В DevOps-сообществе набирает обороты идея: описывать AI-агентов в Terraform так же, как мы описываем инфраструктуру. Не просто поднимать под них compute и сеть, а определять самого агента как ресурс со всей его конфигурацией.
Зачем это вообще нужно
Агент сегодня это не «модель + промпт». Это набор компонентов: системный промпт, sandbox, MCP-серверы, навыки, хуки, секреты, параметры модели, сетевые доступы.
Ещё недавно у многих был один конфиг Claude Code в одном репозитории. Сейчас — research-агент, writing-агент, coding-агент, агент для ежедневных саммари. И это персональное использование. На уровне команды агентов десятки.
Вопрос логичный: как всё это конфигурировать, версионировать, воспроизводить между окружениями?
Аргументы против
Terraform хорош для стабильной инфраструктуры, а не для runtime-сущностей, которые меняют поведение. Разрешения, секреты, очереди, guardrails — это в Terraform. Сам агент, его конфиг и версионирование — ближе к слою приложения.
Ещё проще: агенты — это софт. Управляйте ими как софтом. Возможно, часть инфраструктуры под агента действительно описывается через Terraform, но сам агент — нет. Это обычный веб-сервис, который принимает запрос, обогащает его и отправляет LLM-провайдеру.
Есть и аргумент про саму природу Terraform. Его ценность — в drift management и reconciliation. Если стейт агента не может реально «дрифтовать» в том смысле, в котором дрифтует облачная инфраструктура, то Terraform здесь не нужен. Хватит обычного CI/CD и application image. Сетевой слой — да, через Terraform. Но весь «стек» агента — вряд ли.
Аргументы за
С точки зрения MLOps всё выглядит иначе. Вся инфра для AI-проектов описывается в TF сверху донизу, и это ничем не отличается от любого другого облачного проекта. Магии в MLOps нет — это DevOps в другой шляпе. AWS уже позволяет описывать Bedrock-агентов через
aws_bedrockagent_agent, и это работает.Где граница
Спор сводится к одному вопросу: где заканчивается инфраструктура и начинается приложение?
Terraform хорошо управляет тем, что декларативно, стабильно и должно быть одинаковым между окружениями. IAM-роли, сетевые политики, секреты, очереди — всё это ложится в
.tf файлы без вопросов.Но системный промпт, набор MCP-инструментов, логика планирования — это части, которые меняются часто и зависят от контекста. Класть их в Terraform значит получить медленный цикл обратной связи: plan → apply на каждое изменение промпта.
Единственного правильного ответа пока нет. Но сам факт, что DevOps-сообщество обсуждает управление агентами как инфраструктурную задачу, говорит о том, что количество агентов в продакшене растёт.
Агенты как ресурсы может и спорно, но наша рассылка точно только в плюс.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
🐸 Библиотека devops'a
#арсенал_инженера