Vallignus - супервизор AI-агентов: остановка бесконечных циклов CrewAI/AutoGen | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
25 Янв 2026 • Инструмент

Vallignus: как создать супервизор для локальных AI-агентов (CrewAI/AutoGen) и остановить бесконечные циклы

Инструмент Vallignus решает проблему бесконечных циклов локальных AI-агентов. Настройка мониторинга, ограничение времени выполнения, безопасное завершение проце

Когда AI-агенты сходят с ума

Вы запускаете свой автономный агент на CrewAI. Первые 10 минут все идет хорошо - он пишет код, анализирует данные, делает логические выводы. Потом что-то ломается. Агент начинает генерировать один и тот же запрос к LLM. Снова и снова. И снова. Процессор греется, память забивается, счет за электричество растет. Знакомая картина?

Локальные AI-агенты в 2026 году стали мощнее, но и опаснее. Новые модели вроде GLM-4.7 или LiquidAI LFM 2.5 могут работать автономно часами. И иногда они "залипают" в бесконечных циклах. Особенно когда вы используете суб-агентов в AI-разработке - один зависший процесс тянет за собой всю цепочку.

Средний автономный агент на CrewAI v2.8 потребляет 8-12 ГБ VRAM. Бесконечный цикл может держать вашу видеокарту под нагрузкой сутками. Риск перегрева и износа оборудования реальный.

Что такое Vallignus и почему он нужен прямо сейчас

Vallignus - это CLI-инструмент на Python, который превращается в надзирателя для ваших AI-агентов. Не просто мониторинг, а полноценный супервизор с правом вето. Последняя версия на 25 января 2026 - 1.3.0, и она научилась работать с самыми новыми фреймворками.

Основная фишка проста до гениальности: вы запускаете свой агент через Vallignus, задаете максимальное время работы, и когда лимит превышен - процесс получает сигнал SIGTERM. Чисто, элегантно, без следов.

Почему это критически важно в 2026? Потому что локальные AI-агенты для программирования теперь используют модели с контекстом в 128K токенов. Один зависший агент может съесть все ресурсы системы на много часов.

Установка и первая настройка за 2 минуты

pip install vallignus
# Или для самых свежих фич (на 25.01.2026 актуально):
pip install vallignus==1.3.0

Проверяем, что установилось:

vallignus --version
# Вывод: Vallignus 1.3.0 (Python 3.12)

Базовая команда запуска выглядит так:

vallignus run --max-runtime 300 -- python my_agent.py

Что здесь происходит? Мы говорим: "Запусти процесс python my_agent.py, но если он работает больше 300 секунд (5 минут) - убей его". Жестко? Зато эффективно.

💡
В версии 1.3.0 добавили поддержку Docker-контейнеров. Теперь можно ограничивать не только Python-скрипты, но и целые контейнеры с агентами. Особенно полезно для изолированных сред с локальными AI-агентами на стероидах.

Реальные сценарии: от CrewAI до AutoGen

Допустим, у вас типичный сценарий с CrewAI v2.8. Вы создали команду агентов: researcher, writer, reviewer. Все работает, пока researcher не начинает бесконечно искать информацию в интернете.

Без Vallignus вы бы заметили проблему через час, когда система начала тормозить. С Vallignus:

vallignus run \
  --max-runtime 600 \
  --log-file crewai_monitor.log \
  --capture-stdout \
  -- python -c "from crewai import Crew; from my_agents import researcher, writer, reviewer; crew = Crew(agents=[researcher, writer, reviewer], tasks=[research_task, write_task, review_task]); result = crew.kickoff()"

Теперь у вас есть 10 минут на выполнение. Если CrewAI зависнет - процесс остановится, а в crewai_monitor.log останутся последние логи.

С AutoGen v0.4.0 (последняя стабильная на январь 2026) ситуация интереснее. AutoGen сам по себе имеет встроенные механизмы ограничения, но они работают на уровне агента, а не всего процесса. Vallignus добавляет системный уровень защиты:

# Для групповых чатов AutoGen
vallignus run \
  --max-runtime 1200 \
  --memory-limit 4G \
  -- python autogen_group_chat.py

Флаг --memory-limit 4G - новинка версии 1.3.0. Если ваш агент начнет потреблять больше 4 ГБ оперативной памяти (что часто случается с утекшими контекстами), Vallignus завершит процесс до того, как система начнет свопиться.

Продвинутые фичи: когда базового ограничения недостаточно

Ограничение времени - это только верхушка айсберга. Vallignus умеет гораздо больше:

Мониторинг stdout/stderr в реальном времени

Запускаете агента и хотите видеть, что он пишет в консоль, но с возможностью остановить в любой момент:

vallignus run \
  --max-runtime 1800 \
  --stream-output \
  --output-prefix "[AGENT] " \
  -- python complex_agent.py

Теперь каждый вывод агента будет помечен префиксом [AGENT], и вы сможете отличить его логи от системных сообщений. Особенно полезно при работе с фреймворками для оркестрации AI-агентов, где каждый фреймворк сыпет своими логами.

Цепочки процессов и зависимые агенты

Сложный сценарий: у вас запускается основной агент, который порождает суб-агентов. Если основной падает, нужно убить и всех детей. Раньше это была головная боль. Теперь:

vallignus run \
  --max-runtime 3600 \
  --kill-child-processes \
  --process-group \
  -- python main_agent_with_subs.py

Флаг --kill-child-processes гарантирует, что при завершении основного процесса все порожденные процессы тоже будут остановлены. Без этого вы можете получить "зомби-агентов", которые продолжают работать после смерти родителя.

Интеграция с системными мониторами

Vallignus может отправлять уведомления в Slack, Telegram или через webhook когда агент превышает лимиты или завершается:

vallignus run \
  --max-runtime 300 \
  --webhook-url "https://hooks.slack.com/services/..." \
  --webhook-event timeout \
  --webhook-event killed \
  -- python critical_agent.py

Теперь вы получите уведомление в Slack, если агент превысит 5 минут работы или будет принудительно завершен. В 2026 году, когда production-ready AI-агенты работают в полностью автоматическом режиме, такая интеграция становится must-have.

Сравнение с альтернативами: почему не Docker или systemd?

Инструмент Плюсы Минусы Когда использовать
Vallignus Простая установка, детальные логи, контроль памяти, webhook-уведомления Только для процессов, а не сервисов Эксперименты, разработка, тестовые запуски
Docker с --memory и --cpu-quota Полная изоляция, контроль ресурсов на уровне ядра Overhead, сложная настройка для GPU Продакшен, когда нужна полная изоляция
systemd с TimeoutStopSec Интеграция с системой, автозапуск, мониторинг Сложная конфигурация, нет контроля над памятью процесса Серверные развертывания, долгоживущие сервисы
Python signal.alarm() Встроенное решение, не требует зависимостей Не работает с внешними процессами, нет детальных логов Простые скрипты без сложных зависимостей

Главное преимущество Vallignus - он создан специально для AI-агентов. Разработчики понимают, что такое бесконечные циклы генерации, утечки памяти в контекстах LLM и зависания на вызовах инструментов.

Типичные ошибки и как их избежать

Ошибка №1: Слишком маленький --max-runtime. Вы ставите 60 секунд для агента, который лезет в интернет. Первый запрос к API занимает 10 секунд, парсинг ответа - 20, анализ - 30. И ваш агент убивают на середине работы.

Решение: Запустите агента без ограничений пару раз, замерьте среднее время выполнения. Добавьте 50% запаса. Или используйте прогрессивные лимиты:

# Первые 5 запусков - 10 минут, потом 5 минут
vallignus run --max-runtime $(( 600 + (RANDOM % 300) )) -- python agent.py

Ошибка №2: Игнорирование --memory-limit. Ваш агент на Qwen3 72B с контекстом 128K начинает свопиться на диск. Система встает, вы теряете не только агента, но и возможность работать.

Решение: Всегда ставьте memory-limit. Даже если думаете, что ваш агент скромный. Особенно если вы экспериментируете с новыми моделями с Hugging Face - их аппетиты к памяти могут удивить.

Ошибка №3: Запуск без --log-file. Агент завис, вы его убили. А почему завис? Неизвестно. Логов нет, отладка превращается в гадание на кофейной гуще.

Решение: Всегда включайте логирование. Хотя бы так:

vallignus run --max-runtime 300 --log-file "agent_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log" -- python agent.py

Кому действительно нужен Vallignus в 2026?

Если вы делаете что-то из этого списка, Vallignus сэкономит вам нервы и деньги:

Особенно критичен Vallignus для исследователей. Представьте: вы запускаете 50 экспериментов с разными гиперпараметрами. Один эксперимент зависает и блокирует GPU на сутки. Остальные 49 ждут. С Vallignus каждый эксперимент получает свой временной бюджет, и если что-то пошло не так - система освобождает ресурсы для следующих.

Что будет дальше? Прогноз на 2026-2027

Инструменты вроде Vallignus станут стандартом де-факто. Уже сейчас видно тенденцию: AI-агенты выходят из песочниц и начинают работать с реальными системами. А значит, нужны реальные механизмы безопасности.

В ближайших версиях (ожидается к марту 2026) добавят:

  • Интеграцию с Kubernetes для оркестрации кластеров агентов
  • Автоматическое профилирование потребления ресурсов
  • Предиктивное завершение (агент еще не завис, но по паттернам видно, что скоро зависнет)
  • Поддержку эволюционных деревьев агентов - завершение целых веток зависимых процессов

Самый неочевидный совет: начните использовать Vallignus даже для "безопасных" скриптов. Потому что в 2026 году безопасных AI-агентов не бывает. Есть только те, которые еще не сломались. А когда сломаются - лучше, чтобы рядом был супервизор с кнопкой kill switch.

P.S. Если думаете, что ваш агент слишком простой для такого надзора - вспомните историю про исследователя, чей "простой data scraper" на автономном агенте сжег $3000 в API-вызовах за одну ночь. Всего из-за одной строки кода с бесконечным циклом. Vallignus стоит установки.

←
На главную