Bus Factor AI-агента: кто понимает процесс, кроме него
Всю неделю мы говорили о долге понимания в коде. Но с AI он появляется не только там.
Представим, команда автоматизировала процесс через агента.
Агент знает нужные промпты, использует MCP, ходит во внутренние системы, выполняет инструкции и закрывает заметную часть работы.
Формально Bus Factor вырос: процесс больше не зависит от одного Васи.
Фактически Вася просто стал цифровым.
Раньше говорили:
«Это знает только Вася».
Теперь:
«Это делает агент. Лучше его не трогать».
Получился тот же knowledge silo, только теперь он спрятан между системным промптом, конфигурацией MCP и особенностями конкретной модели.
Я бы проверял такую автоматизацию несколькими вопросами:
— Где хранятся инструкции агента?
— Версионируются ли промпты и конфигурация?
— Понятно ли, какие инструменты он вызывает и с какими правами?
— Можно ли восстановить логику процесса по шагам?
— Кто владеет агентом и отвечает за изменения?
— Что сломается при смене модели?
— Сможет ли человек проверить результат и разобраться, почему агент принял такое решение?
Необязательно уметь вручную повторить каждое действие агента за то же время. Но команда должна понимать входы, решения, ограничения и точки контроля.
Иначе агент ускоряет процесс, одновременно увеличивая долг понимания. Всё работает быстро, пока не меняется модель, API, сотрудник или исключение в бизнес-правиле. После этого начинается археология, только раскапывать приходится не код, а цепочку промптов и вызовов инструментов.
Автоматизация должна убирать ручную работу, а не превращать знание процесса в чёрный ящик.
Если завтра ваш основной AI-агент перестанет запускаться, команда восстановит процесс по документации или начнёт изучать его поведение по логам?
Всю неделю мы говорили о долге понимания в коде. Но с AI он появляется не только там.
Представим, команда автоматизировала процесс через агента.
Агент знает нужные промпты, использует MCP, ходит во внутренние системы, выполняет инструкции и закрывает заметную часть работы.
Формально Bus Factor вырос: процесс больше не зависит от одного Васи.
Фактически Вася просто стал цифровым.
Раньше говорили:
«Это знает только Вася».
Теперь:
«Это делает агент. Лучше его не трогать».
Получился тот же knowledge silo, только теперь он спрятан между системным промптом, конфигурацией MCP и особенностями конкретной модели.
Я бы проверял такую автоматизацию несколькими вопросами:
— Где хранятся инструкции агента?
— Версионируются ли промпты и конфигурация?
— Понятно ли, какие инструменты он вызывает и с какими правами?
— Можно ли восстановить логику процесса по шагам?
— Кто владеет агентом и отвечает за изменения?
— Что сломается при смене модели?
— Сможет ли человек проверить результат и разобраться, почему агент принял такое решение?
Необязательно уметь вручную повторить каждое действие агента за то же время. Но команда должна понимать входы, решения, ограничения и точки контроля.
Иначе агент ускоряет процесс, одновременно увеличивая долг понимания. Всё работает быстро, пока не меняется модель, API, сотрудник или исключение в бизнес-правиле. После этого начинается археология, только раскапывать приходится не код, а цепочку промптов и вызовов инструментов.
Автоматизация должна убирать ручную работу, а не превращать знание процесса в чёрный ящик.
Если завтра ваш основной AI-агент перестанет запускаться, команда восстановит процесс по документации или начнёт изучать его поведение по логам?