Почему AI-агенты не смогли собрать продакшен-SaaS: разбор архитектуры и проблем сгенерированного кода

Обещание и реальность: когда AI-агенты сталкиваются с продакшеном

В 2026 году все еще верят, что можно сказать AI-агенту "собери мне SaaS на Telegram с оплатой через Stripe" и через час получить работающий продукт. Я проверил это на себе. Собрал команду из четырех AI-агентов (архитектор, бэкенд-разработчик, фронтенд-разработчик, DevOps) и дал им задание создать SaaS для управления подписками в Telegram. Результат? 72 часа работы, 3000 строк кода и система, которая развалилась при первом реальном пользователе.

Архитектурный разбор: где AI-агенты сломались

Мой эксперимент начался с команды архитектору-агенту: "спроектируй микросервисную архитектуру для SaaS на Telegram с подписками". Агент выдал красивую схему из 5 сервисов, каждый в отдельном контейнере. Звучало профессионально. Пока я не начал разбираться в деталях.

1Проблема 1: Монолит в одеждах микросервисов

AI-агент сгенерировал то, что я называю "микросервисным монстром". Формально — 5 отдельных сервисов. По факту — все они ходят в одну базу данных, используют одни и те же библиотеки, и если один падает, падают все. Типичная ошибка новичков, которую агент скопировал из старых примеров в интернете.

2Проблема 2: Отсутствие стратегии обработки ошибок

Вот типичный код, который сгенерировал AI-агент для обработки платежей:

@app.post("/process-payment")
async def process_payment(user_id: int, amount: float):
    try:
        payment = stripe.PaymentIntent.create(
            amount=int(amount * 100),
            currency="usd"
        )
        db.execute("UPDATE users SET premium=True WHERE id=?"), (user_id,))
        return {"status": "success"}
    except Exception as e:
        return {"status": "error", "message": str(e)}

Видите проблему? Пользователь заплатил, база данных обновилась, но что если Stripe вернет ошибку после успешного списания? Или наоборот — Stripe успешно списал, а база данных упала? Это классическая проблема согласованности данных, которую AI-агент пропустил.

DevOps катастрофа: как AI-агенты "оптимизировали" инфраструктуру

DevOps-агент был самым уверенным в команде. Он нагенерировал Dockerfile, docker-compose.yml, GitHub Actions workflows, мониторинг на Prometheus и логирование в ELK. На бумаге — полный продакшен-стек. На практике — коллекция антипаттернов.

3Dockerfile, который убивает перформанс

AI-агент скопировал Dockerfile из какого-то старого руководства:

FROM python:3.12
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "app.py"]

Кажется нормально? Проблемы:

• Используется python:3.12 вместо python:3.12-slim (образ на 300MB тяжелее)
• Нет многостадийной сборки
• Все зависимости копируются каждый раз при изменении кода
• Нет healthcheck
• Запуск от root пользователя

В статье про production-ready AI-агентов я уже писал: агенты не понимают разницу между "работает" и "работает оптимально".

4Мониторинг без метрик, которые имеют значение

DevOps-агент настроил Prometheus для сбора 50 метрик. CPU, memory, disk space — все есть. Но вот что он забыл:

• Метрики бизнес-логики (активные подписки, успешные платежи, отказы)
• Латентность API эндпоинтов
• Rate limiting и quota usage
• Зависимости внешних сервисов (Stripe, Telegram API)

Система прекрасно показывала, что сервер жив. И совершенно не показывала, что бизнес умирает.

Код, который работает только в идеальном мире

Бэкенд-агент написал 2000 строк чистого, красивого кода. С type hints, async/await, современными паттернами. И все это развалилось при первой же реальной нагрузке.

5Проблема с конкурентностью

Telegram бот получает сообщения от тысяч пользователей одновременно. AI-агент написал:

async def handle_message(user_id: int, text: str):
    user = await get_user_from_db(user_id)
    if user["banned"]:
        return
    # обработка сообщения

Кажется логично? Пока два сообщения не придут одновременно. Race condition, двойное списание, потерянные обновления — классика. AI-агенты не думают о конкурентности, потому что в их тренировочных данных мало примеров с реальными race conditions.

6Отсутствие idempotency keys

Платежные системы требуют идемпотентности. Если пользователь нажал "оплатить" дважды, система должна понять, что это один и тот же платеж. AI-агент этого не знал. Или знал, но не посчитал важным.

Почему это происходит? Глубинные причины

Проблема не в конкретных AI-агентах. Проблема в фундаментальном несоответствии между тем, как обучаются модели и тем, что требуется в продакшене.

Причина 1: Обучающие данные смещены в сторону учебных примеров

AI-агенты обучаются на GitHub, Stack Overflow, технических блогах. Что там пишут? Как сделать что-то работающее. Что там не пишут? Как это сломается через полгода при нагрузке в 1000 RPS. Нет данных — нет понимания.

Причина 2: Отсутствие операционного опыта

AI-агент никогда не дежурил по ночам, не получал алерты в 3 утра, не разбирался, почему база данных упала после миграции. Он не знает, что такое реальная эксплуатация. Как я упоминал в статье про AI-агентов как сотрудников, им не хватает именно операционного опыта.

Причина 3: Непонимание компромиссов

В разработке все — компромисс. Быстро vs надежно. Простота vs гибкость. Монолит vs микросервисы. AI-агенты выбирают то, что чаще встречается в обучающих данных. А в обучающих данных чаще встречаются модные, а не правильные решения.

Что делать, если все-таки хотите использовать AI-агентов

Полный отказ от AI-агентов — тоже не решение. Они могут генерировать 80% кода за 20% времени. Нужно просто правильно их использовать.

7Стратегия 1: AI как junior разработчик, а не как архитектор

Не просите AI-агента проектировать архитектуру. Просите его написать конкретную функцию. Архитектуру проектируете вы. Как в статье про проектирование AI-агентов — разделяйте планирование и исполнение.

8Стратегия 2: Code review с фокусом на edge cases

Когда AI-агент генерирует код, задавайте себе вопросы:

• Что случится, если этот сервис упадет?
• Как поведет себя система при сетевом разрыве?
• Что если два запроса придут одновременно?
• Как мы будем мониторить эту функцию?
• Как откатить это изменение?

Если на какой-то вопрос нет ответа — код не готов для продакшена.

9Стратегия 3: Постепенное внедрение

Начните с non-critical компонентов:

• Админские панели
• Отчеты (не в реальном времени)
• Внутренние утилиты
• Тестовые данные

Не начинайте с платежной системы или ядра продукта. Как показано в провальном кейсе с HR-агентом, сложные бизнес-процессы требуют человеческого контроля.

Мой итоговый стек для AI-помощников в 2026

После месяца экспериментов я выработал рабочий процесс:

Что будет дальше? Прогноз на 2027-2028

AI-агенты для разработки не исчезнут. Они станут лучше. Но не потому, что модели станут умнее (хотя и это тоже), а потому что появятся специализированные инструменты, которые закроют текущие пробелы.

Ожидаю появления:

• Architecture linters — инструменты, которые проверяют сгенерированную архитектуру на антипаттерны
• Production-readiness checkers — автоматический аудит кода на наличие проблем с масштабированием, мониторингом, отказоустойчивостью
• Failure scenario generators — AI, который придумывает, как сломать систему, и предлагает fixes
• Cost optimization advisors — анализ инфраструктуры с точки зрения стоимости

Но даже с этими инструментами останется фундаментальная проблема: AI не несет ответственности за работу системы в 3 часа ночи. Не получает выговоры от клиентов. Не теряет деньги компании из-за бага в платежной системе. Эта ответственность — и связанный с ней опыт — останется за людьми.

Мой совет на 2026 год: используйте AI-агентов как мощных помощников, но не как замену инженерной мысли. Они ускоряют написание кода, но не заменяют понимание того, как этот код будет работать в реальном мире. И помните — если бы все было так просто, мы бы уже жили в мире, где каждый может запустить успешный SaaS одной командой в чате. А мы пока нет.