границы:
- Максимальное количество шагов (чтобы избежать бесконечных циклов)
- Список разрешенных инструментов (агент не должен "изобретать" новые)
- Формат ответов (строго JSON, строго определенная схема)
- Температурные параметры (ближе к нулю для консистентности)
В LangChain 1.0 middleware это делается через хуки и валидаторы. Не совет, а требование: если ваш агент может отклониться от формата - он обязательно это сделает. В самый неподходящий момент.
3 Принцип итеративности: тестировать в реалистичных условиях
Тестовый датасет из 100 примеров - это начало, а не конец. Реальные пользователи придумают такие сценарии, о которых вы не догадывались.
Clay использует A/B тестирование для своих sales-агентов. Запускают две версии с разными промптами или разными моделями (скажем, GPT-4.5 против Claude 3.7) и смотрят на конверсию. Не на красоту ответов, а на бизнес-метрики.
Важный нюанс: тестируйте не только "счастливый путь". Специально ломайте агента. Давайте некорректные данные, прерывайте запросы, симулируйте сбои API. Если он не умеет восстанавливаться - он не готов к продакшену.
Цикл разработки: от идеи до масштабирования
Вот как выглядит процесс в компаниях, которые уже прошли этот путь:
| Этап | Что делать | Чего избегать |
|---|---|---|
| Прототип (1-2 дня) | Быстрая демка с LangSmith Agent Builder или простым скриптом | Оптимизации, сложной архитектуры |
| Стабилизация (1-2 недели) | Добавляем трассировку, лимиты, обработку ошибок | Функциональности без тестов |
| Тестирование (непрерывно) | E2E тесты, нагрузочное тестирование, A/B тесты | Тестирования только на идеальных данных |
| Мониторинг (всегда) | Настраиваем алерты на аномалии, отслеживаем costs | Ручной проверки логов |
Звучит банально? Попробуйте пропустить этап стабилизации. Запустите прототип сразу на пользователей. Через день получите счет на тысячи долларов за API-вызовы (агент зациклился) или жалобы от клиентов (агент "галлюцинировал" важные данные).
Инструменты 2026 года: что использовать кроме LangChain
LangChain - де-факто стандарт, но не единственный вариант. Выбор зависит от задачи:
- Для исследовательских агентов: Deep Research Agent подход с верификацией фактов
- Для минималистичных проектов: Cogitator или свой агент на Bun без тяжелых зависимостей
- Для сложных multi-agent систем: Autogen или RLM-Toolkit с H-MEM
Но вот что интересно: все эти фреймворки в 2026 году сходятся в одних и тех же принципах. Трассировка, ограничения, валидация - это не фичи LangChain, это требования к любой продакшен-системе.
Ошибки, которые совершают все (и как их избежать)
После десятков внедрений вижу повторяющиеся паттерны:
Ошибка 1: Слишком умный агент
Даете агенту 10 инструментов и говорите "решай задачу как хочешь". Результат - непредсказуемость. Агент будет использовать разные инструменты в разных ситуациях, и отладить это невозможно.
Решение: Создавайте специализированных агентов с 1-3 инструментами. Если нужно сложное поведение - соединяйте их в пайплайн или multi-agent систему, где каждый отвечает за конкретную часть.
Ошибка 2: Игнорирование costs
В прототипе не думаете о стоимости вызовов. В продакшене получаете счет в 10 раз выше ожидаемого.
Решение: С первого дня настраивайте observability с трекингом costs. Устанавливайте лимиты на токены, количество вызовов, общую стоимость за запрос.
Ошибка 3: Статичные промпты
Написали идеальный промпт, протестировали, запустили. Через месяц качество падает (data drift, изменения в модели, изменения в данных).
Решение: Промпты - это код. Храните их в Git, версионируйте, A/B тестируйте изменения. Используйте LangSmith для управления промптами как конфигурацией.
Что дальше? Агентная инженерия становится стандартом
В 2025-2026 годах мы видим консолидацию. Раньше каждый писал агентов по-своему. Теперь появляются лучшие практики, общие паттерны, специализированные инструменты.
Самый важный сдвиг: агенты перестают быть "магическими черными ящиками". Они становятся инженерными системами со всеми атрибутами: тестами, мониторингом, CI/CD, документацией.
Если вы только начинаете - не копируйте прототипы из блогов. Сразу стройте с учетом принципов агентной инженерии. Экономите недели на переделках.
И последнее: самый надежный агент - не самый умный. Самый надежный агент - тот, который знает свои границы и умеет сказать "я не могу это сделать, передаю человеку". В этом и есть зрелость подхода: использовать AI там, где он силен, и не полагаться на него там, где он слаб.
Начните с малого. Один агент, одна задача, полная observability. Когда он стабильно работает - масштабируйте. Именно так делают Clay, Vanta, LinkedIn. Именно так нужно делать вам.
