Мы уже говорили об этом: создать демо-агент — это самая легкая часть. Трудности, с которыми сталкиваются команды, заключаются в обеспечении работы агента в продакшне, когда он сталкивается с несовершенными данными, периодическими сбоями инфраструктуры, а также сложными требованиями к регулированию и управлению.

В недавнем выпуске подкаста Data & AI Weekly «От пилота к продакшну: что на самом деле нужно для масштабирования агентного ИИ» (From Pilot to Production: What It Actually Takes to Scale Agentic AI) директор по маркетингу Redpanda Мелисса Чапига (Melissa Czapiga) обсудила реалии вывода агентов в продакшн с Джимми Эстлом (Jimmy Astle), ветераном кибербезопасности и сооснователем ИИ-стартапа Onebee. Они поговорили о том, что отличает эффектный пилотный агент от рабочей лошадки продакшн-уровня, которой доверяют люди, и почему технологический сдвиг — это лишь часть пути.

Ниже мы освещаем ключевые тезисы беседы для инженеров и технических команд, которые ведут или планируют агентные проекты. Обязательно посмотрите полную 30-минутную видеозапись, чтобы узнать все инсайты от Джимми.

Почему так много проектов агентного ИИ пробуксовывают до продакшна?

Масштабирование агентов — это в первую очередь не проблема модели. По словам Джимми, настоящие трудности заключаются в приведении данных в порядок и изменении подходов к работе сотрудников.

По данным Gartner, к 2026 году 30% проектов генеративного ИИ будут заброшены после этапа концептуального проектирования (PoC), поскольку данные организации не «готовы к ИИ». Прежде чем создавать агентные системы, нужно получить ответы на базовые вопросы о ваших данных:

Где хранятся ваши данные и насколько они доступны?
Существует ли общая схема или карта того, где всё находится?
Кто контролирует доступ к вашим системам данных?

Затем вам нужно заручиться поддержкой всей команды. Технологии имеют свойство опережать способность персонала их принимать, поэтому вы хотите предложить своим людям простой для понимания процесс внедрения.

Как люди начинают доверять агентам?

Джимми делится четырехэтапным процессом, который помогает сотрудникам заново научиться работать с помощью ИИ, и предупреждает, что это долгий процесс. Рассчитывайте, что этот путь займет год или больше, пока люди привыкают выполнять повседневные задачи с помощью агентов.

По словам Джимми, большинство проектов буксуют между 2-м и 3-м этапами, и все сводится к проблемам с формированием доверия или выработкой привычек.

Посмотрите полный выпуск Data & AI Weekly, чтобы услышать все мысли Джимми о том, как организации успешно пройти этот процесс, включая то, почему агентов следует рассматривать как продолжение вашего штата, а не как очередной инструмент в технологическом стеке.

Что меняется при переходе от демо к продакшну?

Демоверсии просты, и ставки в них относительно невелики, в то время как агенты в продакшне должны уметь ориентироваться в несовершенных условиях и обладать возможностью влиять на работающие системы. Вот краткий обзор сравнения этих сред:

Если пилот хорошо выглядит в демоверсии, но разочаровывает в реальных условиях, Джимми предлагает начать с меньшего и сузить область применения агента.

Что требуется от агента, готового к продакшну?

Когда вы разрабатываете решение на ноутбуке, легко упустите из виду требования, которые понадобятся вам для готового к продакшну агента. К ним относятся:

Отказоустойчивость: агент может сохранять прогресс, приостанавливать работу при возникновении проблем и возобновлять ее после их решения
Управление (Governance): агентам по умолчанию должен предоставляться наименьший уровень доступа, все действия должны регистрироваться для возможности аудита, а также обеспечиваться прозрачность использования и затрат

Еще один важный момент, который следует иметь в виду, — кто владеет инфраструктурой. Как отмечает Джимми, создание и управление всеми этими компонентами собственными силами требует множества инженерных часов и может в итоге отвлекать время от ориентированных на клиента продуктовых функций и исправлений. Оцените, что имеет больше смысла для вашей команды: разработка своими силами или покупка.

Безопасное управление агентами с помощью Redpanda Agentic Data Plane

Ищете помощь в безопасном масштабировании и управлении агентами? Redpanda Agentic Data Plane предоставляет единый управляемый шлюз между вашими приложениями и агентами со встроенной идентификацией, аудитом, ограничением области видимости и аварийными выключателями. Кроме того, решение работает с любой моделью, API, базой данных и облаком.

Узнайте подробнее от нашего руководителя отдела ИИ о том, что такое плоскость данных для агентов (agentic data plane) и чем отличается Redpanda Agentic Data Plane.

Посмотрите полный выпуск Data & AI Weekly, чтобы узнать больше

Если вашей команде трудно перевести агентов из деморежима в продакшн, этот выпуск Data & AI Weekly обязателен к просмотру. Посмотрите полный выпуск From Pilot to Production: What It Actually Takes to Scale Agentic AI, чтобы узнать:

Почему путь к агентному ИИ — это на самом деле путь работы с данными и людьми
Как перевести сотрудников от запросов к агентам к делегированию, и где проекты обычно буксуют
Где агенты занимают место в вашем коллективе и почему их не стоит воспринимать просто как еще один инструмент в вашем технологическом стеке
Что нужно учитывать перед началом разработки

И если вы готовы выстраивать инфраструктуру управления для корпоративных агентов, запишитесь на демонстрацию, чтобы увидеть Redpanda Agentic Data Plane в действии.