Почему автономные AI-агенты ломаются в Kubernetes: разбор слоёв сложности и эксперимент

Кластер горит, агент молчит

Ты запускаешь автономного AI-агента на Gemini 3 Flash в Kubernetes. В теории он должен мониторить, анализировать, действовать. На практике он зависает через 20 минут. Или создает 100 подов вместо одного. Или пытается масштабировать ноду, которой нет.

Проблема не в коде агента. Проблема в фундаментальном несоответствии двух миров: императивного мышления AI и декларативной реальности Kubernetes.

Эксперимент: агент против Managed Kubernetes

Я взял простую задачу: автономный агент должен мониторить нагрузку приложения и масштабировать ноды в Yandex Managed Kubernetes.

Агент на Gemini 3 Flash с доступом к Kubernetes API. Логика простая:

# Псевдокод агента
while True:
    metrics = get_pod_metrics()
    if metrics.cpu > 80%:
        scale_node_group(current_nodes + 1)
    sleep(60)

Что пошло не так? Все.

Слой 1: Декларативный кошмар

Kubernetes работает на принципе "желаемого состояния". Ты говоришь: "Хочу 3 пода". Система делает все, чтобы было 3 пода.

Агент же мыслит императивно: "Сейчас CPU 85% → добавь ноду → проверь через минуту → если все еще высоко, добавь еще".

В моем эксперименте агент создал race condition:

• 14:00 - Агент видит 85% CPU
• 14:00 - Агент запускает scale_node_group
• 14:01 - Встроенный автоскейлер тоже видит нагрузку
• 14:01 - Автоскейлер начинает масштабирование
• 14:02 - В кластере 2 параллельных операции масштабирования
• 14:05 - Node group в некорректном состоянии

Слой 2: Асинхронное состояние

Когда агент вызывает kubectl или API Kubernetes, он получает ответ "операция начата". Не "операция завершена".

Геминни 3 Flash (самая быстрая модель для агентов на 2026 год) все равно не понимает этого. Она ожидает мгновенного результата. Потом проверяет состояние через секунду. Видит, что нода еще не готова. Пытается создать еще одну.

В эксперименте это привело к:

Слой 3: Сеть и ingress-nginx

Самое интересное началось, когда агент решил "оптимизировать" ingress-nginx.

Он увидел в логах:

ingress-nginx-controller-abcde : 499 errors

И решил перезапустить контроллер. Просто kill pod. В теории это нормально - Deployment создаст новый.

На практике в Yandex Cloud Managed Kubernetes на 26.01.2026 ingress-nginx имеет свои аннотации для балансировщика. Новый под получил другой IP. DNS не успел обновиться.

Агент, видя, что ошибки продолжаются (потому что трафик все еще идет на старый IP), решил перезапустить еще раз. И еще. За 10 минут - 15 рестартов.

Сайт лег на 20 минут.

Почему это происходит с каждым вторым агентом

Проблема в архитектурном разрыве. Современные AI-агенты (особенно на основе Gemini 3 Flash) обучены на последовательных задачах. Kubernetes - система асинхронная, событийно-ориентированная.

Агент видит:

{
  "action": "scale",
  "result": "success"
}

Но "success" значит только "запрос принят". Не "нода создана и готова".

В фреймворках для оркестрации AI-агентов эту проблему часто игнорируют. Дают агентам доступ к kubectl и говорят "управляй".

Решение: четыре слоя абстракции

После эксперимента я разработал архитектуру, которая работает. Вместо прямого доступа к Kubernetes API.

1 Слой декларативных интентов

Агент не говорит "создай под". Он говорит "хочу 5 реплик приложения X".

# Агент генерирует это
desired_state:
  application: user-service
  replicas: 5
  reason: "high cpu load detected"
  max_wait_time: 300

2 Слой reconciliation

Отдельный контроллер (не агент) принимает интенты и выполняет их через Kubernetes операторы. Следит за состоянием, обрабатывает ошибки, учитывает особенности Managed Kubernetes.

Для Yandex Cloud на 26.01.2026 это особенно важно - их API для управления node group имеет квоты и лимиты.

3 Слой обратной связи

Агент получает не сырые метрики Kubernetes, а нормализованные события:

{
  "event": "scaling_started",
  "target": "node_group_1",
  "expected_duration": "180-240s",
  "check_after": "120s"
}

Теперь агент знает - не нужно проверять через 5 секунд. Проверим через 2 минуты.

4 Слой ограничений

Агент не может все. Есть правила:

• Не трогать ingress-nginx без человеческого подтверждения
• Максимум 1 операция масштабирования в 5 минут
• Не удалять поды с определенными лейблами

Это похоже на принципы управления AI-агентами как сотрудниками. Даешь свободу, но в рамках.

Реализация на Python (2026)

Вот как выглядит безопасный агент сейчас:

class SafeKubernetesAgent:
    def __init__(self):
        self.intent_client = IntentClient()  # Слой 1
        self.state_tracker = StateTracker()  # Слой 3
        
    async def handle_high_load(self, metrics):
        # Вместо прямого вызова Kubernetes API
        # Создаем декларативный интент
        intent = {
            "action": "ensure_capacity",
            "application": "frontend",
            "metric": "cpu",
            "value": metrics.cpu,
            "threshold": 80
        }
        
        # Отправляем в слой reconciliation
        result = await self.intent_client.submit(intent)
        
        if result["accepted"]:
            # Получаем инструкцию, когда проверять
            wait_time = result["next_check_in"]
            await asyncio.sleep(wait_time)
            
            # Проверяем через состояние, а не через прямое API
            status = await self.state_tracker.get_status(result["operation_id"])
            
            # Только если операция завершилась неудачей,
            # рассматриваем следующие действия
            if status == "failed":
                await self.escalate_to_human(metrics)
        
    async def escalate_to_human(self, metrics):
        # Здесь уже можно использовать Gemini 3 Flash
        # для генерации подробного отчета человеку
        pass

Что делать прямо сейчас

Если у тебя уже есть агенты в Kubernetes:

1. Добавь задержки между операциями. Минимум 30 секунд после любого изменения в кластере.
2. Запрети агентам управлять критической инфраструктурой (ingress, CNI, storage).
3. Используй принципы агентной инженерии - разделяй планирование и исполнение.
4. Для Managed Kubernetes изучай документацию именно твоего провайдера. На 26.01.2026 Yandex Cloud, AWS EKS и GKE имеют разные особенности масштабирования.

Ошибки, которые повторяются

Будущее: агенты как операторы Kubernetes

К 2027 году я ожидаю появления специализированных AI-операторов для Kubernetes. Не агентов с доступом к API, а именно операторов, которые расширяют Kubernetes своими CRD.

Агент будет объявлять:

apiVersion: ai.operator/v1
kind: ScalingPolicy
metadata:
  name: frontend-auto-scale
spec:
  application: frontend
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70
  behavior:
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
        - type: Pods
          value: 1
          periodSeconds: 60

И оператор будет исполнять. Без race conditions, без асинхронных проблем, со знанием всех особенностей Managed Kubernetes.

А пока - разделяй агентов и Kubernetes. Чем больше слоев абстракции, тем меньше ночных вызовов. Проверено на горящем кластере.