Чому не варто покладатися на автономних AI-агентів у 2025 році

Попри те, що агентські системи вже працюють у продакшні — від генерації UI до автоматизації DevOps — реальність не відповідає хайпу. Більшість заяв ігнорують технічні, економічні та інженерні межі.

Межі хайпу

2025 рік подають як рік AI-агентів. Але замість повної автономії у продакшн-практиці використовують агенти в чітких межах. Вони можуть створювати код, автоматизувати тестування чи працювати з інфраструктурою — але під контролем людини.

Три жорсткі істини про агентів

1. Ефект помилок: при 95% точності на крок 20-етапний процес завершується успішно лише у 36% випадків.
   
   

2. Дорога пам’ять: довгі діалоги різко підвищують вартість через зростання обсягу токенів.
   
   

3. Недосконалі інструменти: AI працює лише з правильно спроєктованими інтерфейсами зворотного зв’язку.
   
   

Математика, яку не враховують

Надійність знижується експоненційно з кожним кроком. У реальних системах автономні агенти виконують лише 3–5 дій, обмежених контрольними точками. Це дозволяє враховувати ризики й уникати каскаду помилок.

Токенна економіка

AI-агенти, які працюють через діалоги, з кожним запитом накопичують контекст — це дорого. 100 обмінів можуть коштувати до $100. Успішні агенти — ті, що безстанкові: один запит — один результат. Це дає стабільність і контрольовані витрати.

Слабке місце — інструменти

Сучасні агенти не можуть самі впоратись із складними станами. Проблема — не в AI, а в погано спроєктованих інструментах. Інтерфейси мають бути зрозумілими не лише людині, а й машині. Інакше — агенти «викликають API», не розуміючи, що сталося.

Інтеграція = виклик

Корпоративні середовища не схожі на демо-сцени. Системи мають нестабільності, таймаути, залежності. Агент може генерувати запит, але інтеграцію забезпечують класифічні скрипти, відмовостійкість — через людину.

Що реально працює

Системи, які поєднують AI з перевірками людини:

• UI-агент — генерує інтерфейс, реліз — лише після рев’ю;
  
  

• DevOps-агент — створює код інфраструктури з можливістю відкату;
  
  

• CI/CD — працює за чіткими правилами;
  
  

• бази даних — AI генерує запит, решта — під контролем.
  
  

Прогноз

Більшість стартапів, що обіцяють повну автономність, зіткнуться з технічною та економічною стелею. Масштабування вимагатиме перевірених сценаріїв, надійних інструментів та людського нагляду. Виграють вузькоспеціалізовані рішення зі зрозумілими межами.

Поради розробникам

Починайте з простих сценаріїв, передбачайте помилки, мінімізуйте залежність від контексту, ставте на контроль і чітку інтеграцію. AI — для складного, класичний код — для стабільності.

Різниця між демо і продакшном колосальна. Масштабування AI-агентів це про інженерію, не про магію. Революція станеться, але не в тій формі, яку зараз продають.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело