Целый квартал внедряешь AI на бэкенд. Продумываешь оркестрацию, пишешь промпты, прикручиваешь и откручиваешь тулы. Тестируешь, фиксишь пограничные случаи. Выкатываешь в прод. Работает.

Через два месяца выходит новая модель. Большая часть архитектуры превращается в легаси.

В этом году примеров была масса, вспомните хотя бы последний горячий релиз GPT-5 и как круто начал на ней работать курсор.

Новые LLM могут менять поведение AI системы непредсказуемо. Иногда хуже. Иногда наоборот становится много лучше — выходит реально умная модель и твоя сложная оркестрация оказывается вообще не нужна.

Смена моделей не похожа на framework churn во фронтенде. Это фундаментально хуже. Нет ченджлогов, гайдов или автоматической миграции. Система может быть просто завязана на чёрный ящик.

---

Разработчики не переписывают софт под новую версию PostgreSQL.
DevOps не пересобирают всю инфру под новый Kubernetes.

Но AI-системы часто строят как монолит вокруг модели.

Чем это отличается от платформы которая в процессе разработки смертельным узлом завязалась на Stripe, и другие платежные системы не внедряет годами, не смотря на просьбы клиентов? (не внедряет не сколько потому что все равно, а потому что игра не стоит свеч – переписывать слишком много, ну или просто не знают как переписать, чтобы ничего не сломать)

Проблема не в том, что модели меняются.
Проблема в том, что модель делают частью big-ball-of-mud архитектуры.

Правильный подход: модель = внешняя зависимость. Как БД. Как API.

Не "система на GPT". Система с LLM-модулем.

Как такое строить:

1. Model-agnostic контракты — система не знает что внутри Claude или GPT. Только контракты входа-выхода.
2. Тестируйте внешнее поведение — модель меняется, промпты меняются. Eval тесты остаются.
3. Изолируйте model-specific логику — оркестрация, память, планирование живут отдельно от генерации токенов и от ключевой бизнес логики.
4. Версионируй это, версионируй то — промпты, конфиги, eval датасеты. Откатиться должно быть возможным намного быстрее чем тушить пожар.

Это не защита от переписывания. Это защита от того, чтобы переписывание не превращалось в спринты боли.

Разрабатываете AI систему и хотите обсудить архитектуру которая переживёт GPT-6?
Приходите на консультацию @m0n0x41d 💗