🛠 К 2027 году закроются 40% агентских проектов из-за сбоев в обвязке Разброс результатов, вызванный обвязкой, оказался в 8 раз больше, чем от выбора модели: в 6 из 9 случаев при смене обвязки менялся сам рейтинг моделей. Показательный случай — жалобы на «поглупевший Claude»: разбор выявил три ошибки в обвязке (пониженное усилие рассуждений, сломанная очистка истории, ограничение многословности в системном запросе), а модель не трогали. По данным Habr, обвязка включает всё вокруг модели: инструменты, память, лимиты, проверки, координацию. OpenAI формализовал её как четыре функции: Constrain, Inform, Verify, Correct — и именно их отсутствием объясняется прогноз Gartner о закрытии 40% агентских проектов к 2027 году. Конкретика по слоям жёсткая: ограничение в запросе не является ограничением — нужен лимит итераций в коде, песочница и аварийный выключатель. Проверки делятся на три уровня: детерминированные инварианты в коде, замеры на эталонных запросах при смене модели и человек. Каждый инцидент — это попытка спустить проверку уровнем ниже. Карпаты показал работающий цикл: AutoResearch за двое суток провёл 700 экспериментов, нашёл 20 улучшений и ускорил обучение на 11% — человек спроектировал цикл, а не писал 700 запросов. Но готовые фреймворки и агенты с GitHub часто не содержат слоёв наблюдаемости и управления. Автор статьи честно описывает собственный опыт: систему контроля качества контента построили вообще без единого обращения к модели. Почти все проверки имеют однозначный ответ — стоп-слова, заполненные поля, UTM-метка, объём. Отдавать это вероятностному слою значит делать медленнее, дороже и менее надёжно. Настоящий сдвиг: модели дешевеют и становятся товаром, а обвязка, в которую вложены эксперименты, инциденты и предметная область, переживает модель под собой. Прогноз Gartner — это не приговор агентской технологии, а оценка зрелости инженерных практик: закрывают не потому, что модели не справляются, а потому что команды строят демо и называют его продуктом. Обвязка — это и есть продукт, и в 2026 году главный навык — делать ошибки агента структурно невозможными в коде, а не устранять их уговорами в запросе. #harness #AgentOps #Anthropic #Gartner #агенты