AI-агенты в проде: как использовать OpenAI Assistants API и не сгореть

OpenAI активно продвигает свой Assistants API как новую основу для создания кастомных AI-агентов. Многие пробуют внедрять его в поддержку клиентов, devtools, работу с документацией. Однако за видимой простотой скрываются нюансы, которые могут привести к неожиданным проблемам в продакшене.

Если не учитывать эти нюансы, вместо эффективного инструмента мы получаем искаженные метрики производительности, неконтролируемые расходы и риск «сгореть» под нагрузкой.

Такая ситуация возникает не только в теории, это реальность, когда вы пытаетесь использовать новый, более абстрактный уровень API для задач, где важен полный контроль над каждым шагом. Проблемы появляются и там, где ваши ожидания от мгновенного ответа модели сталкиваются с многошаговой логикой работы агента.

В таких системах необходим другой подход к внедрению. В этой статье разберемся, чем Assistants API отличается от классического Chat Completions API, какие у него ограничения и когда его стоит использовать, а когда лучше держаться подальше.

Когда все просто: классический Chat Completions API

Базовая схема Chat Completions API кажется предельно ясной. Мы отправляем запрос, передаем историю диалога, получаем ответ. Весь контроль над контекстом, инструментами (если они есть) и логикой лежит на разработчике.

Такой подход работает, если вы управляете каждым токеном и каждой итерацией. Например, если вы создаете простой чат-бот для FAQ, где каждый запрос — это отдельный диалог, или если вы жестко контролируете количество обращений к модели и последовательность вызовов функций. В этом случае сравнение между вашими запросами дает объективную оценку производительности и стоимости.

Когда все ломается: неконтролируемая оркестрация

Представим, что мы решили использовать Assistants API для создания сложного агента, который должен отвечать на вопросы по обширной документации, используя Retrieval, и при необходимости проводить вычисления с помощью Code Interpreter.

На первый взгляд, ничего критичного. Однако здесь рушится базовое допущение классического подхода — полный контроль над потоком исполнения. Assistants API абстрагирует эту логику: вы отдаете ему задачу, а он сам решает, сколько шагов (steps) потребуется, чтобы её выполнить. Он может несколько раз обратиться к Retrieval, потом запустить Code Interpreter, а затем снова пойти в Retrieval.

Машина, запущенная для одной итерации Code Interpreter, автоматически потребляет ресурсы и время, которые исключаются для других операций. В итоге пользователи получают более долгие ожидания ответа или неожиданно высокие расходы, хотя формально им не показывали никаких изменений в логике. Их опыт ухудшается не из-за самой фичи, а из-за соседства с автоматической оркестрацией ассистента.

Метрики искажаются, результат работы становится непредсказуемым. Аналогичные проблемы возникают при попытке внедрения в системы с жесткими требованиями к latency или когда бюджет на токены не терпит сюрпризов.

Альтернатива №1: осознанный подход к Latency

Когда абстракция Assistants API не дает нужной скорости, можно переключиться на более низкоуровневый, но контролируемый подход. Простейший вариант — самостоятельно управлять историей и инструментами.

Например, для чат-бота вы можете хранить историю в своей базе данных, а Retrieval или Code Interpreter запускать как отдельные, предсказуемые шаги на стороне вашего бэкенда.

Такой подход решает проблему непредсказуемой задержки. В каждый момент времени вы контролируете, что именно происходит: отправка запроса к Chat Completions API, вызов вашей функции для поиска по базе знаний или запуск скрипта. Реализовать это сложнее — вам нужно самим писать логику оркестрации.

Но появляется другая проблема: сложность разработки и поддержки. Результаты эксперимента (если это A/B-тест на скорости ответов) начинают зависеть от качества вашего кода и эффективности управления ресурсами. Если в вашей логике есть баги или неэффективные вызовы, это может сказаться на производительности.

Частично это решается использованием фреймворков для оркестрации LLM (например, LangChain или LlamaIndex), которые предоставляют более гибкий контроль, чем Assistants API, но при этом упрощают часть рутины. Так вы сохраняете баланс между контролем и скоростью разработки.

Однако даже при таком подходе остается важный нюанс. Вы несете полную ответственность за оптимизацию промптов, кэширование и эффективное использование токенов. Поэтому такой подход требует уверенности в своих инженерных и промпт-инженерных навыках.

Альтернатива №2: кластерные тесты на уровне фичей

Еще один способ обойти проблему зависимости между шагами агента — разделить логику на кластеры, внутри которых взаимодействие возможно, но между которыми оно минимально. В контексте AI-агентов таким естественным кластером становится функциональность.

Например, вы можете использовать Assistants API для одной конкретной, изолированной задачи, например, для обработки запросов, требующих Code Interpreter. А для другой, более простой задачи (например, базовый FAQ), использовать Chat Completions API.

Однако использовать каждую функциональность как единицу развертывания напрямую — не самая удачная идея. Во-первых, они сильно различаются по сложности и потенциальному влиянию на пользователя. Во-вторых, на поведение агента в разных сценариях влияет множество внешних факторов — от качества входных данных до структуры промптов. Из-за этого простое сравнение метрик между двумя подходами, даже при одинаковом трафике, может дать искаженный результат. Гетерогенность добавляет шум, и без дополнительных корректировок анализ теряет точность.

Есть и вторая проблема — малое число доступных "функциональных кластеров". Если у вас всего пара задач, требующих сложной оркестрации, то провести на них полноценный эксперимент с надежной статистикой почти невозможно.

Продолжить идею кластеризации можно, если уменьшить размер "функциональных кластеров" — например, тестировать Assistants API не на уровне всей задачи, а на уровне конкретных шагов внутри неё (например, только для верификации фактов через Retrieval). Это позволяет получить больше точек контроля и повысить статистическую мощность. Но такой подход потребует больше усилий. Нужно алгоритмически разбить логику так, чтобы шаги были по возможности изолированы, а внутренние связи минимальны. Полностью устранить взаимодействие между ними не получится, поэтому влияние «соседей» все равно будет вносить шум.

Гибридный подход

На практике часто оказывается, что ни одна схема не подходит в чистом виде. Вместо выбора между Assistants API и Chat Completions API можно объединить несколько стратегий. Например, сначала выбрать Assistants API для MVP и быстрого прототипирования сложных агентов, а затем, по мере понимания узких мест, постепенно переносить критичные части логики на более контролируемые Chat Completions API с собственной оркестрацией.

Такой гибрид помогает одновременно получить преимущества быстрой разработки с Assistants API и снизить риски непредсказуемой задержки или стоимости на более поздних этапах. Если эксперимент показывает стабильный прирост, географию можно постепенно расширять (в контексте агентов — масштабировать функциональность).

Но у подхода есть и обратная сторона — усложнение реализации. Требуется точная настройка переключения между API, логирования, привязки запросов к экспериментальным условиям. Анализ тоже становится сложнее — приходится учитывать несколько уровней агрегирования и тщательно отслеживать согласованность данных. Чтобы такие эксперименты работали надежно, команда должна быть готова к работе с комбинированными метриками, сложной аналитикой и технической инфраструктурой, поддерживающей гибкость.

Как выбрать схему внедрения AI-агента

Неправильный выбор схемы может дорого обойтись. Мы видим цифры, делаем выводы, принимаем продуктовые решения — а спустя месяцы оказывается, что данные были искажены. Иногда это становится заметно, иногда нет, и продукт просто теряет эффективность без очевидной причины.

Чтобы этого не произошло, важно начинать не с запуска, а с понимания. Как устроена ваша система? Конкурируют ли пользователи за общий ресурс (например, скорость ответа)? Влияют ли шаги агента друг на друга напрямую или через инфраструктуру? Если таких взаимодействий нет — используйте классическую схему с Chat Completions API для полного контроля. Если есть — подберите вариант, который максимально изолирует логику: временное чередование (для скорости), кластеры (для функциональности) или гибрид.

Выбор зависит не только от продукта, но и от зрелости инфраструктуры. Внедрение AI-агентов в реальных условиях редко бывает простым. Нужно уметь отслеживать траекторию запроса, сохранять связность данных, учитывать внешние шумы и корректно агрегировать метрики. Перед запуском основного развертывания полезно провести A/A-эксперимент (если это возможно) — он позволяет проверить, насколько стабильно работает ваша аналитическая схема и система в целом.

Внедрение AI-агента — это не кнопка «запустить», а часть инженерного процесса. Правильный дизайн, устойчивые метрики и корректная реализация — всё это влияет на итоговое качество решения. Время, потраченное на выбор схемы и её проверку, с лихвой окупается уверенностью в том, что выводы действительно отражают реальность, а изменения — принесут пользу.