Опыт внедрения десятков проектов позволяет выделить не только лучшие практики, но и типичные антипаттерны — решения, которые кажутся логичными, но ведут к провалу. Давайте пройдемся по основным, чтобы не наступать на грабли, на которые уже наступили многие.

Антипаттерн 1: «Давайте сразу сделаем общего супер-агента на все случаи жизни»

• Ошибка: Попытка создать одного AI-агента, который и с клиентами общается, и код пишет, и аналитику делает.

• Проблема: Промпты становятся монструозными, качество падает по всем фронтам, система неуправляема. «Универсальный солдат» оказывается плохим специалистом в каждой конкретной области.

• Паттерн: Специализированные микросервисы (Agents as a Service). Создайте отдельного, узкоспециализированного агента для каждой бизнес-домена: support-agent, code-review-agent, meeting-summary-agent. У каждого свой набор инструментов, промптов и даже модель (легкая/тяжелая). Объединяйте их через оркестратор.

Антипаттерн 2: «Мы просто подключим LLM к нашей БД через LangChain, и все заработает»

• Ошибка: Использование тяжелых абстракций и цепочек «из коробки» без понимания, что происходит внутри.

• Проблема: Потеря контроля, неоптимальные затраты, сложность дебагга, магические сбои. Вы не понимаете, какие именно запросы летят к LLM и БД.

• Паттерн: Понимание основ и построение кастомных пайплайнов. Начните с простых скриптов, напишите свой RAG-конвейер, явно управляя эмбеддингом, поиском и промптом. Используйте фреймворки (LangChain, LlamaIndex) как источник идей и удобных утилит, а не как черный ящик.

Антипаттерн 3: «Температуру поставим 0.7, чтобы ответы были креативнее»

• Ошибка: Использование высокой температуры ( temperature > 0.1) для задач, требующих точности и повторяемости.

• Проблема: На один и тот же вопрос модель выдает разные ответы, что ломает логику последующей обработки, делает невозможным тестирование и подрывает доверие.

• Паттерн: temperature=0 для детерминированных задач. Используйте высокую температуру ТОЛЬКО для задач брейншторминга, генерации идей, креатива. Для извлечения фактов, классификации, работы с данными — всегда temperature=0 или близкое к нулю.

Антипаттерн 4: «Мы проигнорируем модерацию выхода, ведь у нас внутренняя система»

• Ошибка: Думать, что если система внутренняя, то не может сгенерировать токсичный, biased или опасный контент.

• Проблема: LLM, обученная на интернете, может воспроизводить стереотипы в отчетах или неуместные шутки в корпоративном чате. Это создает репутационные и юридические риски.

• Паттерн: Многоуровневая модерация. Всегда ставьте финальный фильтр на выходе LLM. Это может быть быстрый классификатор, вызов Moderation API или простая проверка по стоп-словам. Внутренние системы требуют не меньшего контроля.

Антипаттерн 5: «Не будем ничего логировать, чтобы не перегружать диски»

• Ошибка: Экономия на логировании промптов, ответов и контекста для «оптимизации».

• Проблема: Когда пользователь получает плохой или опасный ответ, вы не можете воспроизвести ситуацию, чтобы понять, почему это произошло. Невозможно улучшать систему.

• Паттерн: Обязательное structured-логирование. Логируйте в структурированном виде (JSON) как минимум: user_query, final_prompt_sent_to_llm (или его хэш), full_model_response, used_chunks_from_rag, metadata. Храните логи ограниченное, но достаточное время (7-30 дней). Это ваша «черная коробка» и источник данных для улучшения.

Золотой паттерн: «Постепенное усложнение»  
Начните с самого простого рабочего прототипа: один промпт, одна модель, ручная проверка выхода. Затем итеративно добавляйте: RAG -> Агента -> Оптимизации -> Мониторинг. На каждом шагу вы учитесь и управляете рисками.

Вывод для проекта:  
Избегание этих антипаттернов сэкономит вам месяцы работы и сотни тысяч рублей. Внедрение LLM — это инженерная дисциплина, где простота, контроль, наблюдение и безопасность важнее попыток реализовать «крутую магию» с первого дня. Думайте как инженер, а не как волшебник.