В одном профильном телеграм-канале ребята, занимающиеся ИИ-автоматизацией, поделились своим антикейсом. Правда, через 10 минут передумали и пост удалили, видимо, чтобы не пугать впечатлительных заказчиков/партнеров и не портить репутацию. Я же эту историю пофиксил и хочу детально здесь разобрать, чтобы начинающие разработчики ИИ-агентных систем, которыми мы все пока являемся (объективно!) не наступали на эти грабли. Тем паче, что и других граблей хватает, и новые будут появляться неизбежно. Итак, в чем суть. Разработчики делали и отлаживали свои ИИ-проекты в режиме обычных чатов. В один прекрасный момент решили заняться масштабной задачей - под неё настроили ИИ-агента на Claude Opus. Поставили ему задачу на ночь - и с Богом отпустили в свободное плавание. Но дьявол затаился в деталях. Ребята забыли прописать в настройках агентной системы «мелочь» - чтобы при пакетной обработке при каждом новом пакете главный агент сбрасывал старый контекст. В итоге система наворотила себе под миллион токенов контекста - и со всем этим грузом благополучно работала, даже если пакет уже новый. Утром увидели - выполнена задача на пару миллионов токенов Claude Opus, а потрачено 100 (!) миллионов. Так ИИ-агент сжег не только сонм токенов, но и не меньше нервных клеток людей. По моей оценке, цена этой «ударной» ночной смены могла составить пару-тройку тысяч долларов: Claude Opus – сегодня один из самых крутых и дорогих инструментов. Что можно практически посоветовать, чтобы защититься от подобного сценария. Жестко прописывайте лимиты токенов. Используйте архитектуру с короткой памятью, делайте принудительную очистку памяти. Настройте лимитные ограничения на стороне провайдера. Кстати, для создания агентов часто используются готовые библиотеки (например, LangChain (сам ее предпочитаю), CrewAI, AutoGen). По умолчанию многие из них настроены так, чтобы агент «помнил всё» для лучшего качества ответов. Если не отключить эту функцию в настройках принудительно, библиотека будет бесконечно раздувать историю сообщений. Эта кочка, к сожалению, далеко не единственная, на хайвее (или хайпвее?) ИИ-автоматизации. При масштабировании мультиагентных систем на LangGraph «память» - лишь вершина айсберга. Вот главные скрытые угрозы, к которым нужно подготовиться: - Бесконечные циклы агентов - «Галлюцинации» при выборе путей - Инъекция инструкций через контент - Побег агента из песочницы Дисклеймер: в реалиях июля 2026 года вышесказанное требует серьёзного переосмысления. Не буду здесь подробно описывать алармистскую историю об ИИ-агенте от Open AI, который, в стремлении решить задачу любой ценой, вырвался из локальной сети в интернет и взломал Hugging Face. История эта на днях уже облетела все паблики - желающие подробностей найдут их без проблем. - Узкое горлышко лимитов API - Блокировки состояния при параллелизме В завершение разбора нашего антикейса - ещё факт "на подумать". На Западе были так очарованы нейросетями, что внедряли повсеместно и давали полномочия, не задумываясь. А сейчас, в связи с возникшим валом киберугроз совсем другого уровня, бросились в другую крайность – массово откатываются в защищенные локальные контуры. Aikido Security отчет – 76% бизнесов за последний год заморозили или откатили назад свои интеграции, банально испугавшись потери контроля над данными. Но у России, конечно, свой путь. У нас все только начинается - и можно избежать чужих ошибок. Вообще, самая разумная идея, на мой взгляд, для среднего и крупного бизнеса и тем более для госсектора – локальные модели на своих серверах разворачивать и делать им «тонкий» harness: воспитание сугубо под себя. Но даже это может не защитить от галлюцинаций, потери данных – и даже выхода нейросети из-под контроля. Опять отсылаю к инциденту Open AI и Hugging Face. Вывод сделаю такой. ИИ-автоматизация любого бизнеса, безусловно, полезна и неизбежна. Но розовые очки мы все должны периодически снимать - и внимательно осматриваться по сторонам. Здесь, как говорится, лучше перебдеть. Интересно? Развернутый вариант статьи с техническими лайфхаками – читайте на тенчат: https://tenchat.ru/5151975