Build vs Buy: Как внедрить AI-агентов и не сжечь бюджет на архитектуре и TCO
Время чтения: ~5 мин.
Запуск пилотного проекта на базе LLM — задача на пару недель. Но превращение этого пилота в надежную корпоративную систему, которая реально экономит деньги, а не генерирует счета за токены, — это вызов совсем другого порядка. Мы видим, как компании теряют миллионы, недооценивая скрытые расходы на инфраструктуру или выбирая разработку собственного решения там, где достаточно коробочного продукта.
В этой статье мы разберем, как построить архитектуру корпоративных агентов, когда стоит писать код с нуля, а когда — платить вендору, и из чего на самом деле складывается полная стоимость владения (TCO).
Enterprise LLM Agent Architecture and workflow automation strategies
Рынок прошел стадию «хайпа». По данным Menlo Ventures, в 2024 году 12% корпоративных внедрений ИИ уже приходятся на агентные архитектуры. Это не просто чат-боты, отвечающие на вопросы по базе знаний. Это системы, перешедшие от жестких правил к контекстно-зависимым решениям.
Если раньше автоматизация строилась на линейной логике «если A, то B», то современные агенты способны обрабатывать неструктурированные данные и выполнять многоступенчатые бизнес-процедуры автономно. Но чтобы этот «волшебный» процесс работал стабильно, одной языковой модели (Foundation Model) недостаточно.
Анатомия работающей системы: «Строительные леса»
Инвестиции в сам слой LLM составляют $3.5 млрд, но наш опыт показывает: модель — это лишь двигатель. Без трансмиссии и колес машина не поедет. Критическим фактором успеха становятся интеграции, оркестрация и так называемые «строительные леса» (data scaffolding) — инфраструктура, которая превращает сырой интеллект в рабочий инструмент.
Эффективная архитектура корпоративного агента состоит из пяти слоев:
- Пользовательский интерфейс и ролевая оркестрация. ИИ должен быть встроен в конкретные рабочие роли. Слой промптинга и оркестрации здесь играет ключевую роль: он не просто передает запрос модели, а переводит намерение пользователя в команду, маршрутизирует её и контролирует выполнение.
- Слой модели (Secure LLM Service). В корпоративной среде нельзя просто «стучаться» в открытый API. Модель инкапсулируется в защищенный контур, чтобы чувствительные данные не покидали периметр компании. Это база для соблюдения суверенитета данных.
- Данные и знания (RAG). Качество ответа зависит не от «ума» модели, а от контекста. Мы используем RAG (Retrieval-Augmented Generation), векторные базы данных и ETL-пайплайны, чтобы превратить генеративный ИИ в стратегического ассистента, знающего всё о вашей компании.
- Специализация агентов. Эпоха «одного бота для всего» прошла. Архитектура дробится на специализированных агентов: один извлекает данные, второй принимает решения, третий взаимодействует с клиентом.
- Безопасность и управление (Governance). Этот слой пронизывает систему вертикально. Его нельзя «прикрутить» потом — он определяет права доступа и аудит на каждом этапе.
Мультиагентность: Командная игра
Сейчас мы наблюдаем переход к архитектурам, где сложные задачи решаются не одним супер-агентом, а группой узкоспециализированных «сотрудников». Фреймворки вроде Crew.ai позволяют выстраивать иерархические процессы, где агенты делегируют задачи друг другу. Это повышает надежность: если агент-исполнитель ошибается, агент-критик может это исправить до того, как результат увидит человек.
Стратегическая дилемма: Build vs. Buy
Главный вопрос для CIO сегодня: строить свою платформу или купить готовую? Ответ зависит от того, где лежат ваши конкурентные преимущества.
Стратегия Build (Собственная разработка)
Этот путь выбирают, когда нужен тотальный контроль. Вы управляете архитектурой, весами моделей и процессом файн-тюнинга (дообучения).
- Плюс: Вы создаете уникальный актив, заточенный под нишевые операционные задачи, который конкуренты не смогут скопировать.
- Минус: Это дорого. Вам придется оплачивать не только разработку, но и поддержку инфраструктуры, пайплайнов данных и постоянную актуализацию моделей.
Вердикт: Стройте сами, только если ваши данные и экспертиза в домене настолько уникальны, что дают ощутимое рыночное преимущество, оправдывающее инженерные расходы.
Стратегия Buy (Покупка и интеграция)
Рынок консолидируется. Forrester прогнозирует, что 35% новых расходов на автоматизацию уйдет вендорам корпоративных приложений. Такие гиганты, как Microsoft (Power Automate) и ServiceNow, уже встраивают агентные возможности в свои платформы.
- Плюс: Быстрый старт. Платформы RPA (UiPath, Blue Prism) и Low-code решения уже предлагают готовые шаблоны агентов и встроенную оркестрацию.
- Минус: Вы зависимы от вендора и ограничены его функционалом.
Вердикт: Если задача типовая (обработка счетов, стандартная поддержка), покупка готового решения сэкономит время и нервы.
Где деньги: ROI и приоритеты инвестиций
Интересный факт из отчетов Forrester: главным приоритетом для инвестиций в 2024 году стали не новые источники дохода или клиентский опыт, а автоматизация операционных процессов.
Около 10% процессов будут выполняться с помощью «цифровых коллег» (Autonomous Workplace Assistants). При этом максимальный ROI (возврат инвестиций) приносят не гигантские общие модели, а специфические для компании и домена решения.
Анализ TCO: Скрытые убийцы бюджета
Многие компании при расчете стоимости владения (TCO) смотрят только на цену лицензии или токенов. Это фатальная ошибка. Вот что реально съедает бюджет:
1. Инфраструктура данных
Для работы RAG вам нужна векторная база данных. Предприятия всё чаще стандартизируют этот слой на базе Postgres с векторными расширениями, чтобы не плодить зоопарк технологий. Но сама база — это полдела. Основные расходы лежат в поддержке ETL-пайплайнов, которые должны непрерывно обновлять базу знаний. Устаревшие данные делают агента бесполезным.
2. Токены и контекст
Стоимость токенов масштабируется вместе с объемом взаимодействий. Агенты, работающие в режиме «диалога» или выполняющие многошаговые рассуждения (Chain-of-Thought), потребляют огромные контекстные окна. Без оптимизации промптов и кэширования этот чек может стать неприятным сюрпризом.
3. Оптимизация задержки (Latency)
Для синхронных рабочих процессов, особенно в общении с клиентами, скорость критична. Оптимизация задержки требует инженерных усилий и, часто, более дорогого железа или использования менее мощных, но быстрых моделей.
4. Гибридные модели и комплаенс
В регулируемых отраслях (финансы, медицина) чистый LLM — это риск. Мы внедряем гибридные архитектуры, сочетающие символические рассуждения (жесткую логику) с нейросетями. Это повышает объяснимость решений (Explainability) и снижает риски галлюцинаций, но усложняет модель и увеличивает стоимость её поддержки.
Кейс: Сколько «стоит» один тикет поддержки?
Чтобы понять масштаб, рассмотрим стандартный процесс обработки запроса в техподдержку. Это не работа для одного бота. Под капотом здесь трудятся четыре специализированных агента:
- Intake & Parsing: Парсит входящее сообщение, извлекает сущности.
- Classification: Определяет категорию проблемы и приоритет.
- Data Retrieval: Лезет в базы данных и CRM за контекстом (кто клиент, история заказов).
- Execution/Escalation: Пытается решить проблему сам или передает человеку.
Каждый шаг требует координации, обработки ошибок и валидации. Сложность — и TCO — растет нелинейно с количеством подключенных систем.
Практические рекомендации
- Проведите аудит процессов. Выделите те 10% операций, где автономные агенты дадут максимальный выхлоп. Обычно это рутинные задачи с высокой вариативностью данных, но понятным результатом.
- Считайте TCO до старта. Включите в смету не только API, но и поддержку ETL, векторных баз и стоимость исправления ошибок агента (human-in-the-loop).
- Начинайте с «коробочных» решений. Если у вас нет 100% уверенности в необходимости кастомной разработки, используйте возможности текущих платформ (Microsoft, ServiceNow). Переходите к Build, только когда упретесь в ограничения.
- Разделяйте агентов. Не пытайтесь создать «Бога из машины». Используйте мультиагентную архитектуру: один агент — одна функция. Это упростит отладку и удешевит масштабирование.
- Инвестируйте в «леса», а не только в модели. Качество интеграционного слоя и оркестратора важнее, чем выбор между GPT-4 и Claude 3. Модели меняются, инфраструктура остается.
Заключение
Будущее корпоративного ИИ — за агентными сетями и федеративным обучением, которые решают вопросы приватности данных. Консолидация рынка толкает нас к использованию встроенных решений, но пространство для кастомных разработок остается в зонах глубокой отраслевой экспертизы.
Главное правило 2025 года: не гонитесь за самой умной моделью. Стройте самую надежную обвязку вокруг неё.
Больше практических кейсов по внедрению ИИ и разборов архитектур — в нашем канале @flowofai
Частые вопросы
Можно ли сэкономить на TCO, используя open-source модели (Llama 3 и др.) на своих серверах?
Это классическая ловушка «бесплатного сыра». Да, вы не платите за токены OpenAI. Но вы начинаете платить за аренду мощных GPU, зарплату DevOps-инженеров, настройку инференса и обновление весов. Часто для среднего бизнеса облачное API выходит дешевле, чем содержание собственного кластера. Свой хостинг оправдан при огромных объемах или жестких требованиях безопасности.
RAG — это обязательно? Модель ведь и так много знает.
Модель знает интернет двухлетней давности, а не ваши вчерашние отчеты о продажах. Без RAG (поиска по вашим данным) агент будет галлюцинировать или выдавать общие фразы. Для корпоративных задач работа без контекста ваших документов не имеет смысла. Это как нанять гения, но запретить ему читать рабочую переписку.
Как понять, что агент «ломается», если он продолжает отвечать вежливо?
Вежливость модели маскирует некомпетентность. Для этого и нужен слой оркестрации и валидации. Мы настраиваем метрики не только на «успешный ответ», но и на фактическое выполнение действия (создана ли заявка в CRM? Изменился ли статус?). Также в гибридных системах мы используем символическую логику для проверки ответов LLM на абсурдность перед отправкой пользователю.