💻 Команда платформенной инженерии NeatContext отказалась от создания полностью автономного SRE-агента на базе ИИ.
Основными причинами стали информационный шум из-за избыточной телеметрии, галлюцинации модели при использовании устаревшей документации через RAG и риски 'ошибочного заместителя' (confused deputy) при предоставлении агенту прав на запись в инфраструктуру. Вместо этого компания перешла к подходу 'targeted context assembly', где инженеры вручную или полуавтоматически собирают изолированные наборы данных (Markdown-профили) для передачи LLM, сохраняя человека в цикле принятия решений.
🌍 Кейс подчеркивает критическую проблему перехода от 'автономного ИИ' к 'ИИ с поддержкой контекста'. В сложных cloud-native средах стратегии бесконтрольного скрапинга логов и метрик проигрывают методам точечной передачи проверенных данных (context bundling).
👤 Если вы внедряете ИИ-агентов в эксплуатацию (Ops/SRE), не стремитесь дать им полный доступ к CLI или права на изменение инфраструктуры. Используйте их как интеллектуальных помощников для анализа очищенных дампов данных, оставляя право на выполнение команд за человеком.
Источник 1: https://blog.neatcontext.com/operations/2026/07/12/why-we-stopped-using-an-automated-sre-agent/