Чтобы сделать агентов в AI надёжными и безопасными, нужно отделять творческую генерацию модели от жёсткого детерминированного исполнения с проверками и лимитами. Внедрение архитектуры-харнесса и навыка Agents Best Practices позволяет контролировать действия агента и предотвращать хаос в продакшене.
agents-best-practices: как не сломать агента в production
наведи и нажми на цифру — раскроется глава
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Введение и план
Агенты часто уходят в хаос при сложных задачах, поэтому нужен структурированный подход для создания надёжных рабочих процессов.
Сегодня разберём архитектуру-харнесс, навык Agents Best Practices, установку, безопасный дизайн и аудит агентов.
Иллюзия самостоятельности агентов
Модель — вероятностный механизм, который только предлагает действия, а не выполняет их напрямую.
Нужен управляющий слой (харнесс) с жёсткими правилами, который проверяет, авторизует и фиксирует результаты, отделяя генерацию от исполнения.
Agents Best Practices
Навык — это статический свод правил, формирующий мышление агента, не выполняющий код.
MCP — это динамический сервер с инструментами, а навык учит агента не ломать систему, применим в любых сферах с требованиями безопасности.
Установка навыка
Три способа установки: через CLI, клонирование репозитория, или интерактивный запрос агенту.
Критично проверить наличие файла skill.md и папки References для корректной интеграции навыка.
Проектирование безопасной MVP-архитектуры
Агент собирает контекст, модель предлагает действия, но выполнение требует отдельного одобрения вне модели.
Разделение функций: создание черновика и отправка требуют разных инструментов и одобрения, чтобы минимизировать риски.