TGViewer
Плохой менеджер Артём Арюткин Плохой менеджер Артём Арюткин @badtechproject · 14.3K subscribers
Post #1667 5.76K
Написал обзор гайда

Главная мысль. Агент - это не чатик, а система принятия решений с инструментами, памятью и ограниченной «властью». Работает в вероятностном мире, значит, всё вокруг него должно быть измеряемо, наблюдаемо и ограничено по полномочиям.

Мне особенно нравится мысль про вероятностный мир

Почему это не “ещё один сервис”:

От детерминизма к вероятностям: одинаковый ввод → разные исходы. Нужны другие тесты и выпуск.

Code-first уходит, приходит evaluation-first: шипим только с доказательствами (качество, латентность, безопасность, стоимость).

Агент = инструменты + политика полномочий + трассы рассуждений (observable traces).

ADLC вместо SDLC (DevSecOps для агентов): Plan → Code/Build → Test/Optimize/Release → Deploy → Monitor (runtime loop) → Operate. Две «внутренние петли»: эксперименты на сборке и оптимизация в рантайме.

Безопасность по-взрослому:

Песочницы (Firecracker/gVisor/политики контейнеров) + kill-switch + least-privilege.

Агентские угрозы: memory poisoning, tool misuse, goal hijack - нужны отдельные контроли, не только классический AppSec.

Наблюдаемость и метрики:

Не «жив ли сервис?», а «прав ли агент?». Логи/трейсы рассуждений, groundedness, hallucination rate, cost per outcome, champion-challenger.

Говернанс:

Каталог сертифицированных агентов/инструментов/промптов, версии, риск-профиль, артефакты оценок и редтиминга - прежде чем выпускать.

Интеграции = MCP-серверы:

Инструменты выводим через Model Context Protocol, поверх - MCP-Gateway (политики, мTLS, квоты, аудит, многоарендность). Это «входные ворота» ко всем бэкендам.

Когда вообще строить агента? Если есть многошаговая логика/суждение и измеримые бизнес-метрики; не стесняйтесь выбирать простые решения вместо «агентов ради агентов».

Что делать завтра:

1) Завести ADLC как стандарт (шаблоны метрик/гейтов).
2) Включить агентские evals в CI/CD.
3) Поставить MCP-gateway и каталог.
4) Обязать песочницы и авторизацию «минимум прав».
5) Сделать общую панель «качество-стоимость-риски»

Мне отдельно нравится про Evals

Evals - это «медосмотр» агента.
Проверки, которые показывают: «агент делает правильно, безопасно и за разумные деньги». Они нужны потому, что агент отвечает по-разному на один и тот же запрос - важно мерить «прав ли он», а не только «живет ли сервис».
Как их делают (3 вида):
• Offline - в сборке/CI: гоняем набор задач и ловим регрессии до релиза.
• Online - в проде: постоянно мерим качество/безопасность/бизнес-эффект.
• In-the-loop - прямо во время работы: микропроверка, которая подсказывает агенту что делать дальше (например, релевантен ли контекст).
Что мерим (примеры метрик):
• успех задачи, groundedness, успех вызовов инструментов.
• частота джейлбрейков, утечки данных, нарушения политик.
• стоимость/токены на задачу, классы ошибок.
• CSAT/оценки, cost per outcome (сколько стоит результат).
Как раскатывать версии:
• Champion–Challenger: новую версию сравниваем с текущей на реальном трафике/данных; победителя - в промо. Это весомее офлайна.
  • 🔥 13
  • ❤ 5
  • ❤‍🔥 3
  • 🤯 2
  • 👌 2
  • 👀 1
  • 👾 1
More from @badtechproject
  1. Sep 26, 2026Вы зацените, какую красотищу команда TechPR’а Авито подготовила для спикеров! Ну просто чи…
  2. Sep 25, 2026ПЯТНИЧНОЕ Когда эксперимент оказался слишком успешным 🙂 Всем отличных выходных! 💬 ПРО ПР…
  3. Sep 25, 2026#пятничное
  4. Sep 24, 2026Ситуация в индустрии напоминает написание кандидатской по какой-то части теоретической физ…
  5. Sep 24, 2026С днем системного аналитика, друзья😉
  6. Sep 24, 2026Почему AI «плохая» технология Ваще, я технологический оптимист, как можно заметить по блог…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →