Мультиагентная система с ИИ выявляет скрытые проблемы в работе сервисов

Разработчики столкнулись с проблемой, когда внешне работающие сервисы теряли пользователей на определённых этапах, но при этом стандартные алерты оставались безмолвными. Для решения этой задачи было предложено использовать систему, способную анализировать поведение пользователей и выявлять аномалии, указывающие на скрытые неполадки.

Созданная мультиагентная система ИИ берёт на себя диагностику в production-среде, что позволяет оперативно реагировать на неочевидные проблемы. Вместо прямого скармливания больших языковых моделей (LLM) всем логам, архитектура системы оптимизирована для эффективного анализа данных, что обеспечивает точность и скорость в обнаружении критических точек.

Этот подход позволяет значительно сократить время на поиск и устранение дефектов, которые могли бы негативно сказаться на пользовательском опыте и бизнес-метриках. Автоматизация такой диагностики снижает нагрузку на инженеров и улучшает общую стабильность работы сервисов.

Итоговая архитектура системы была разработана после нескольких итераций, чтобы обеспечить наилучшую производительность и масштабируемость. Она способна выявлять сценарии, при которых, несмотря на отсутствие явных ошибок, пользователи не могут полноценно использовать функционал сервиса, что приводит к невидимым потерям.