Твой личный ИИ-лаборант: агент, который следит за экспериментами пока ты спишь

Проснулся утром - а модель уже обучена

Представь: запускаешь десять экспериментов с разными гиперпараметрами вечером, ложишься спать, а утром обнаруживаешь, что восемь из них упали из-за OOM ошибки в 3 часа ночи. Знакомо? Каждый, кто серьезно занимается deep learning, сталкивался с этим кошмаром.

Вот только сейчас, в 2026 году, можно делегировать эту рутину ИИ-агенту. Не гигантской MLOps-платформе за тысячи долларов в месяц, а простому скрипту на LangChain, который работает как твой личный лаборант.

Что этот агент делает на самом деле

Не обещает "революцию в MLOps". Не заменяет весь твой пайплайн. Он делает три простые вещи, но делает их хорошо:

• Ловит сбои в реальном времени: OOM, NaN в лоссе, зависшие процессы. Не просто логирует, а понимает контекст.
• Анализирует метрики глазами ИИ: смотрит на графики обучения и говорит "это переобучение" или "learning rate слишком высокий".
• Перезапускает с умом: не тупо рестартит упавший job, а пробует другие гиперпараметры из заранее заданного пространства.

Звучит просто? Так и есть. Вся магия в том, что ты можешь собрать это за выходные, а не покупать корпоративное решение.

Из чего состоит система

Агент строится на четырех ключевых компонентах, каждый из которых можно заменить или доработать под свои нужды:

Важный момент: если ты не используешь Kubernetes, не пугайся. Агент отлично работает и с обычными докер-контейнерами, и даже с локальными процессами. Главное - правильно настроить мониторинг.

Как это выглядит в коде (без лишней сложности)

Вот минимальный рабочий пример. Не идеальный, но рабочий:

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict
from datetime import datetime

class ExperimentState(TypedDict):
    job_id: str
    status: str  # 'running', 'failed', 'completed'
    error_message: str | None
    metrics: dict
    attempts: int
    next_action: str  # 'restart', 'modify_params', 'stop'

def monitor_logs(state: ExperimentState) -> ExperimentState:
    """Читает логи последнего часа, ищет ошибки"""
    # Здесь твоя логика чтения логов
    # Например, парсинг файла или запрос к API Grafana
    if "CUDA out of memory" in latest_logs:
        state["error_message"] = "OOM error detected"
        state["status"] = "failed"
    return state

def analyze_with_llm(state: ExperimentState) -> ExperimentState:
    """Отправляет контекст ошибки LLM для анализа"""
    prompt = f"""
    Эксперимент {state['job_id']} упал с ошибкой: {state['error_message']}
    Метрики до падения: {state['metrics']}
    
    Что пошло не так и как исправить?
    Варианты: restart, modify_params, stop
    """
    
    # Используем актуальную на февраль 2026 модель
    # GPT-4o-mini дешевле, но Claude 3.5 лучше понимает контекст ML
    response = llm_client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    
    decision = parse_llm_response(response.choices[0].message.content)
    state["next_action"] = decision
    return state

def execute_decision(state: ExperimentState) -> ExperimentState:
    """Выполняет решение, принятое LLM"""
    if state["next_action"] == "restart":
        # Простой рестарт с теми же параметрами
        restart_job(state["job_id"])
    elif state["next_action"] == "modify_params":
        # Меняем batch size или learning rate
        new_params = adjust_hyperparams(state["metrics"])
        restart_with_new_params(state["job_id"], new_params)
    
    state["attempts"] += 1
    return state

# Собираем агента
workflow = StateGraph(ExperimentState)
workflow.add_node("monitor", monitor_logs)
workflow.add_node("analyze", analyze_with_llm)
workflow.add_node("execute", execute_decision)

workflow.set_entry_point("monitor")
workflow.add_edge("monitor", "analyze")
workflow.add_edge("analyze", "execute")
workflow.add_edge("execute", "monitor")  # Цикл

app = workflow.compile()

Да, это упрощенный пример. В реальности нужно добавить обработку таймаутов, лимит на попытки перезапуска и нормальное логирование. Но основа именно такая.

Чем это лучше (и хуже) альтернатив

Когда я впервые показал этот подход коллегам, первый вопрос был: "А чем это лучше Weights & Biases / MLflow / Kubeflow?". Отвечаю:

Преимущества агента:

• Дешево: не нужна подписка за $500/месяц. Только стоимость вызовов LLM.
• Гибко: можешь научить агента понимать твои специфичные ошибки и метрики.
• Интегрируется с чем угодно: твой собственный код, странные legacy системы, кастомные датасеты.

Недостатки:

• Нужно программировать: если не знаком с Python и LangChain, будет больно.
• Меньше готовых фич: нет красивых дашбордов из коробки.
• Сам отвечаешь за надежность: твой код упал - ты и разбирайся.

Для сравнения: автоматизация с Codex дает больше готовых решений, но требует интеграции с конкретными платформами. Агент же живет в твоей инфраструктуре.

Реальные кейсы из практики

Несколько примеров, где этот подход реально экономит время:

1Обучение больших языковых моделей

Тренируешь LLaMA 13B на 4 GPU, процесс идет 3 дня. На второй день появляются NaN в loss. Обычно ты заметишь это только когда зайдешь проверить. Агент видит NaN сразу, анализирует график градиентов, решает уменьшить learning rate и перезапускает с контрольной точки.

2Грид-серч гиперпараметров

Запустил 50 конфигураций для поиска оптимальных параметров. 30 упали с OOM, 10 зависли, 10 работают. Агент автоматически перезапускает упавшие с уменьшенным batch size, убивает зависшие процессы и добавляет их в черный список конфигураций.

3Мультимодальные эксперименты

Тренируешь модель для генерации изображений по тексту. Агент мониторит не только loss, но и качество сгенерированных картинок через CLIP score. Если качество падает ниже порога - останавливает обучение и отправляет тебе отчет.

Интересно, что похожие принципы используются в продвинутых мультиагентных системах Amazon, только там агенты общаются между собой.

Подводные камни, о которых молчат туториалы

Собрал агента за неделю? Отлично. Теперь приготовься к сюрпризам:

• LLM иногда галлюцинирует: может решить, что "надо увеличить batch size при OOM ошибке". Придется добавлять жесткие правила поверх ИИ.
• Циклические перезапуски: агент попадает в петлю: упал - перезапустил - упал снова. Нужен счетчик попыток и эскалация к человеку.
• Стоимость: если мониторишь 100 экспериментов с частыми проверками, счет от OpenAI может удивить.

Мой совет: начни с простого. Не пытайся сразу сделать агента, который полностью автономно управляет всеми экспериментами. Сначала научи его только обнаруживать сбои и слать тебе уведомления. Потом добавь простые правила ("при OOM - уменьши batch size на 25%"). И только потом подключай LLM для сложных решений.

Кстати, если хочешь понять, как оценивать таких агентов, посмотри этот гайд по системе оценки. Пригодится, когда будешь тестировать своего лаборанта.

Кому это нужно прямо сейчас

Этот подход не для всех. Вот кому он принесет максимальную пользу:

Если ты из тех, кто до сих пор вручную проверяет логи каждое утро - это твой шанс начать жить лучше. Если же у тебя уже настроен полный MLOps стек с автоматическим мониторингом - можешь пропустить эту статью. Хотя... даже в идеальном стеке иногда полезно иметь умного агента, который понимает контекст ошибок.

Самый неочевидный совет в конце: не заставляй агента работать только с твоими экспериментами. Научи его помогать коллегам. Поставь общего агента на всю команду, пусть учится на ошибках всех. Чем больше разных сбоев он увидит, тем умнее станет. И однажды, возможно, он сможет предсказать проблему до того, как она случится. Но это уже тема для другой статьи.