Команда платформы Runnit приняла решение удалить ранее внедренные ИИ-агенты из своего продукта после нескольких месяцев разработки. Анализ показал, что сложные агентные системы оказались менее эффективными и предсказуемыми, чем классические детерминированные алгоритмы. В результате компания перешла на более простые инструменты автоматизации, которые обеспечивают стабильность пользовательского опыта и высокую скорость работы сервиса без лишних накладных расходов.
Разработчики столкнулись с тем, что автономные агенты часто совершали непредсказуемые действия, требуя постоянного контроля и сложной отладки. Вместо того чтобы делегировать принятие решений LLM, команда сфокусировалась на создании четких, жестко заданных рабочих процессов. Такой подход позволил исключить галлюцинации и ошибки, возникающие при интерпретации контекста моделью, что критически важно для бизнес-инструментов, где точность исполнения стоит выше гибкости.
Этот кейс подчеркивает растущий тренд на переоценку целесообразности использования генеративного ИИ там, где достаточно стандартных программных решений. Переход от «агентности» к «автоматизации» позволил компании сократить технический долг и улучшить показатели надежности системы, подтверждая, что внедрение ИИ оправдано далеко не во всех сценариях взаимодействия с данными.
Ключевые факты
- Разработка и отладка агентных систем заняла у команды несколько месяцев интенсивной работы.
- Основными причинами отказа стали непредсказуемость поведения агентов и сложность их интеграции в стабильный рабочий процесс.
- Компания заменила ИИ-агентов на детерминированные алгоритмы, что повысило надежность и предсказуемость продукта.
- Выбор был сделан в пользу простоты архитектуры, чтобы избежать ошибок, связанных с галлюцинациями LLM в критически важных операциях.