AI‑Disrupt PSLC
Жизненный цикл сервиса продукта. Как люди и ИИ-агенты вместе обеспечивают надёжную работу продуктов после запуска
Концепция эксплуатации продуктов в эпоху ИИ-агентов
Подход AI‑Disrupt PSLC
AI‑Disrupt PSLC — концепция эксплуатации продуктов в эпоху ИИ-агентов. Она описывает, как агенты берут на себя рутину, а инженеры управляют надёжностью, правилами и доверием, чтобы после запуска продукт стабильно работал и приносил ожидаемый бизнес-результат
Разработка ускорилась.
Теперь очередь сопровождения
- 1Агенты в эксплуатацииВ проде работают тысячи ИИ-агентов, и их поведение не всегда предсказуемо. Сопровождение должно контролировать каждое их действие, а не разбирать последствия
- 2Опыт инцидентов — для агентовРазбор инцидентов и меры против повторения сегодня делают люди — медленнее, чем требует новая скорость. Их результат должен стать машиночитаемым, чтобы его учитывал агент
- 3Ландшафт меняется всё быстрееЗа год изменений ИТ-ландшафта стало на 30% больше — в основном из-за увеличения скорости разработки PDLC и уязвимостей в open source. Вручную удержать надёжность в таком темпе не получится
Ядро концепции
Оценка McKinsey
30-40%
разработка
60-70%*
сопровождение и эксплуатация
PSLC — про остальные
30-40%
Ускорив только разработку, мы оптимизируем часть затрат. Затраты на инфраструктуру составляют 30%*
* Экспертная оценка на основе внутреннего опыта Сбера
* Экспертная оценка на основе внутреннего опыта Сбера
Сопровождение строится на двух петлях
В петле исполнения сервиса агент за секунды или часы замечает отклонение, ищет причину и восстанавливает работу. В петле надёжности и доверия человек за дни или кварталы узнаёт повторяющиеся ошибки, обновляет правила и ставит задачи в разработку. Агент исполняет, человек отвечает за результат.
Петли связывает общая база знаний (Knowledge Mesh): инструкции, разборы инцидентов, история обращений и релизов, телеметрия. Вся работа идёт через единую платформу сопровождения — Integrated Operations Platform (IOP), а свобода агента растёт по лестнице автономии R0—R5 и задаётся риском и обратимостью операции
Петли связывает общая база знаний (Knowledge Mesh): инструкции, разборы инцидентов, история обращений и релизов, телеметрия. Вся работа идёт через единую платформу сопровождения — Integrated Operations Platform (IOP), а свобода агента растёт по лестнице автономии R0—R5 и задаётся риском и обратимостью операции
Две петли: агент исполняет, человек отвечает за результат
Общее знание связывает петли: инструкции, разборы инцидентов, история обращений и релизов, телеметрия
- Петля исполненияИИ-агент — субъект цикла исполнения сервиса. Он выполняет сценарии восстановления, обогащает инциденты данными и проводит эксплуатационные изменения. Что агент вправе сделать без человека, задаёт его уровень на лестнице автономии R0—R5: от наблюдения и подсказок до самовосстановления сервиса
- Связывает две петлиОбщая база знаний (Knowledge Mesh): инструкции, разборы инцидентов, история обращений и релизов, телеметрия.
Она превращает каждый инцидент в знание, которое переиспользуют все агенты - Надёжность и довериеНадёжность показывает, работает ли сервис. Доверие — насколько действия агента совпадают с ожидаемым результатом: между «точно как нужно» и «совсем не так» много промежуточных состояний. Человек по-прежнему отвечает за результат и решает, какое отклонение допустимо
Пять архитектурных принципов
- 1Контекст эксплуатации важнее моделиСценарии восстановления, разборы инцидентов и телеметрия накапливают ценность с каждым поколением моделей. Насколько сократится время восстановления — на 60–70% или на 20–30%, — определяет качество этих данных, а не модель
- 2Общая база знаний — основа агентного сопровожденияПоисковый слой над сценариями восстановления, разборами инцидентов и обращениями — единый источник истины для всех агентов. Без него ИИ-инженер — автодополнение, а не агент
- 3Автономия агентов растёт постепенноУровни автономии R0—R5 проходятся последовательно, и при каждом переходе обязателен двухнедельный холостой прогон. Управление встроено в каждое автономное действие, а не проверяется постфактум
- 4Эксплуатация — равноправный источник требованийТелеметрия и повторяющиеся инциденты формируют очередь задач для исследования и разработки — так сопровождение замыкает петлю с AI‑Disrupt PDLC
- 5Агенты собираются из переиспользуемых компонентовАгенты собираются из версионируемых промптов, переиспользуемых сценариев и модульных шаблонов, а не создаются каждый раз с нуля
Сопровождение и разработка — один контур
Ключевая задача — связать надёжность и постоянное развитие с целевым бизнес-эффектом
- Передаёт в прод новые функции и исправленияЧеловек формулирует намерение и спецификацию, ИИ-агенты генерируют по ней код, тесты и артефакты. AI‑Disrupt PDLC ускоряет выпуск кода в 5–8 раз
- Единый конвейерРазработка и эксплуатация работают в одном контуре и с общим знанием
- Возвращает разборы, требования и рискиВыводы эксплуатации попадают в бэклог разработки быстрее и с деталями, которые помогают понять, что нужно сделать. Рост числа изменений не требует такого же роста команды поддержки
Об авторе методологии
Автор методологии
Кирилл Меньшов
Старший вице-президент, руководитель блока «Технологии», Сбербанк
Скачайте наши материалы
Полная концепция AI‑Disrupt PSLC
Архитектурное ядро, роли и команды, платформа сопровождения, безопасность, метрики и дорожная карта внедрения. Версия 1.0Скачать