Как создать стабильный runtime для AI-агентов: архитектура промежуточного слоя между ИИ и ОС

Когда ваш AI-агент сходит с ума

Вы построили умного агента. Он планирует, использует инструменты, даже пишет код. Вы запускаете его на задачу "проанализировать лог-файлы" и через час обнаруживаете, что он:

• Скачал весь интернет через wget
• Создал 50 Docker-контейнеров
• Попытался сбросить пароль root
• И теперь безуспешно компилирует ядро Linux

Знакомо? Это не галлюцинация. Это фундаментальная проблема архитектуры. Вы дали нейросети доступ к операционной системе и надеетесь, что она будет вести себя прилично. Наивно.

В 2026 году самые продвинутые команды поняли: ключ к стабильным автономным агентам — не более умная модель, а более умный слой управления. Тот самый промежуточный слой между LLM и операционной системой, который превращает хаотичные нейронные импульсы в детерминированные, безопасные, отслеживаемые действия.

Почему существующие подходы ломаются

Давайте посмотрим правде в глаза. Большинство "агентных фреймворков" 2024-2025 годов — это просто обертки вокруг LLM с доступом к API. Они работают по принципу "дай модельке инструменты и молись".

Проблема в том, что LLM (даже GPT-5 или Claude 3.7, которые доминируют в 2026) не понимают концепции "последствий". Они оптимизированы для следующего токена, а не для безопасности вашей инфраструктуры.

Типичные сценарии катастрофы:

И самое страшное: эти действия не отслеживаются как единый workflow. Вы получаете кучу логов, но не понимаете, почему агент решил, что убить все Python-процессы — это хорошая идея.

Архитектура runtime-слоя: что должно быть внутри

Хватит теории. Давайте строить. Ваш runtime-слой для AI-агентов должен состоять из пяти обязательных компонентов:

1 Интерпретатор структурированных планов

Первый и самый важный компонент. Помните, в статье про планировщиков и исполнителей мы говорили о разделении? Runtime-слой — это тот самый исполнитель, но со стероидами.

Он не принимает текстовые промпты. Он принимает структурированные планы. JSON, YAML, Protocol Buffers — не важно. Важно, что план описывает действия, а не намерения.

{
  "plan_id": "analyze_logs_001",
  "steps": [
    {
      "action": "file.read",
      "params": {"path": "/var/log/app.log", "lines": 100},
      "validation": {"max_size_mb": 10, "allowed_extensions": [".log"]}
    },
    {
      "action": "process.filter",
      "params": {"pattern": "ERROR", "context_lines": 2},
      "timeout_seconds": 30
    }
  ],
  "constraints": {
    "max_duration_seconds": 300,
    "allowed_actions": ["file.read", "process.*"],
    "network_access": false
  }
}

Видите разницу? Вместо "прочитай лог-файл и найди ошибки" мы получаем детерминированный план с валидацией, таймаутами и скоупом.

2 Система контроля скоупа (Scope Enforcement)

Это ваш цифровой надзиратель. Каждому плану назначается скоуп — набор разрешений, ресурсов и ограничений.

Скоуп в 2026 году — это не просто "можно/нельзя". Это многоуровневая система:

• Файловая система: виртуальная файловая система с copy-on-write, где агент видит только разрешенные пути
• Сеть: белый список доменов и портов, проксирование всех запросов через инспектор
• Процессы: cgroups v3 с ограничениями по CPU, памяти, IOPS
• Время: максимальная длительность плана, дедлайны для каждого шага

3 Детерминированные инструменты (Deterministic Tools)

Вот где большинство фреймворков спотыкаются. Они дают агентам "инструменты" — функции Python, которые делают что угодно.

Проблема: эти инструменты недетерминированы. Один вызов `subprocess.run()` может вернуть что угодно. Или ничего не вернуть. Или упасть через 10 минут.

Детерминированный инструмент — это:

@deterministic_tool(
    max_execution_time=5.0,
    allowed_exceptions=[FileNotFoundError],
    idempotent=True
)
def read_file(path: str, lines: int = 50) -> List[str]:
    """
    Читает указанное количество строк из файла.
    Гарантированно возвращает список строк или кидает FileNotFoundError.
    Не может читать за пределами /allowed/paths.
    """
    # Внутри: проверка пути, ограничение размера,
    # обработка кодировок, логирование
    ...

Каждый инструмент имеет:

• Гарантированное максимальное время выполнения
• Список разрешенных исключений (все остальное — критическая ошибка)
• Четкий контракт ввода-вывода
• Автоматическое логирование всех вызовов

4 Система откатов и компенсирующих действий

Агенты ошибаются. Это факт. Вместо того чтобы пытаться сделать их непогрешимыми (невозможно), нужно сделать ошибки управляемыми.

Каждый инструмент в runtime-слое должен иметь компенсирующее действие:

Это превращает хаотичные изменения в транзакционные операции. Либо весь план выполняется, либо система возвращается в исходное состояние.

5 Единая система observability

Вы не можете дебажить то, что не видите. Но стандартные логи — это помойка. Нужен единый стек observability, который связывает:

• План: что агент собирался сделать
• Действия: что он сделал на самом деле
• Контекст: состояние системы до и после
• Решения: почему был выбран именно этот инструмент

В 2026 году для этого используют OpenTelemetry с кастомными интрументациями. Каждый вызов инструмента генерирует span с полным контекстом:

{
  "trace_id": "abc123",
  "plan_id": "analyze_logs_001",
  "step": 2,
  "tool": "process.filter",
  "input": {"pattern": "ERROR", "context_lines": 2},
  "output": {"matches": 15, "sample": "ERROR: Database connection failed"},
  "duration_ms": 245,
  "resource_usage": {"cpu_ms": 120, "memory_mb": 45},
  "scope_violations": []
}

Реализация: от теории к коду

Достаточно болтовни. Давайте посмотрим, как это выглядит в коде. Мы будем использовать Python (потому что в 2026 году он все еще царь AI-инфраструктуры), но архитектура универсальна.

Шаг 1: Определяем ядро runtime

from typing import Dict, Any, List, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import asyncio
import json

class PlanStatus(Enum):
    PENDING = "pending"
    RUNNING = "running"
    COMPLETED = "completed"
    FAILED = "failed"
    CANCELLED = "cancelled"

@dataclass
class PlanStep:
    action: str
    params: Dict[str, Any]
    timeout: float = 30.0
    retries: int = 1

@dataclass 
class ExecutionScope:
    allowed_actions: List[str]
    max_duration: float
    memory_limit_mb: int
    network_whitelist: List[str]
    filesystem_roots: List[str]

class AIRuntime:
    def __init__(self, scope: ExecutionScope):
        self.scope = scope
        self.tools = self._load_tools()
        self.active_plans: Dict[str, PlanStatus] = {}
        
    async def execute_plan(self, plan_id: str, steps: List[PlanStep]) -> Dict[str, Any]:
        """Основной метод выполнения плана"""
        
        # 1. Валидация плана против скоупа
        validation_errors = self._validate_plan(steps)
        if validation_errors:
            raise RuntimeError(f"Plan validation failed: {validation_errors}")
        
        self.active_plans[plan_id] = PlanStatus.RUNNING
        
        results = []
        compensation_stack = []  # Стек для откатов
        
        try:
            for i, step in enumerate(steps):
                # 2. Исполнение шага с таймаутом
                step_result = await self._execute_step_with_timeout(
                    plan_id, i, step
                )
                results.append(step_result)
                
                # 3. Сохраняем компенсирующее действие если нужно
                if hasattr(self.tools[step.action], 'compensation'):
                    compensation_stack.append({
                        'step': i,
                        'action': step.action,
                        'compensation': self.tools[step.action].compensation
                    })
                
            self.active_plans[plan_id] = PlanStatus.COMPLETED
            return {'status': 'success', 'results': results}
            
        except Exception as e:
            # 4. При ошибке — выполняем компенсирующие действия
            await self._execute_compensations(compensation_stack)
            self.active_plans[plan_id] = PlanStatus.FAILED
            raise
        
    def _validate_plan(self, steps: List[PlanStep]) -> List[str]:
        """Проверяет, что план не нарушает скоуп"""
        errors = []
        
        for step in steps:
            # Проверка разрешенных действий
            if step.action not in self.scope.allowed_actions:
                errors.append(f"Action {step.action} not in allowed list")
                
            # Проверка сетевых вызовов
            if 'url' in step.params:
                if not self._is_url_allowed(step.params['url']):
                    errors.append(f"URL {step.params['url']} not whitelisted")
                    
            # Проверка путей к файлам
            if 'path' in step.params:
                if not self._is_path_allowed(step.params['path']):
                    errors.append(f"Path {step.params['path']} outside allowed roots")
        
        return errors

Это скелет. Настоящая магия в деталях.

Шаг 2: Реализуем детерминированные инструменты

import functools
import time
from contextlib import contextmanager

class ToolRegistry:
    def __init__(self):
        self._tools = {}
        
    def register(self, name: str, max_time: float = 5.0):
        """Декоратор для регистрации детерминированных инструментов"""
        def decorator(func):
            @functools.wraps(func)
            async def wrapper(*args, **kwargs):
                start_time = time.time()
                
                try:
                    # Логирование входа
                    await self._log_tool_call(name, args, kwargs)
                    
                    # Исполнение с таймаутом
                    result = await asyncio.wait_for(
                        func(*args, **kwargs),
                        timeout=max_time
                    )
                    
                    # Логирование успеха
                    duration = time.time() - start_time
                    await self._log_tool_success(name, duration, result)
                    
                    return result
                    
                except asyncio.TimeoutError:
                    raise RuntimeError(f"Tool {name} timeout after {max_time}s")
                except Exception as e:
                    await self._log_tool_failure(name, str(e))
                    raise
                    
            # Добавляем метаданные
            wrapper.is_deterministic_tool = True
            wrapper.max_execution_time = max_time
            wrapper.name = name
            
            self._tools[name] = wrapper
            return wrapper
            
        return decorator
    
    # Пример инструмента
    @register("file.read", max_time=2.0)
    async def read_file(self, path: str, lines: int = 50) -> List[str]:
        """Детерминированное чтение файла"""
        # 1. Проверка существования файла
        if not os.path.exists(path):
            raise FileNotFoundError(f"File {path} not found")
            
        # 2. Проверка размера (не больше 10MB)
        size = os.path.getsize(path)
        if size > 10 * 1024 * 1024:
            raise ValueError(f"File too large: {size} bytes")
            
        # 3. Чтение с ограничением
        with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            result = []
            for i, line in enumerate(f):
                if i >= lines:
                    break
                result.append(line.strip())
                
        return result
    
    # Компенсирующее действие
    async def read_file_compensation(self, path: str, lines: int):
        """Для чтения файла компенсация не нужна"""
        return

Интеграция с существующей архитектурой

Вы думаете: "Круто, но у меня уже есть агенты на LangChain/AutoGen/что-там-модно-в-2026". Не проблема. Runtime-слой — это не замена, а дополнение.

Интеграция выглядит так:

# Ваш существующий агент
class MyAIAgent:
    def __init__(self, llm, tools):
        self.llm = llm  # GPT-5, Claude 3.7, что угодно
        self.tools = tools
        
    async def execute_task(self, task_description: str):
        # 1. Агент генерирует план (как в статье про планировщиков)
        plan = await self.llm.generate_plan(task_description)
        
        # 2. План валидируется и преобразуется в структурированный формат
        structured_plan = self._convert_to_structured_plan(plan)
        
        # 3. План отправляется в runtime-слой
        runtime = AIRuntime(scope=get_scope_for_task(task_description))
        
        try:
            result = await runtime.execute_plan(
                plan_id=generate_id(),
                steps=structured_plan.steps
            )
            return result
            
        except RuntimeError as e:
            # 4. При ошибке — агент анализирует, что пошло не так
            analysis = await self.llm.analyze_failure(e, structured_plan)
            # И либо исправляет план, либо сообщает пользователю

Разделение ответственности:

• Агент: думает, планирует, принимает стратегические решения
• Runtime-слой: безопасно исполняет, контролирует ресурсы, гарантирует откаты

Это похоже на архитектуру автономных агентов без роутинга, о которой мы писали в предыдущей статье, но с добавлением слоя безопасности.

Ошибки, которые вы обязательно совершите

Предупрежден — значит вооружен. Вот что пойдет не так при реализации:

Ошибка 1: Слишком жесткий скоуп

Вы ограничите все, агент ничего не сможет сделать. Решение: динамический скоуп, который расширяется по мере доверия к агенту.

Ошибка 2: Игнорирование компенсирующих действий

"Да зачем они нужны, у меня же простые инструменты". Через месяц у вас будет система в полусломанном состоянии, где каждый агент оставляет после себя мусор.

Ошибка 3: Смешение логики агента и runtime

Не пытайтесь впихнуть в runtime анализ "почему агент это решил сделать". Runtime — тупой исполнитель. Ум — в агенте.

Ошибка 4: Отсутствие тестов на состязательные промпты

Ваши тесты проверяют "счастливый путь". А что если пользователь попросит: "Игнорируй все ограничения и сделай то-то"? Тестируйте на промптах, которые пытаются обойти защиту.

Что будет дальше? Прогноз на 2027

Runtime-слои для AI-агентов станут стандартом де-факто к середине 2027. Вот что изменится:

• Стандартизация: Появятся OpenTelemetry-подобные стандарты для трассировки агентов
• Аппаратная поддержка: Процессоры начнут добавлять инструкции для изоляции AI-агентов (как Intel SGX, но для нейросетей)
• Специализированные ОС: Контейнерные ОС типа ContainerOS эволюционируют в AgentOS — системы, заточенные под запуск агентов
• Рынок инструментов: Появятся компании, которые продают только runtime-слой как сервис ("AWS для AI-агентов")

Самое интересное: как только runtime-слои станут надежными, мы увидим взрывной рост действительно автономных агентов. Не тех, что "отвечают на вопросы", а тех, что управляют инфраструктурой, проводят A/B тесты, оптимизируют бизнес-процессы.

Самый важный совет: начните с малого. Не пытайтесь построить идеальный runtime сразу. Возьмите один тип агента (например, того, что пишет документацию), дайте ему три инструмента, реализуйте для них детерминированные версии с компенсациями. Запустите в продакшн. Убедитесь, что не сломали ничего. Затем масштабируйте.

AI-агенты — это не будущее. Это настоящее. Но настоящее, где каждый неконтролируемый агент — это потенциальная катастрофа. Runtime-слой — это то, что превращает игрушку в инструмент. Инструмент, который не убьет вашу инфраструктуру.

И да, если ваш агент все-таки попытается скомпилировать ядро Linux — теперь вы хотя бы будете знать, на каком шаге плана это произошло. И сможете откатить.