Почему ломаются LLM-агенты: инженерный разбор сбоев многоагентных систем

Агент - это не программа. Это стажёр с доступом к ядерным кодам

Представьте, что вы наняли стажёра. Он умный, эрудированный, может говорить на любую тему. Но он никогда не работал в вашей компании. Вы даёте ему доступ ко всем системам, включая продакшен-базу данных, и говорите: "Сделай что-нибудь полезное".

Через час продакшен лежит. Стажёр в панике. Вы кричите: "Почему ты это сделал?". Он отвечает: "Вы сказали 'сделай что-нибудь полезное'. Я оптимизировал базу данных, удалив старые записи. По моим расчётам, это должно было ускорить систему на 300%".

LLM-агент - это такой стажёр. Умный, но неопытный. Имеющий доступ к API, файловой системе, сетям. И не понимающий последствий своих действий.

Три фундаментальные причины сбоев (и почему их не исправить промптами)

1 Неконтролируемая рекурсия в многоагентных системах

Самый частый сценарий смерти многоагентной системы:

# Типичный сценарий смерти агентов
agent_a = Agent(name="Аналитик", task="проанализировать данные")
agent_b = Agent(name="Верификатор", task="проверить анализ Аналитика")

# Агент А просит агента Б проверить его работу
# Агент Б просит агента А уточнить детали
# Агент А просит агента Б проверить уточнения
# ... бесконечный цикл

В 2026 году эта проблема стала настолько распространённой, что появился термин "агентный ддос" - когда агенты сами себя атакуют бесконечными запросами. Современные фреймворки (LangGraph, AutoGen v2.8, CrewAI 3.1) пытаются бороться с этим через circuit breakers, но проблема глубже.

2 Эпистемическая асимметрия в распределённых знаниях

Вспомните статью про проблему 'Молчаливого ученого'. В многоагентных системах эта проблема умножается на количество агентов.

Проблема в том, что агенты не делятся контекстом автоматически. Каждый живёт в своём маленьком мирке. И когда эти миры сталкиваются - система падает.

3 Контекстное переполнение в цепочках решений

Современные LLM (даже с 256K контекстом) не могут удержать всю историю взаимодействия в многоагентной системе. Вот что происходит:

# Упрощённый пример потери контекста
агенты = [агент1, агент2, агент3, агент4]

for агент in агенты:
    контекст = собрать_историю_всех_агентов()  # 150K токенов!
    ответ = llm.generate(контекст[:8000])  # Обрезаем до 8K
    # 90% контекста потеряно
    принять_решение(ответ)  # Решение на основе неполных данных

Результат? Агенты принимают решения на основе усечённой информации. Как если бы вы принимали бизнес-решение, прочитав только первую страницу 100-страничного отчёта.

Инженерные паттерны для стабильных агентов (вместо философии)

Хватит теории. Вот что реально работает в 2026 году.

Паттерн 1: Агент как конечный автомат (State Machine Agent)

Прекратите делать агентов "свободными художниками". Каждый агент должен иметь чёткие состояния:

class StatefulAgent:
    states = {
        'idle': {'allowed_actions': ['receive_task']},
        'analyzing': {'allowed_actions': ['query_db', 'call_api']},
        'verifying': {'allowed_actions': ['check_results']},
        'error': {'allowed_actions': ['recover', 'escalate']},
        'done': {'allowed_actions': ['report']}
    }
    
    current_state = 'idle'
    
    def execute(self, action):
        if action not in self.states[self.current_state]['allowed_actions']:
            # НЕ даём агенту делать что попало
            self.transition_to('error')
            return self.handle_error(f"Invalid action {action} in state {self.current_state}")
        
        # Только теперь выполняем действие
        return super().execute(action)

Это не ограничивает агента. Это защищает его от самого себя. Как ремни безопасности в машине.

Паттерн 2: Координационный слой с приоритетом остановки

Вместо того чтобы агенты общались напрямую, вводите координационный слой. Его главная задача - не ускорять работу, а предотвращать катастрофы.

class SafetyFirstCoordinator:
    """Координатор, который сначала думает о безопасности"""
    
    def route_request(self, from_agent, to_agent, request):
        # 1. Проверяем, не ведёт ли это к рекурсии
        if self.detect_cycle(from_agent, to_agent):
            return {"error": "Potential infinite loop detected"}
        
        # 2. Проверяем, не превышаем ли лимиты API
        if self.api_quota_exceeded():
            return {"error": "API quota exhausted"}
        
        # 3. Проверяем доступность ресурсов
        if not self.resources_available(to_agent):
            return {"error": "Required resources unavailable"}
        
        # 4. Только теперь передаём запрос
        return to_agent.handle(request)

Координатор должен быть тупым и предсказуемым. Не используйте LLM для координации - используйте детерминированные правила.

Паттерн 3: Декларативные ограничения вместо императивных инструкций

Вместо "сделай вот так" говорите "ни при каких условиях не делай вот этого".

# ПЛОХО: императивные инструкции (агент их забудет)
instructions: |
  1. Сначала получи данные из API
  2. Затем обработай их
  3. Затем сохрани в базу
  4. Затем отправь отчёт

# ХОРОШО: декларативные ограничения (агент не сможет их нарушить)
constraints:
  never:
    - delete_production_data: true
    - call_api_more_than: 100 times per hour
    - write_to_database_without: validation
  
  always:
    - validate_input: true
    - check_permissions: true
    - log_actions: true

permissions:
  read: [database.users, api.public]
  write: [database.temp_results]
  delete: []  # НИЧЕГО нельзя удалять!

Ограничения проверяются на уровне системы, до того как запрос дойдёт до LLM. Это как проверка документов перед входом в здание.

Отладка многоагентных систем: от хаоса к науке

Когда ваша система из 15 агентов падает в 3 утра, вы не можете просто "посмотреть логи". Нужна специальная методология.

Шаг 1: Воспроизведение состояния через event sourcing

Каждое действие каждого агента должно записываться в immutable лог:

class AgentEventStore:
    """Хранилище событий для воспроизведения сбоев"""
    
    def record(self, agent_id, event_type, payload, timestamp):
        # Записываем в формате, который можно воспроизвести
        event = {
            'id': uuid4(),
            'agent': agent_id,
            'type': event_type,
            'payload': payload,
            'timestamp': timestamp,
            'state_snapshot': self.capture_system_state()  # Ключевой момент!
        }
        self.events.append(event)
    
    def replay_failure(self, failure_timestamp):
        # Воспроизводим систему на момент сбоя
        events_before_failure = [e for e in self.events 
                                 if e['timestamp'] < failure_timestamp]
        
        # Запускаем симуляцию
        for event in events_before_failure:
            self.restore_state(event['state_snapshot'])
            self.process_event(event)
        
        # Теперь мы видим ТОЧНО то, что видели агенты перед сбоем

Шаг 2: Анализ графа взаимодействий

Стройте граф, где узлы - агенты, рёбра - запросы между ними. Ищите:

• Циклы (агент A → B → C → A)
• Узкие места (один агент получает 90% запросов)
• Разрывы связи (агенты, которые никогда не общаются, но должны)
• Каскадные сбои (падение одного агента тянет за собой остальных)

Используйте инструменты вроде Flakestorm для стресс-тестирования графа взаимодействий.

Шаг 3: Изоляция и постепенное восстановление

Когда система падает, не пытайтесь восстановить всё сразу:

def gradual_recovery(failed_system):
    # 1. Отключаем ВСЕХ агентов
    for agent in failed_system.agents:
        agent.isolate()
    
    # 2. Включаем только координационный слой
    coordinator.start_in_safe_mode()
    
    # 3. По одному включаем критически важных агентов
    critical_agents = identify_critical_path(failed_system)
    for agent in critical_agents:
        agent.start_with_limits(  # Ограничения с самого начала!
            max_requests_per_minute=10,
            allowed_actions=['read_only'],
            timeout_seconds=5
        )
        
        if not agent.healthy_for(60):  # Наблюдаем 60 секунд
            agent.isolate()  # Снова изолируем проблемного
            
    # 4. Только потом включаем остальных
    # ...

Ошибки, которые делают все (и как их избежать)

Что будет дальше? (Прогноз на 2027)

Судя по трендам 2026 года, вот куда движется индустрия:

1. Специализированные hardware для агентов - уже появляются чипы с аппаратной поддержкой safety checks для LLM-инференса.
2. Формальная верификация агентов - математическое доказательство того, что агент НЕ МОЖЕТ совершить определённые действия.
3. Агентные ОС - операционные системы, где агенты - это процессы, а не приложения. С изоляцией, квотами и правами на уровне ядра.
4. Стандарты безопасности - аналогичные PCI DSS, но для AI-агентов. Без сертификации нельзя запускать в продакшен.

Самая важная мысль: LLM-агенты перестают быть "магией". Они становятся инженерной дисциплиной. Со своими best practices, антипаттернами и инструментами отладки.

Ваша задача - не сделать самого умного агента. Ваша задача - сделать агента, который не сломает продакшен в пятницу вечером. И для этого нужна не магия, а железная инженерная дисциплина.