Maos AgentGate: как настроить CI/CD для AI-агентов и избежать регрессии в продакшене

Ваш AI-агент стал хуже работать. И вы об этом узнали от клиентов

Знакомый сценарий? Обновили промпт, поменяли модель с GPT-4 на Claude 3.7, добавили новый инструмент - а через неделю получаете ворох жалоб: "Агент перестал понимать простые запросы", "Теперь он всегда отвечает шаблонными фразами", "Раньше работало, а сейчас нет".

Регрессия в мире AI-агентов - это не баг в коде. Это тихий, почти незаметный сдвиг в поведении. Модель стала чуть более осторожной, контекстное окно работает иначе, цепочка рассуждений пошла по другому пути. И обнаруживаете вы это слишком поздно.

Maos AgentGate: не очередной фреймворк, а охранник на входе

Пока все обсуждают оркестрацию агентов (помните нашу статью про фреймворки, которые всех раздражают?), команда Maos Project решила проблему с другой стороны. Не "как запустить", а "как не запустить кривое".

AgentGate - это CI/CD пайплайн, созданный специально для AI-агентов. Он стоит между вашим кодом и продакшеном и задает один простой вопрос: "А твой агент сегодня не деградировал?"

Что он делает на самом деле

• Запускает агента против эталонного набора тестов при каждом коммите
• Сравнивает ответы не побайтово, а по смыслу (использует эмбеддинги последних моделей)
• Отслеживает метрики: время ответа, стоимость вызова, использование токенов
• Проверяет, не начал ли агент "галлюцинировать" чаще обычного
• Строит графики деградации качества по версиям

Звучит просто. Но попробуйте сделать это руками для агента, который использует RAG, вызывает 3 внешних API и должен поддерживать контекст на 20 тысяч токенов.

"А чем это лучше обычных юнит-тестов?" - спросит скептик

Отличный вопрос. Обычные тесты проверяют код. AgentGate проверяет поведение. Разница фундаментальная.

Пример из реального кейса (имена изменены): команда обновила эмбеддинг-модель в RAG-системе. Юнит-тесты прошли - все функции возвращали данные. AgentGate зафиксировал падение точности ответов на 34%. Оказалось, новая модель хуже работала с техническими терминами на русском языке.

Как это выглядит в коде (если вам все-таки интересно)

Конфигурация на YAML. Потому что JSON для этого слишком многословный, а Python-скрипты - слишком хрупкие.

# agentgate.yaml
version: "2.1"  # актуально на февраль 2026
agent:
  entry_point: "src.agent:CustomerSupportAgent"
  env_vars:
    OPENAI_API_KEY: ${SECRETS.OPENAI_KEY}
    DATABASE_URL: ${SECRETS.DB_URL}

test_suites:
  - name: "intent_recognition"
    description: "Проверка понимания намерений пользователя"
    threshold: 0.85  # минимальный score similarity
    tests:
      - input: "Как сбросить пароль?"
        expected_intent: "password_reset"
        max_tokens: 150
      - input: "Мой заказ 12345 еще не пришел"
        expected_intent: "order_status"
        allowed_variants: 3  # допускает 3 разных формулировки ответа
  
  - name: "rag_accuracy"
    description: "Точность поиска по базе знаний"
    data_source: "knowledge_base/*.md"
    questions_file: "tests/rag_questions.json"
    embedding_model: "text-embedding-3-large"  # самая новая на 2026
    similarity_threshold: 0.78

metrics:
  track:
    - response_time_ms
    - tokens_used
    - cost_usd
    - hallucination_score  # вычисляется через cross-encoder проверку
  
alerts:
  slack: "${SECRETS.SLACK_WEBHOOK}"
  email: "team@company.com"
  on:
    - regression_above: 15%
    - cost_increase_above: 25%
    - hallucination_above: 0.4

Запускается одной командой:

agentgate run --config agentgate.yaml --compare-with v1.2.3

И вы получаете отчет, который не просто говорит "тесты упали", а объясняет: "Качество распознавания намерений упало на 18%, особенно по вопросам про возвраты. Стоимость вызова выросла на 32% из-за увеличения промпта. Рекомендуем проверить изменения в классе IntentClassifier".

А что с альтернативами? Их почти нет

Вот что раздражает в этой нише - инструментов для продакшн-мониторинга AI-систем полно. А для CI/CD - почти пусто.

• LangSmith от LangChain: Отличный инструмент для отладки и трассировки. Но его CI-интеграции в феврале 2026 все еще сырые. И он заточен под экосистему LangChain, что не всегда удобно.
• Custom скрипты на pytest: 90% команд начинают с этого. Через месяц понимают, что поддерживать 200 тестовых промптов, которые еще и нужно регулярно обновлять - это ад.
• Просто надеяться на лучшее: Самый популярный вариант. Работает до первого серьезного инцидента.

AgentGate выигрывает за счет специализации. Он не пытается быть платформой для разработки агентов (как CrewAI или LangGraph), не стремится стать системой мониторинга (как WhyLabs). Он делает одну вещь: не пускает плохие версии в продакшн.

"Покажите реальный кейс, а не синтетику"

Команда fintech-стартапа использовала агента для анализа транзакций на мошенничество. Агент должен был задавать уточняющие вопросы, если видел подозрительную активность.

Версия 1.3 работала нормально. В 1.4 добавили новую логику для обработки международных платежей. Юнит-тесты проходили. В продакшене агент начал спрашивать у 40% легальных пользователей "А вы уверены, что это не мошенничество?". Отток клиентов - 8% за неделю.

С AgentGate этот сценарий выглядел бы так:

1. При пулл-реквесте в 1.4 запускается тест-сьют "fraud_detection"
2. Система обнаруживает, что false positive rate вырос с 5% до 42%
3. Пайплайн останавливается, разработчики получают алерт с конкретными примерами ошибок
4. Проблема фиксится до того, как код попадает в main
5. Клиенты вообще не узнают, что что-то пошло не так

Цена ошибки в этом кейсе - около $50k упущенной выручки. Цена AgentGate - ноль рублей (он open-source). Математика простая.

Где подводные камни? Они есть всегда

AgentGate не панацея. Вот с чем придется столкнуться:

• Тестовые данные устаревают: Если ваш агент учится на реальных диалогах, тестовый набор нужно регулярно обновлять. Иначе будете тестировать на вчерашних сценариях.
• Стоимость тестов: Каждый прогон - это вызовы к LLM. Для сложного агента это может быть $10-20 за прогон. Нужно балансировать между покрытием и бюджетом.
• "Ложные срабатывания": Иногда агент просто отвечает по-другому, но не хуже. Настройка порогов - это искусство.
• Интеграция с вашим стеком: Если у вас кастомная оркестрация (не LangChain, не LlamaIndex), придется пописать адаптеры.

Но главная проблема - психологическая. Разработчики привыкли, что тесты либо проходят, либо нет. Здесь же - спектр качества. "На 87% похоже на эталонный ответ" - это хорошо или плохо? Приходится устанавливать договоренности в команде.

Кому действительно нужен AgentGate (а кому нет)

Берите, если:

• У вас уже есть AI-агент в продакшене, который приносит деньги (или экономит их)
• Вы обновляете промпты/модели чаще раза в месяц
• Команда больше 2 человек, и изменения вносят разные люди
• Агент работает с критичной логикой (финансы, медицина, юриспруденция)
• Вы уже наступили на грабли с регрессией и не хотите повторения

Не тратьте время, если:

• У вас пет-проект или демо
• Агент просто обертка над ChatGPT с парой промптов
• Вы обновляетесь раз в квартал (хотя и тогда может пригодиться)
• У команды нет ресурсов на поддержку тестового набора

Как начать использовать сегодня

1Установка и базовый конфиг

Клонируете репозиторий maosproject/agentgate (на февраль 2026 актуальная версия - 2.1.3). Ставите через pip. Создаете минимальный конфиг, который тестирует хотя бы 5 ключевых сценариев вашего агента.

2Интеграция с CI/CD

Добавляете шаг в ваш GitHub Actions/GitLab CI/Jenkins. Важный момент: не запускайте тяжелые тесты на каждый коммит в feature-ветке. Только на PR в main и перед деплоем.

3Сбор эталонных ответов

Запускаете агент на текущей (работающей) версии, собираете ответы на тестовые вопросы. Это будет ваш baseline. Без него AgentGate не сможет сравнивать.

4Настройка алертов

Определите, куда придут уведомления о проблемах. Slack-канал команды? Email тимлида? И главное - кто и как будет на них реагировать.

Первый прогон займет 2-3 часа. Потом - минуты. Но эти минуты сэкономят вам недели отладки в будущем.

Что будет дальше с такими инструментами

К февралю 2026 индустрия только просыпается. AgentGate - один из первых, но точно не последний. Ожидаю:

• Интеграцию с ABC-Bench и другими бенчмарками для агентов
• Автоматическую генерацию тестовых случаев на основе реального использования
• Предсказание регрессии до запуска тестов (на основе анализа изменений в коде)
• Стандартизацию метрик качества агентов (сейчас каждый придумывает свои)

Но главный тренд - смещение ответственности. Раньше за качество агента отвечал тот, кто написал промпт. Теперь - инженер, который настроил CI/CD. Это меняет культуру разработки.

AgentGate не сделает вашего агента умнее. Он просто не даст ему стать глупее. А в мире, где каждое обновление модели - это лотерея, такая страховка стоит больше, чем кажется.

P.S. Если ваш агент уже в продакшене, но тестирование - это набор скриптов, которые "как-то работают", загляните в репозиторий maosproject. Первая настройка займет вечер. Первое предотвращенное падение качества окупит год таких вечеров.