Агентні системи штучного інтелекту обіцяють автоматизувати складні робочі процеси — від пошуку документів до керування базами даних. Але разом із новими можливостями з’являється й новий клас помилок. Канал IBM Technology розбирає найтиповіші режими відмов таких систем і показує, що більшість збоїв — це не «капризи моделі», а наслідок інженерного дизайну.
Агентний AI — це більше, ніж LLM з доступом до інструментів
Поширене уявлення: агентний AI — це просто велика мовна модель (LLM), якій дали доступ до API, баз даних чи інших інструментів. Насправді йдеться про складні системи, які:
- спостерігають (отримують дані з інструментів і середовища),
- планують (виробляють стратегію дій),
- діють (викликають інструменти, змінюють стан системи),
- оцінюють результат і повторюють цикл.
Через цю циклічну, ітеративну природу з’являються нові типи збоїв, яких майже не було в епоху «простих чатботів». І що важливо: із покращенням архітектур LLM більшість проблем сьогодні пов’язані не з «галюцинаціями моделі», а з тим, як побудована система навколо неї.
Нескінченні цикли: коли агент не знає, коли зупинитися
Як виглядає збій
Найпоширеніший сценарій — нескінченний цикл. Агент знову й знову виконує схожі дії, не наближаючись до мети.
Приклад: агенту доручають знайти конкретний документ у системі. Він:
- Формує запит до інструмента пошуку.
- Отримує результати.
- Оцінює їх.
- Якщо результат «недостатньо хороший» — переплановує, трохи змінює формулювання запиту й повторює цикл.
Якщо потрібного документа в системі взагалі немає, агент цього не знає. Він продовжує шукати, змінювати запити, оцінювати, знову шукати — і застрягає в нескінченному повторенні.
Чому це стається
Ключові причини:
-
Відсутність умов завершення
Агенту не задано, коли саме він має визнати задачу невиконуваною: після певної кількості спроб, кроків чи часу. -
Немає відстеження дій
Система не аналізує, чи відрізняються нові дії агента від попередніх. Агент може по суті виконувати той самий пошук знову й знову. -
Немає відстеження прогресу
Не вимірюється, чи стають результати кращими з кожною спробою. Якщо якість не змінюється, агент усе одно продовжує цикл.
Як це пом’якшити
- Явні умови завершення
- максимальна кількість спроб;
- максимальна кількість кроків;
- обмеження часу виконання.
Це не лише зупиняє «зависання», а й захищає від зайвих витрат на обчислення та API.
-
Трекінг дій агента
Порівнювати поточні дії з попередніми: якщо запити або кроки суттєво не змінюються, немає сенсу продовжувати. -
Трекінг прогресу
Вводити метрики якості результатів. Якщо з кожною новою спробою немає покращення, цикл варто завершити.
Нескінченні цикли рідко призводять до катастрофи, але вони непомітно «з’їдають» ресурси й гроші, тому їх потрібно враховувати ще на етапі проєктування.
«Галюциноване» планування: план є, можливостей — ні
Суть проблеми
Другий тип збою — галюциноване планування. Агент створює план, який виглядає логічним і реалістичним, але не може бути виконаний у конкретній системі.
Приклад: користувач просить знайти й забронювати переліт до Мілана дешевше ніж за $500. Агент генерує ідеальний план:
- скористатися API сервісу бронювання;
- застосувати фільтр за ціною;
- забронювати квиток;
- надіслати підтвердження на email.
Проблема в тому, що:
- агенту не налаштовано доступ до travel-API;
- у нього немає інструмента для надсилання email;
- користувач навіть не надав адресу електронної пошти.
План виглядає чудово, але розбивається об реальність на етапі виконання.
Чому це відбувається
-
Нечітко описані можливості інструментів
Агент не має точного уявлення, що конкретний інструмент може, а чого — ні. -
Планування й виконання не розділені
Система дозволяє агенту одразу виконувати власний план без проміжної перевірки. Помилки виявляються вже «в бою». -
Відсутність роботи з обмеженнями
Агент «домислює» можливості системи, замість того щоб перевіряти, чи вони реально доступні.
Як уникнути галюцинованих планів
- Чіткі описи інструментів
- детально описати, що кожен інструмент може й не може робити;
- надати зрозумілу схему (schema) для викликів інструментів;
-
дати агенту доступ до цієї інформації під час планування.
-
Архітектури з валідацією планів
- мультиагентний підхід: окремий «верифікатор» перевіряє план перед виконанням;
-
людина в циклі для високоризикових сценаріїв: людина затверджує або коригує план.
-
Явні обмеження й запити на уточнення
- прямо вказати, що агент може й чого не може робити;
- інструктувати його запитувати уточнення, а не вигадувати інструменти чи дані.
Наприклад: «Чи хочете, щоб я використав travel-API?» замість того, щоб «вигадати» неіснуючий сервіс.
Такі заходи переводять планування з режиму «звучить правдоподібно» в режим «реально можливо виконати в цій системі».
Небезпечне використання інструментів: коли AI має забагато прав
Як виглядає ризик
Третій критичний режим відмови — небезпечне використання інструментів. Агент виконує технічно коректну дію, яка при цьому є:
- ризикованою,
- руйнівною,
- або просто небажаною з точки зору бізнесу.
Приклади:
- Агент, який має чистити базу даних від застарілих записів, помилково видаляє активні, важливі дані.
- Агент розсилає автоматичні листи зовнішнім адресатам із контентом, який ніхто не переглянув і не затвердив.
Чому це стається
-
Надмірні привілеї інструментів
Інструменти отримують більше прав, ніж потрібно для задачі. -
Відсутність процесу затвердження
Немає проміжного кроку, де людина або окремий модуль перевіряє критичні дії перед виконанням. -
Не розділено права доступу
Інструменти зчитування, запису й видалення не розмежовані, агент може одразу виконувати деструктивні операції.
Як зменшити ризики
- Принцип найменшої «агентності»
Давати інструментам мінімально необхідні права: - якщо достатньо читання — не давати запис;
-
якщо потрібен запис — не давати видалення.
-
Процеси затвердження для ризикових дій
- впровадити approval workflow для операцій із високим впливом (видалення, масові розсилки, фінансові транзакції);
-
за потреби — обов’язкова участь людини перед виконанням.
-
Розподіл інструментів за рівнями доступу
Структурувати інструменти за типами доступу: - лише читання (read),
- запис/зміни (write),
- видалення (delete).
Це зменшує ймовірність того, що один і той самий інструмент зможе виконати небажану дію.
Небезпечне використання інструментів може напряму вдарити по даних, процесах і репутації компанії, тому саме тут дизайн дозволів і контроль мають бути максимально жорсткими.
Інженерія важливіша за «магію» моделі
Збої агентних AI-систем зазвичай не є випадковими. Вони:
- передбачувані,
- повторювані,
- і часто прямо випливають із надмірної автономії або недостатніх обмежень.
Ключові висновки:
- LLM уже достатньо стабільні, а отже основні проблеми — у системному дизайні.
- Термінальні умови, трекінг дій і прогресу — базові механізми проти нескінченних циклів.
- Чіткі описи інструментів, валідація планів і робота з обмеженнями — захист від галюцинованого планування.
- Принцип найменших привілеїв, approval workflow і розподіл прав доступу — фундамент безпечного використання інструментів.
Надійні агентні системи — це не про «довіритися моделі», а про дисципліну інженерії: продуманий дизайн, обмеження й постійний моніторинг.
Джерело
Why Agentic AI Fails: Infinite Loops, Planning Errors, and More — IBM Technology