Андрей Никулин — ИИ-практик, со-основатель и CPO RuTronix.ai, ex-Perplexity. Его опыт связан с созданием и масштабированием систем, где автономность всегда шла рядом с ответственностью. Это не экспериментальные среды и не демо-продукты, а продакшен-системы, которые должны стабильно работать под нагрузкой и в долгую. В этом контексте ключевой вопрос для него звучит не «что система может сделать», а «в каких рамках она должна действовать».
По мере развития AI всё чаще говорят об агентных системах — решениях, которые не просто помогают пользователю, а самостоятельно выполняют действия. Такие системы могут выбирать инструменты, запускать процессы, взаимодействовать с другими сервисами и принимать решения без постоянного участия человека. На уровне идей это выглядит логичным развитием автоматизации и естественным шагом вперёд. Но в продакшене агентный AI очень быстро поднимает вопрос, который раньше можно было игнорировать: вопрос контроля.
Чем AI-агенты отличаются от ассистентов
Ассистент работает в режиме запроса и ответа. Он предлагает варианты, подсказывает, рекомендует, помогает ускорить работу. При этом ответственность за итоговое действие остаётся за человеком. Именно человек принимает решение, нажимает кнопку и несёт последствия.
AI-агент — другая история. Он может:
- сам инициировать действия,
- выбирать последовательность шагов,
- взаимодействовать с внешними сервисами,
- влиять на реальные процессы и ресурсы.
В этот момент автономность перестаёт быть просто удобством. Она становится источником риска, если заранее не заданы чёткие границы. Чем больше свободы получает агент, тем выше цена ошибки и тем важнее заранее понимать, где заканчивается его зона ответственности.
Почему автономность без контроля опасна
В продакшене любое действие имеет последствия. Ошибка агента отражается не только на качестве результата, но и на данных, деньгах, репутации и работе команды. Особенно это заметно в системах, где AI встроен в операционные цепочки или влияет на бизнес-показатели.
На практике проблемы возникают, когда:
- агенту не задали явные границы ответственности,
- решения принимаются без условий остановки,
- система не фиксирует, почему и на основании чего было принято то или иное действие.
Фраза «он сам так решил» — тревожный сигнал для любой инженерной или продуктовой команды. Она означает, что контроль над системой утрачен. Даже если внешне всё ещё кажется, что система работает, внутри уже нет понимания, как и почему принимаются решения.
Контроль — это не ручное управление
Важно понимать: контроль не равен микроменеджменту AI. Речь не идёт о том, чтобы проверять каждое действие агента вручную или превращать автономную систему в полуавтомат. Контроль — это результат проектирования.
В зрелых агентных системах заранее определяются:
- допустимые типы действий,
- условия, при которых агент может действовать самостоятельно,
- точки, где требуется подтверждение человека,
- сценарии остановки и отката.
Такой подход не снижает ценность AI-агентов. Он делает их использование безопасным и предсказуемым, позволяя масштабировать систему без потери управляемости.
Почему контроль — архитектурная задача
Распространённая ошибка — пытаться «добавить контроль» уже после запуска. На практике это почти всегда приводит к костылям: ручным проверкам, временным флагам и нестабильному поведению системы.
Контроль должен быть частью архитектуры:
- встроенным в логику принятия решений,
- прозрачным для команды,
- наблюдаемым и воспроизводимым.
Если невозможно восстановить цепочку «что агент увидел → что решил → что сделал», такая система не готова к серьёзным задачам.
Ответственность остаётся у человека
Даже самый автономный AI-агент не несёт ответственности за результат. Она всегда остаётся у людей — у команды, продукта, компании. Именно поэтому вопрос контроля нельзя перекладывать на модель или считать второстепенным.
По подходу Андрея Никулина, AI-агенты должны усиливать возможности человека, а не подменять ответственность. Они могут ускорять процессы, снижать нагрузку и автоматизировать рутину — но только в рамках, которые заранее спроектированы и понятны.
Зрелый взгляд на агентный AI
По мере взросления рынка становится ясно: ценность AI-агентов определяется не степенью автономности, а качеством управления этой автономностью. Чем больше свободы у системы, тем выше требования к архитектуре, наблюдаемости и контролю.
AI-агенты действительно открывают новые возможности. Но в продакшене они работают только тогда, когда автономность подкреплена инженерной дисциплиной. Контроль в этом контексте — не ограничение, а необходимое условие доверия и устойчивости.
Именно поэтому зрелый подход к агентному AI начинается не с вопроса «что он может делать», а с вопроса «в каких границах он должен действовать».
