17.06.2026  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Мультиагентные системы искусственного интеллекта уже вовсю работают в производственной среде, но кто за ними следит? Моше Бар, генеральный директор Codenotary, рассказывает на портале The New Stack об операционных пробелах в отслеживании автономных агентов. За последние несколько месяцев произошли незаметные изменения. Фреймворки, такие как CrewAI, AutoGen и LangGraph, больше не просто появляются в демонстрациях — они работают в производственной среде. Команды объединяют планировщиков, использующих инструменты агентов, средства поиска и внешние API, а затем передают им реальную работу. Реагирование на инциденты, внутренние «вторые пилоты», конвейеры автоматизации — все это начинает выглядеть не как эксперименты, а как инфраструктура. И как только эти системы запускаются, проблемы становятся очевидными очень быстро. Не обычная проблема «LLM галлюцинируют». А что-то более операционное. Сейчас мы очень хорошо умеем создавать агентов, но не очень хорошо умеем ими управлять. Фреймворки упрощают компоновку, но они не дают реального контроля, когда все работает в масштабе. И этот пробел сразу же проявляется в производственной среде. Неприятная реальность заключается в том, что многие команды, развертывающие сегодня мультиагентные системы, работают с ними с меньшей прозрачностью, чем это было 10 лет назад при использовании микросервисов. Они доверяют результатам, не до конца понимая путь, который их породил. Это работает для демонстрации. Но это не работает, когда эти системы ... читать далее.