AI-SSM - переходы по барьерам

Эта страница нужна, когда вы начинаете с вопроса: что сейчас мешает моей ИИ-системе работать лучше?

Инфраструктурный дефицит

Контекст: агенту не хватает среды выполнения, инструментов, доступа, контейнера, кэша, долгого рантайма или автоматизации вокруг выполнения.

Переходы:

Если задачи становятся длиннее, а инфраструктура не выдерживает, смотрите Рост сложности задач делает инфраструктуру узким местом, что требует создания полноценной агентной среды выполнения.
Если прототипирование многошаговых агентов слишком дорогое и ручное, смотрите Cloud Managed Agents снижают затраты на прототипирование и улучшают выполнение многошаговых задач.
Если разработчик вручную гоняет код через внешнюю ВМ, смотрите Сложный цикл разработки с внешней ВМ заменяется встроенным выполнением кода за один запрос.
Если человек стал узким местом в выдаче инструментов и контекста агентам, смотрите Для устранения узкого места в виде людей создаются автономные агенты с инструментами и контекстом.
Если агенты не автономны из-за нехватки инструментов и контекста, смотрите Недостаток инструментов и контекста для агентов решается облачными агентами, ведущими к их автономии и самоулучшению системы.
Если cache hit rate равен нулю и кэширование не настроено, смотрите Запуск навыка кэширования в Claude Code ведет к появлению записей и попаданий в кэш вместо нулевого процента.

Верификационный разрыв

Контекст: агент генерирует код или решения быстрее, чем команда может проверить корректность, безопасность и соответствие намерению.

Переходы:

Если ручное ревью больше не масштабируется, смотрите Явные инварианты и обвязка позволяют агентам верифицировать код быстрее, чем ревьюеры.
Если нужен инженерный подход "проверки до кода", смотрите Быстрая генерация кода ИИ-агентами ведет к инвестициям в автоматизированные проверки для ускорения верификации.
Если агентный код для критических систем ненадежен и размыт, смотрите Проблема ненадёжного кода агентов ведёт к созданию TEMPUR — формальной среды для проверяемых спецификаций.
Если тесты слишком завязаны на конкретную реализацию, смотрите Независимость от реализации требует агента-оценщика, который читает код и выполняет тест-план.

Когнитивная и контекстная неэффективность

Контекст: модель тратит лишние токены, работает по жесткой схеме, не знает формат инструмента или не может выбрать правильный уровень усилия.

Переходы:

Если в контекст загружены десятки или сотни инструментов, смотрите Инструмент поиска инструментов откладывает загрузку инструментов, оптимизируя контекст и снижая потребление токенов.
Если Claude не знает, что вернет инструмент, смотрите Описание схемы вывода инструмента ведёт к более эффективной работе Клода.
Если reasoning-модель зажата в порядке "сначала думать, потом инструменты, потом текст", смотрите Потребность максимизировать производительность и пользовательский опыт ведет к разработке адаптивного мышления Клода.
Если нужно выбрать между малой моделью и большой моделью с разным усилием, смотрите Для задач высокого интеллекта низкие усилия на больших моделях дают лучшую отдачу.
Если низкое усилие кажется только ухудшением качества, смотрите Низкое усилие заставляет экономить токены, порождая неожиданные умные стратегии.

Контекстная изоляция и конфликт общего состояния

Контекст: агенты работают параллельно, но знания не переносятся между сессиями, память конфликтует, а повторяющиеся ошибки трудно увидеть.

Переходы:

Если агенты видят только свой контекст и повторяют ошибки друг друга, смотрите Изолированность агентов ведёт к ошибкам, а «Мечтание» находит паттерны для обновления памяти.
Если сотни или тысячи агентов работают с общей памятью и рискуют перезаписать состояние, смотрите Масштабирование мультиагентных систем требует разграничения прав доступа и оптимистичной конкурентности памяти.
Если в продакшне много недетерминированных трасс и трудно увидеть частые проблемы, смотрите Кластеризация трейсов выявляет частые проблемы недетерминированных агентов для создания патчей.
Если офлайн-бенчмарки не отражают реальное использование, смотрите Комбинация офлайн-бенчмарков и онлайн-оценок ведет к ежедневному циклу улучшения агента.

Знаниевый барьер

Контекст: человек или агент не знает нужную платформу, процесс, схему, оптимизацию или канал работы пользователя.

Переходы:

Если разработчик не знает, как развернуть приложение в Google Cloud, смотрите Developer Knowledge API и MCP-сервер позволяют Cloud Code развертывать приложения без знаний Google Cloud.
Если пользователь не знает, что кэширование работает плохо, смотрите Запуск навыка кэширования в Claude Code ведет к появлению записей и попаданий в кэш вместо нулевого процента.
Если продукт существует отдельно от рабочего процесса пользователя, смотрите Волны прогресса ИИ позволяют Gamma эволюционировать продукт и привлекать пользователей через MCP.
Если команда не видит, какие варианты и запросы привели к результату, смотрите Для повышения доверия к результату используется документирование всех взаимодействий команды с AI-агентом.
Если модели стали достаточно сильными, но вы не знаете, где проходит новая граница доверия, смотрите Экспоненциальный рост возможностей моделей ведёт к доверию более крупным системным задачам.