Фуллстек-разработчик из Efsol описал пять проблем при создании AI-агентов

Привет! Меня зовут Рома, я фуллстек-разработчик в компании Efsol. Когда я начал делать агентов под разные задачи внутри компании, я довольно быстро понял, что задача не сводится просто к хорошему промпту. Промпт важен, но он закрывает только верхний слой, а дальше начинается обычная инженерная работа — контекст, память, доступы, инструменты, состояние, git, фоновые задачи и так далее. Если это не проектировать отдельно, агент может нормально справиться с короткой задачей, но начать сыпаться на длинной работе.

Я собрал пять ошибок и проблем, которые чаще всего били по качеству, стоимости и устойчивости системы. Это не универсальная методология и не попытка кого-то учить, а скорее заметки, которые могут кому-то пригодиться. Вот основные проблемы, с которыми столкнулся разработчик.

Первая проблема — неправильное управление контекстом. Агенты часто теряют важную информацию из предыдущих шагов, из-за чего начинают повторяться или принимать неверные решения. Нужно явно управлять тем, что попадает в контекстное окно, и фильтровать лишнее.

Вторая сложность — работа с памятью. Для долгосрочных задач требуется хранить промежуточные результаты, историю действий и состояние. Без продуманной системы памяти агент каждый раз начинает практически с нуля, что делает его непригодным для многошаговых процессов.

Третья проблема — управление доступами и безопасность. Агентам нужно работать с разными сервисами и API, но давать им полный доступ опасно. Нужна система правил, которая ограничивает, к чему и как агент может обращаться в каждом конкретном случае.

Четвёртое — интеграция с инструментами. Агент должен уметь вызывать внешние сервисы, работать с файлами, запускать скрипты. Но каждая такая интеграция требует настройки обработки ошибок, повторных попыток и логирования.

Пятая проблема — отслеживание состояния и восстановление после сбоев. В длинных цепочках действий всегда есть риск, что что-то пойдёт не так. Без механизма checkpoint’ов и отката агент может оказаться в нерабочем состоянии.

Эти проблемы показывают, что создание AI-агентов — это не только про промпт-инжиниринг, но и про классическую разработку. Промпт — это лицо агента, но за ним должна стоять надёжная инженерная инфраструктура, без которой система не будет устойчивой в реальной эксплуатации.