Когда корпоративные команды оценивают системы ИИ, разговор почти всегда начинается и заканчивается точностью.

Сегодня организации повсеместно экспериментируют с ИИ-агентами для создания автоматизации рабочих процессов, помощников (copilots) и инструментов обслуживания клиентов. Изначально эти системы в рамках проверки концепции (POC) работают невероятно хорошо, потому что решают узкие, четко определенные задачи.

Но по мере того, как ИИ выходит из «песочницы» в промышленную эксплуатацию на уровне предприятия, одной точности становится недостаточно. Агентные системы должны быть производительными, масштабируемыми и экономически эффективными. Давайте разберемся, почему архитектура важнее выбранной модели и как можно оптимизировать системы ИИ для реальных условий.

Основной движок: цикл «рассуждение-действие»

Прежде чем мы сможем проектировать более совершенные системы ИИ, нам нужно понять, как корпоративные агенты на самом деле выполняют задачи. Большинство из них полагаются на фундаментальный цикл «рассуждение-действие» (reason-act):

Мысль (Thought): Агент анализирует цель и рассуждает о проблеме, используя текущий контекст и память.
Действие (Action): Он выбирает конкретное действие или инструмент для выполнения.
Наблюдение (Observation): Он наблюдает за результатом работы инструмента и обновляет свою память.
Повторение (Repeat): Цикл повторяется до тех пор, пока агент не выполнит задачу.

Эта структура дает агентам возможность справляться со сложными многошаговыми рабочими процессами. Но она также создает критическую архитектурную уязвимость. Чем больше контекста, памяти и инструментов мы внедряем в этот непрерывный цикл, тем дороже и неэффективнее становится система.

Ловушка «мега-промпта»: почему больше контекста не означает лучшие результаты

В стремлении быстрее принести пользу команды часто выбирают самый быстрый архитектурный путь. По мере расширения возможностей агента они начинают передавать в рабочий процесс больше инструментов, больше интеграций и больше данных для обоснования.

Давайте рассмотрим практический пример из сферы выездного обслуживания. Представьте, что технический специалист сообщает о перегреве главного двигателя конвейера, для которого требуется замена вентилятора.

Стандартная монолитная архитектура, или то, что мы называем ловушкой «мега-промпта», пытается решить эту задачу, собирая всё сразу. Она берет расшифровку аудио, извлекает все исторические отчеты о неисправностях из системы управления выездным обслуживанием (FSM), берет CAD-руководства, получает данные об инвентаризации запчастей из ERP и вываливает всё это в единое огромное окно контекста для обработки агентом.

Такие монолитные проекты редко демонстрируют свои недостатки во время прототипирования. Но по мере роста корпоративного контекста они провоцируют скрытые проблемы масштабирования:

Избыточное обоснование: агент обрабатывает огромные объемы нерелевантной информации во время каждого цикла рассуждения.
Рост задержек: больше накладных расходов на обработку означает более медленное время отклика для пользователей.
Взрывной рост токенов: расходы на API резко возрастают по мере увеличения окна контекста.

Больше контекста не означает лучшие результаты. На самом деле, это активно ухудшает вашу архитектуру.

Архитектура важнее выбора модели: оптимизированное обоснование

Когда ИИ начинает галлюцинировать или замедляться, возникает соблазн обвинить LLM или перейти на более новую и дорогую версию. Однако главными факторами масштабируемости, производительности и стоимости ИИ обычно являются архитектурные решения, а не сама модель.

Чтобы исправить проблемы масштабирования в нашем сценарии выездного обслуживания, мы внедрили архитектуру с оптимизированным обоснованием. Вместо того чтобы передавать весь корпоративный контекст в одного централизованного агента, мы внедрили модульные, целевые шаблоны поиска. Мы предоставили архитектуре специализированные инструменты, такие как AISearchService, для получения только той информации, которая необходима для конкретной задачи.

Например, агент анализирует отчет о неисправности и процедуры ремонта, чтобы определить необходимые детали. Однако проверка наличия запасов в ERP происходит полностью за пределами основной когнитивной сферы агента.

Реальное влияние хорошей архитектуры

Когда мы протестировали обе архитектуры бок о бок, масштабируя их от 100 до 1000 отчетов, влияние ограничения контекста обоснования было впечатляющим.

Как показывают данные, хотя обе архитектуры решают одну и ту же бизнес-задачу, подход с оптимизированным обоснованием масштабируется лучше:

Задержка: сократилась почти вдвое (с 15 секунд до 8 секунд).
Расход токенов: значительно снизился с 413 тыс. токенов до 84 тыс. токенов на вызов рабочего процесса.
Уровень галлюцинаций: снизился с 20% до надежных 2–5%.

Оценивайте ИИ так же, как любую другую корпоративную систему

Улучшение архитектуры имеет значение только в том случае, если вы можете объективно измерить результат. Если вы хотите создавать надежные ИИ-решения в масштабе, вы должны относиться к ИИ точно так же, как к любой другой корпоративной системе, используя наблюдаемость, оценки и операционные метрики.

С помощью таких инструментов, как OutSystems Developer Cloud (ODC) Portal Analytics, архитекторы могут отслеживать производительность выполнения во всем конвейере агента.

При оценке своих систем убедитесь, что вы отслеживаете эти три жизненно важные метрики:

Задержка: отслеживайте время отклика и тенденции выполнения. Задержка в ИИ редко вызывается одним вызовом модели; обычно это результат накладных расходов на оркестрацию и неэффективных шаблонов поиска.
Расход токенов: отслеживайте токены на уровне отдельного агента, но, что более важно, измеряйте использование токенов рабочим процессом, агрегируя потребление по всему конвейеру. Это дает истинное представление о ваших операционных расходах.
Галлюцинации (оценки агентов): используйте платформу-судью и фиксированный набор тестовых примеров, чтобы измерить, как часто система выдает неверные или неподтвержденные результаты, требующие вмешательства человека.

Итог

Создание ИИ корпоративного уровня — это балансирование. Оно требует выхода за рамки первоначального восторга от точности и сосредоточения на строгих механизмах масштабирования. Держите контекст под строгим контролем, модулируйте обязанности вашего агента и измеряйте всё.

Когда вы правильно выстроите архитектуру, производительность и экономическая эффективность придут естественным образом.

Готовы погрузиться глубже? Посмотрите сессию OutSystems ONE по запросу, которая послужила поводом для этой статьи, и узнайте, как именно проектировать и измерять высокопроизводительные агентные системы в масштабах предприятия.

Рушикеш Кулкарни провел последнее десятилетие в сфере технологий, от написания кода до проектирования решений и руководства командами. Больше всего ему нравится помогать клиентам решать реальные бизнес-задачи и ИТ-проблемы, превращая запутанную проблему в то, что действительно работает. Сегодня он возглавляет команду технических руководителей в OutSystems и является постоянным спикером на OutSystems ONE и Developer Days, где он разбирается в том, что на самом деле нужно для создания агентных систем ИИ, которые успешно работают в промышленной эксплуатации.

Смотреть все публикации этого автора