Ваш новый AI-сотрудник должен был стать вашим личным Джарвисом, но вместо этого вы получаете цифровое нечто, которое не решает бизнес-задачи, а только создает проблемы.

Разочарование? Естественно. Вас обманули: вам обещали волшебную кнопку, а подсунули еще одну головную боль. Все из-за хайпа вокруг автономных агентов, который создал миф: «подключил, настроил и забыл».

Мы верим в другой подход. Автономные агенты — реальность, но это история не о полном отпускании ситуации и передаче управления, а о контроле. Вы можете выстроить их в отлаженную команду, где у каждого — своя роль, а у вас — полная картина происходящего.

С вами вновь Александр Константинов — технический эксперт в Cloud.ru. В статье расскажу, как собрать слаженный оркестр агентов, который играет по вашим нотам и работает на усиление бизнеса, а не на его разрушение.

Что в статье:

Автономия vs. оркестрация: главная битва концепций

Три кита успешного агента

No-code ландшафт: конструкторы, платформы и мастерские

Главный вывод

Автономия vs. оркестрация: главная битва концепций

Чтобы перестать разочаровываться в агентах, нужно провести четкую границу между двумя принципиально разными подходами.

• Автономный агент — система, которая самостоятельно планирует и выполняет последовательность действий для достижения сложной поставленной цели. Вы говорите что сделать, а не как.

• Оркестрация — это архитектурный подход, при котором центральный компонент (оркестратор) управляет воркфлоу-процессом, задавая четкую последовательность задач для одного или нескольких агентов, контролируя их выполнение и обрабатывая результаты.

От того, какую концепцию вы выберете, зависит 90% успеха вашего проекта. Рассказываю про каждую подробнее.

Автономия — такси без водителя

Суть в том, чтобы задать конечную цель, минимизировав контроль за процессом.

Приведу простую аналогию: такси без водителя в машине. Вы заказываете транспорт и ставите цель: «Доставь меня в аэропорт», а машина сама принимает решения на дороге: прокладывает маршрут и объезжает пробки. Вы не управляете процессом — вы ставите конечную цель.

Такой агент использует механизм «Reasoning & Acting» (ReAct). На каждом шаге он:

• рассуждает (Reason). Анализирует текущий контекст и решает, какое действие будет наиболее эффективным;

• действует (Act). Выполняет эту задачу, например делает запрос к API, ищет ответ в базе знаний;

• наблюдает (Observe). Получает результат, и цикл повторяется, пока цель не будет достигнута или не возникнет ошибка.

Допустим, вы создали агента для исследования рынка. Вы даете ему задачу: «Проанализируй тренды в нише умных домов в 2025 году». Он сам решает, какие сайты посетить, какую информацию искать, как ее структурировать и в каком формате выдать отчет.

Главный плюс такого подхода — гибкость в непредсказуемой среде. Он может находить неочевидные пути решения, потому что не ограничен жесткими правилами и может адаптироваться к хаотичным условиям.

Минус — это «черный ящик» с непредсказуемым результатом, высоким риском галлюцинаций и сложностями отладки. Сегодня вы можете получить гениальный отчет, а завтра — бессвязный текст. И понять причину будет невозможно. Агент принял решение на основе непроверенного источника? Сделал ошибочный вывод? Ответа нет — остается только запустить его заново и надеяться на лучшее.

Оркестрация — диспетчерская служба такси

Суть в том, что вы проектируете бизнес-процесс, а оркестратор гарантирует его четкое исполнение.

Возвращаясь к примеру с такси, здесь процесс больше походит на диспетчера таксопарка. Вы видите все машины, получаете заказы и распределяете их, оптимизируя маршруты и следя, чтобы каждый клиент был доволен.

На техническом уровне оркестратор — это детерминированный воркфлоу. Он представляет собой предопределенный граф выполнения, где:

• узлы — это конкретные задачи: вызвать агента, выполнить код, проверить условие;

• связи — это строгая последовательность и условия перехода между узлами.

Рассмотрим систему обработки клиентского обращения. Оркестратор получает запрос «Не пришел заказ» и обрабатывает его по сценарию:

• узел 1: запустить агента-классификатора, чтобы определить тип проблемы;

• узел 2: если проблема = «статус доставки», запустить агента-логиста для запроса в API транспортной компании;

• узел 3: одновременно запустить агента-клиента для извлечения данных из CRM;

• узел 4: получить ответы от обоих и сгенерировать финальное сообщение для клиента.

Главные плюсы такого подхода — полный контроль, предсказуемость, прозрачность, простота отладки и соответствие регламентам. Каждый узел в этом пайплайне — контролируемый этап. Если агент-логист вернул ошибку, вы видите сбой именно во втором узле и можете перенаправить запрос. Это и есть управляемая автоматизация, а не работа с «черным ящиком».

Минус — низкая гибкость: сложность изменения готового процесса и неспособность к адаптации при столкновении с непредвиденными обстоятельствами. Любое исключение, не заложенное в сценарий, ломает процесс и требует ручной переработки воркфлоу. Это плата за предсказуемость.

Что же лучше выбрать

Автономия — ваш выбор, если:

• проблема плохо структурирована, для нее нет готового алгоритма решения (стратегический анализ, сложные исследования);

• требуется креативность и поиск. Задача подразумевает перебор и оценку множества путей, например генерация идей или дизайн-мышление;

• вы готовы пожертвовать предсказуемостью ради возможности прорыва. Это зона экспериментов и R&D.

Выбирайте оркестрацию, если:

• бизнес-процесс хорошо формализован и его можно описать блок-схемой, например: согласование договоров, обработка заявок, формирование отчетности;

• для вас критичны контроль и комплаенс. Каждый шаг должен быть аудируемым и соответствовать регламенту. Это особо актуально для гос-отрасли, финансов, юриспруденции;

• вы хотите максимальной надежности и предсказуемости. Это ваша операционная деятельность, где ошибки стоят денег.

Вывод: будущее за гибридным подходом — контролируемой автономией.

Спорить, что лучше — автономия или оркестрация, — все равно что решать, что важнее в такси: машина или диспетчер. Эффективен только их симбиоз.

Три кита успешного агента

Независимо от того, какой фреймворк или no-code платформу вы выберете, успех проекта будет определяться тремя ключевыми принципами. Это архитектурные принципы, а не фичи конкретного продукта — их можно и нужно требовать от любой платформы.

Чтобы продемонстрировать, как эти принципы реализованы в единой среде, мы будем рассматривать их на примере облачного сервиса Evolution AI Agents — это позволит нам говорить конкретно, а не абстрактно.

1. Контроль и трейсинг

Представьте, что ваш сотрудник принимает кадровое решение, но не может объяснить, почему — в бизнесе это недопустимо. То же самое с агентом. Трейсинг (tracing) — это возможность заглянуть в «мозг» агента и увидеть полную цепочку его размышлений и действий. Без этого невозможно отладить или улучшить процесс.

Например, в нашем сервисе Evolution AI Agents трейсинг встроен в платформу на архитектурном уровне. При создании агентной системы вы сразу получаете:

• автоматическую трассировку всех вызовов через интеграцию с Arize Phoenix;

• визуализацию полного графа исполнения каждого запроса;

• детализацию по каждому шагу: какие MCP-серверы были вызваны, с какими параметрами, какие промежуточные решения принимал агент.

Почему это важно:

Отладка. Если агент выдал абсурдный ответ, вы не гадаете, что пошло не так, а видите точное место сбоя: «Ага, он неправильно распарсил JSON от CRM на шаге 3, поэтому пошел по неверному пути».

Доверие. Вы понимаете логику агента и можете проверить ее до того, как результат уйдет к клиенту. Особенно критично в регулируемых отраслях: финансах, юриспруденции, медицине.

Постоянное улучшение. Анализируя «ход мыслей» успешных и неуспешных запусков, вы понимаете, какие данные, промпты или инструменты нужно доработать.

Пример. В рамках быстрого старта вы создаете агентную систему для отчетов о погоде. После развертывания система предоставляет не просто ответ «в Москве +20°C», а полноценный трейс в Arize Phoenix:

Такой уровень детализации доступен из коробки без дополнительной настройки.

Вопрос, который стоит задать при выборе платформы: «Могу ли я посмотреть не только, что агент сделал, но и как он к этому пришел? Могу ли я увидеть полную цепочку его reasoning с временными метками и использованными инструментами?».

2. Безопасность и изоляция

Автономный агент — это не просто генератор текста. Это программа с доступом к вашим корпоративным данным и, потенциально, к внешним API. Без четко очерченных границ он превращается из помощника в угрозу информационной безопасности.

Как это реализовано в Evolution AI Agents

Архитектура сервиса построена вокруг принципа MCP (Model Context Protocol), который работает как строгий контроллер доступа. Вместо того, чтобы давать агенту произвольный доступ в интернет, вы явно настраиваете ему доступ только к определенным MCP-серверам, каждый из которых представляет собой изолированный Docker-контейнер в вашем защищенном контуре.

Конкретные механизмы безопасности:

MCP-серверы как единые точки контроля. При создании MCP-сервера (например, для работы с вашей PostgreSQL или CRM) вы задаете все переменные окружения с токенами доступа. Агент физически не может обратиться к базе данных напрямую — только через настроенный вами MCP-сервер.

Полная изоляция цепочек выполнения. Когда вы создаете агентную систему, все взаимодействия между агентами происходят внутри вашего кластера через протокол A2A. Данные не передаются в сторонние сервисы, если вы явно не настроили соответствующий MCP-сервер.

Контроль на уровне инфраструктуры. Ключевой принцип в том, что MCP-сервер должен быть независим от состояния контейнера. Все чувствительные данные (токены, конфигурации) хранятся во внешних управляемых источниках (хранилищах секретов, базах данных), а не в памяти контейнера. Это гарантирует безопасность и целостность данных при любых операциях инфраструктуры — от перезапуска до миграции между нодами.

Почему это важно для бизнеса:

Комплаенс и репутация. Утечка персональных данных (152-ФЗ, GDPR) или коммерческой тайны через агента — это не просто технический сбой. Это миллионные штрафы и потеря доверия клиентов.

Финансовая предсказуемость. Агент, который может самовольно вызывать платные API, способен создать астрономический счет. Протоколы MCP и A2A ограничивают доступ к инструментам, но для контроля использования нужны дополнительные меры: лимиты и квоты на уровне кода MCP-сервера, принцип Human-in-the-Loop для критичных операций, защитные фильтры (Guard Rails) от вредоносных промптов и атак.

Операционная надежность. Если агент зависит от внешних сервисов, которые вы не контролируете, его работа становится непредсказуемой. Сбой в стороннем API, который вы не можете починить, парализует вашего цифрового сотрудника.

Пример из практики. Допустим, вам нужно создать агента для работы с внутренней базой знаний, например, документацией по продуктам.

Безопасный подход к созданию MCP-сервера включает:

Принцип минимальных привилегий (RBAC). MCP-сервер должен запрашивать доступ только на чтение конкретных таблиц или документов, а не полный доступ к системе.

Изоляция контура. MCP-сервер развертывается внутри вашего защищенного контура (например, в том же VPC, что и база знаний), исключая необходимость открывать внутренние системы наружу.

Stateless-архитектура. Сервер не хранит чувствительные данные (учетные записи, токены) в своей памяти, а получает их из защищенных хранилищ (Secrets Manager, Vault) при каждом запуске.

На практике вы создаете MCP-сервер, который:

• Подключается к внутренней Wiki или Confluence через служебный аккаунт с правами только на чтение.

• Развернут в том же кластере Kubernetes, что и ваша база знаний.

• Предоставляет агенту единственный инструмент: search_documentation(query).

В результате агент может искать информацию в вашей документации, но физически не способен ничего в ней изменить, получить доступ к другим системам или куда-либо передать сырые данные. Периметр безопасности строго очерчен архитектурой самого MCP-сервера.

Вопрос, который стоит задать при оценке любой платформы: «Будет ли у нас полный и детализированный контроль над тем, к каким данным и сервисам имеет доступ агент? Сможем ли мы гарантировать, что вся цепочка выполнения, включая вызовы инструментов, остается внутри защищенного контура?».

3. Командная работа

Попытка создать одного супер-агента на все случаи жизни — самый верный путь к провалу. Сложные бизнес-задачи требуют командной работы, где каждый участник выполняет свою узкую специализацию.

Как это работает в Evolution AI Agents

Платформа предоставляет три ключевых механизма для построения мультиагентных систем:

• Агентные системы — централизованный оркестратор, который управляет взаимодействием между специализированными агентами через протокол A2A.

• Готовые шаблоны из каталога, позволяющие быстро развернуть работоспособную команду агентов без написания кода.

• Возможность подключения собственных агентов с поддержкой A2A. Если нужного агента нет в каталоге, вы можете развернуть своего на основе собственного Docker-образа или популярных фреймворков (LangChain, CrewAI, ADK) и интегрировать его в общую систему через тот же протокол взаимодействия. Это снимает ограничения и позволяет создать любого требуемого специалиста под уникальные бизнес-процессы.

При создании агентной системы вы задаете системный промпт, который описывает ролевую модель диспетчера. Например: «Ты — эксперт, который может делегировать запрос пользователя соответствующим удаленным агентам. Используй list_remote_agents для составления списка доступных агентов и send_message для взаимодействия с ними».

Такой подход к автоматизации может изменить:

Качество результатов. Агент-аналитик ищет данные, агент-копирайтер пишет текст, агент-проверяющий ищет ошибки. Результат всегда лучше, чем у одиночки-универсала.

Надежность системы. Если «упал» один агент, это не обрушивает всю систему. Задачу можно переназначить или временно заменить функциональность.

Гибкость масштабирования. Вы можете легко модифицировать процесс, добавляя или убирая агентов из цепочки, как модули в конструкторе.

Приведу пример. Вместо одного агента для создания контентного плана вы разворачиваете команду:

• агент-аналитик ищет тренды и анализирует конкурентов через MCP-сервер аналитики;

• агент-стратег формирует гипотезы и темы на основе ваших данных;

• агент-копирайтер генерирует черновики постов;

• агент-редактор проверяет тон, стиль и факты.

Агентная система работает как интеллектуальный диспетчер: она анализирует запрос, определяет, какому агенту его делегировать, и передает задачу через протокол A2A. Агенты выполняют задачи автономно, а система контролирует общий ход диалога и координирует взаимодействие.

Ключевой вопрос при выборе платформы: «Сможем ли мы легко создавать и управлять командами агентов или мы ограничены созданием одиночных помощников? Предоставляет ли платформа инструменты для оркестрации взаимодействия между агентами?»

No-code ландшафт: конструкторы, платформы и мастерские

Прежде чем выбирать инструмент, важно понять фундаментальное различие между типами решений. Как и в случае с RAG и Finetuning, здесь есть своя карта выбора — от простых сценариев автоматизации до сложных агентных систем. Коротко расскажу про каждую.

Уровень 1: Предсказуемые конструкторы рабочих процессов (n8n, Make)

Эти инструменты работают с детерминированными графами выполнения (DAG). Каждый узел — это вызов API или преобразование данных, а связи между узлами — строгая последовательность действий. Вы строите графы «если-то», где каждый узел — это действие: вызов API, обработка данных, а с недавних пор — и вызов AI-агента.

Агент здесь — всего лишь один шаг в сценарии. Он выполняет локальную задачу (например, анализ текста), но не может самостоятельно планировать сложные цепочки действий, координироваться с другими агентами и работать в рамках единой контролируемой системы. Это автоматизация с помощью AI, а не создание интеллектуальных команд.

Что они умеют:

• запускать сценарии по триггерам: вебхук, изменение файла, новое письмо;

• строить линейные и условные (if/else) цепочки;

• конвертировать данные между форматами (JSON ↔ XML, парсинг);

• интегрироваться с сотнями сервисов через готовые коннекторы.

Главное ограничение кроется в архитектуре. Система по умолчанию не сохраняет состояние и контекст между запусками — каждый сценарий начинает с чистого листа. Для базовых сценариев этого достаточно.

Но даже с расширениями есть рамки: вы можете сохранять состояние во внешнюю базу (Airtable, PostgreSQL) и добавлять LLM-ноды для анализа текста или изображений. Проблема в том, что вам придется вручную проектировать и поддерживать всю эту логику — от хранения контекста до обработки исключений. Конструктор не предоставляет для этого готовой, встроенной в платформу архитектуры, как в случае с мультиагентными системами. Вы остаетесь инженером-интегратором, а не архитектором.

Уровень подходит, если ваш процесс можно точно описать блок-схемой с четкими правилами «если-то», а все данные заранее структурированы. Это автоматизация, а не интеллектуализация.

Уровень 2: Low-code платформы для одиночных агентов (Dify, Langflow)

Здесь мы переходим от графов выполнения к агентам с циклом ReAct. Агент самостоятельно планирует цепочку вызовов инструментов (tools), анализируя цель и контекст. Это уже не просто выполнение сценария, а попытка понять задачу.

Что это дает на практике:

• самостоятельный выбор инструментов для решения;

• анализ неструктурированных данных: текст, PDF, изображения;

• ведение многошаговых диалогов с сохранением контекста;

• принятие решений в условиях неопределенности.

Однако no-code здесь — лишь часть правды. Реальная работа начинается там, где заканчиваются визуальные конструкторы:

промпт-инжиниринг: тонкая настройка системных промптов для управления поведением;

разработка инструментов: описание кастомных tools на Python или развертывание MCP-серверов для подключения к внутренним API и базам данных;

контроль и мониторинг: самостоятельная сборка логики обработки ошибок и трейсинга.

Когда стоит выбрать этот уровень? Если вам нужен «интеллектуальный скальпель» для сложной, но единичной задачи, и у вас есть технический специалист (ML-инженер, дата-сайентист), готовый погрузиться в настройку и поддержку.

Уровень 3: Платформы для мультиагентных систем (CrewAI, Evolution AI Agents)

Это следующий логичный шаг — переход от создания одиночных агентов к построению управляемых команд. Если предыдущий уровень давал вам «умного сотрудника», то этот уровень предоставляет инфраструктуру для целого цифрового отдела со своими процессами, контролем и безопасностью.

В основе лежит сервис-ориентированный подход, который реализуется через три ключевых компонента:

MCP-серверы как микросервисы безопасности

Это не просто инструменты для вызова API. Каждый MCP-сервер — это изолированный Docker-контейнер, который работает в вашем контуре и инкапсулирует доступ к данным или бизнес-логике. Агент не может обратиться к CRM напрямую — только через настроенный вами MCP-сервер, что полностью исключает несанкционированные вызовы.

Агентные системы с оркестрацией (A2A)

Встроенный оркестратор управляет взаимодействием между специализированными агентами: маршрутизирует задачи, сохраняет состояние диалога (conversation state) и обеспечивает устойчивость к сбоям (retry, fallback). Вы строите не набор разрозненных скриптов, а бизнес-процесс.

Встроенность (Observability)

Это универсальное требование для любой сложной системы, и платформы для мультиагентных систем — не исключение. Ключевое отличие в том, что здесь она должна работать на уровне смысла, а не просто технических метрик. Интеграция с Arize Phoenix обеспечивает распределенную трассировку (distributed tracing) именно для AI-систем: вы видите не только вызовы, но и латентность каждого шага reasoning, эффективность промптов и полную цепочку принятия решений с привязкой к данным. Вы понимаете не только, что система делает, но и почему она это делает, что критично для отладки и контроля команд агентов.

Когда это ваш выбор? Когда агенты перестают быть экспериментом и становятся стратегической частью IT-ландшафта. Когда вам нужна не просто умная функция, а управляемая, безопасная и наблюдаемая платформа для трансформации бизнес-процессов.

Главный вывод

Да, no-code автономные агенты — это не волшебная таблетка. Вы не можете просто подключить и забыть, ожидая, что бизнес начнет работать сам. Но это и не миф.

Чтобы no-code-агенты стали реальностью, потребуется всего два шага.

1. Откажитесь от иллюзий

Иллюзия волшебной кнопки. Агент — не джинн, это цифровой специалист. Его нужно нанимать на конкретную должность, ставить задачи и контролировать работу.

Иллюзия универсального солдата. Не бывает одного агента на все случаи. Работают только специализированные команды, где каждый отвечает за свой участок.

2. Действуйте как архитектор, а не как пользователь

Ваша новая роль — не «запускающий скрипты», а архитектор цифрового отдела:

Проектируйте роли. Кто будет классифицировать запросы? Кто — искать данные в CRM? Кто — генерировать ответ?

Встраивайте контроль и безопасность. Настройте «туннели» доступа (MCP-серверы) и «бортовые журналы» (трейсинг). Без этого нельзя отпускать агента в работу.

Начинайте с малого. Выберите одну узкую, но болезненную задачу. Не «проанализируй рынок», а «собери цены на компонент X из этих 10 источников в таблицу».

Успех придет, когда вы перестанете искать искусственный интеллект и начнете проектировать интеллектуальную автоматизацию.

Если вы хотите проверить этот подход на практике, не тратя время на сборку инфраструктуры, можно начать с готовой среды, где эти принципы уже реализованы — например, в Evolution AI Agents есть и встроенный трейсинг, и контроль через MCP, и инструменты для оркестрации команд агентов.

А какие бизнес-процессы в вашей компании кажутся идеальными для первой автоматизации агентами? Делитесь в комментариях — обсудим, как подойти к этой задаче с минимальными рисками и какой из трех китов окажется самым критичным в вашем случае.