Мы доверяем ИИ-агентам, которые ломаются каждый день — Шай Рупарел, Temporal

하이라이트

• Опрос 554 инженеров показывает, что 80,8% специалистов используют ИИ-агентов ежедневно, но лишь 49,1% компаний реально запускают их в продакшене.

• Уровень доверия к результатам ИИ-агентов достигает 85,5%, однако 41,1% команд сталкиваются со сбоями в работе систем ежедневно или чаще.

• Примерно 22,2% разработчиков теряют результаты работы и переделывают задачи заново из-за системных сбоев и перезапусков.

• Около 40% команд называют безопасность главным фактором, препятствующим переходу к полностью автономным ИИ-агентам.

• Управление состоянием между службами и изоляция ошибок выступают главными преградами для продуктивности 35,7% и 30,9% инженеров соответственно.

타임라인

1. 00:34 - 03:16

   Масштабы внедрения ИИ-агентов и структура опроса

   Финансовые организации полагаются на долгосрочные и многоступенчатые процессы вроде выдачи кредитов и борьбы с отмыванием денег, где недопустимы ошибки. Чтобы оценить реальное положение дел, компания Temporal опросила практикующих разработчиков и руководителей, большинство из которых обладают более чем десятилетним опытом.

   • Рост корпоративной производительности от ИИ в 2025 году составил три триллиона долларов.
   • Финансовый сектор лидирует по внедрению, но 62% финтех-команд теряют время и выручку из-за надежности.
   • Опрос охватил 554 инженера с серьезным опытом работы в индустрии.
2. 03:16 - 07:18

   Разрывы между ежедневным использованием, продакшеном и доверием

   Между повседневно используемыми ассистентами и промышленными релизами существует разрыв в 30%. Несмотря на высокий уровень доверия, сбои происходят регулярно вне зависимости от квалификации разработчиков, что требует создания систем, минимизирующих издержки от поломок.

   • Доля ежедневных пользователей выросла до 80,8%, но в продакшене агенты применяются только у 49,1% команд.
   • 85,5% специалистов доверяют результатам работы агентов.
   • 41,1% команд сталкиваются с системными неполадками ежедневно, а 16,4% — каждый час.
3. 07:18 - 10:53

   Скорость корпоративного развертывания и проблемы управления состоянием

   Переход от прототипа к продакшену в компаниях с численностью свыше 5000 сотрудников занимает месяцы из-за жестких требований к аудиту и надежности платежей. При этом традиционные архитектуры теряют данные процессов в оперативной памяти во время падения воркеров.

   • Половина команд переносит прототип в продакшене за считанные часы, тогда как крупные структуры тратят на это месяцы.
   • Главными техническими преградами выступают отслеживание состояния и изоляция проблем при отладке.
   • Каждый пятый участник опроса теряет результаты вычислений при сбоях, а в качестве инструмента помощи популярностью пользуется YouTube.
4. 10:53 - 21:24

   Демонстрация отказоустойчивого выполнения через Temporal

   Практическая демонстрация процесса выплат показывает, что детерминированный код воркфлоу управляет деньгами и состоянием, записывая каждый шаг в историю. Принудительное отключение воркеров не приводит к потере данных или повторному вызову инструментов, позволяя системе продолжить работу с последней успешной точки.

   • Платформа Temporal сохраняет историю событий и состояние воркфлоу, предотвращая повторный расход токенов LLM.
   • Сигналы от людей и банковские подтверждения обрабатываются возобновляемыми воркерами даже после намеренного падения системы.
   • Технологию используют в продакшене такие компании, как OpenAI Codex и Replit.