Свой стартап на LLM и агентах — это просто! (нет). Или почему технология не всегда так важна. ai.. ai. chatgpt.. ai. chatgpt. llm.. ai. chatgpt. llm. агенты.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии. Анализ и проектирование систем.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии. Анализ и проектирование систем. архитектура.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии. Анализ и проектирование систем. архитектура. искусственный интеллект.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии. Анализ и проектирование систем. архитектура. искусственный интеллект. Программирование.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии. Анализ и проектирование систем. архитектура. искусственный интеллект. Программирование. Проектирование и рефакторинг.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии. Анализ и проектирование систем. архитектура. искусственный интеллект. Программирование. Проектирование и рефакторинг. Развитие стартапа.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии. Анализ и проектирование систем. архитектура. искусственный интеллект. Программирование. Проектирование и рефакторинг. Развитие стартапа. стартап.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии. Анализ и проектирование систем. архитектура. искусственный интеллект. Программирование. Проектирование и рефакторинг. Развитие стартапа. стартап. чатбот.. ai. chatgpt. llm. агенты. агенты ии. Анализ и проектирование систем. архитектура. искусственный интеллект. Программирование. Проектирование и рефакторинг. Развитие стартапа. стартап. чатбот. чатботы.

В эпоху повального увлечения AI кажется, что достаточно взять OpenAI API, найти проблему, написать сложненький промпт и готово — ваш следующий единорог уже на подходе. Однако реальность, как всегда, оказывается намного сложнее и это мираж технологической простоты. В этой статье — рассуждения о том, почему базовая технология или стек целиком — это лишь верхушка айсберга в создании успешного продукта, и почему даже имея доступ к самым передовым технологиям, создать по-настоящему ценный продукт остается сложной задачей.

Свой стартап на LLM и агентах — это просто! (нет). Или почему технология не всегда так важна - 1

Мираж технологической простоты

Современные LLM-модели и агенты действительно впечатляют своими возможностями. Они могут писать код, генерить осмысленные голосовые ответы в реальном времени, накидывать прототипы приложений и многое другое. И кажется, что технологический барьер входа в AI-стартапы становится все ниже: вот вам мощнейшие открытые LLM-модели, такие как Qwen, Mistral и Llama (топовые версии которые попробуй еще разверниツ). Нет железа или неохота их разворачивать под продакшн — берем OpenAI API для готовых решений, агенты — LangChain, боты — Rasa или Dialogflow, и так далее и далее. Почти все core-технологии уже открыты и ждут своего применения.

Однако эта доступность создает опасную иллюзию простоты. Да, собрать прототип на связке Python + OpenAI API можно за пару дней. Но превратить его в продукт, который будут реально использовать по любви и за который даже будут платить — совсем другая история.

Классические проблемы технического стека

Прежде чем погружаться в продуктовые сложности, стоит отметить, что множество AI-стартапов не доживает даже до встречи с пользователями из-за проблем в техническом стеке, который будет вокруг AI-ядра. Особенно показательны две крайности: недоинжиниринг и переинжиниринг.

Недоинжиниринг проявляется в подходе «вроде все работает». На первый взгляд всё выглядит прекрасно, но при ближайшем рассмотрении оказывается, что система полна скрытых и плавающих проблем. Отсутствие обработки ошибок при вызовах LLM API приводит к молчаливым падениям у самых первых пользователей, а захардкоженные прямо в код промпты и прямой вывод ответа модели могут привести к неожиданным результатам. Логов нет, метрик нет, качество ответов модели никто не отслеживает, а отсутствие бизнес-ограничений на токены (rate limiting) приводит к неожиданному их исчерпанию в самый неподходящий момент или к непрогнозируемым тратам.

Сюда же — «недопромптинг». Это когда ответ уже похож на нужный (или отвечает правильно, но иногда галлюцинирует, а люди очень чутко понимают, когда что-то не так и это не прощают), значит надо запускаться, а доработаем потом. Но «доработаем потом» может привести к тому, что нужный ответ танцами с промптом уже не получить, а гарантия качества вообще недостижима без больших изменений.

На противоположном полюсе находится переинжиниринг — стремление к «идеальной» архитектуре или непреодолимое желание переписать всё заново и теперь уж точно правильно. В реальности это часто начинается с категоричных технологических стереотипов типа: «Мы знаем PHP/Python, но это несерьезно, нам нужен Go», «монолит уже не модно, надо на микросервисы», «Rust быстрее, значит лучше».

Мне безумно нравится пример SoundCloud, который перевел свой монолит на десятки микросервисов. Да, с их нагрузкой это было классное решение, молодцы. Но один микросервис сбоил сильно чаще обычного — тот, который отвечал за загрузку и проигрывание музыки. В итоге на открытой странице у тебя комменты уже модно отдельно подгрузились, личные сообщения тоже, рекомендации, лайки — все на месте, круто, а трек не играет. Пара-бара-пам. Пользуюсь ли я SoundCloud? Честно говоря, не вспомню когда последний раз туда заходил. Пример утрированный, но показательный.

При этом реальность такова, что большинство стартапов вообще не доживает до стадии, когда они действительно упираются в технологические ограничения какого-то ими выбранного стека. Из того же PHP при грамотном проектировании можно выжать впечатляющую производительность — Facebook начинался как PHP-проект и смог масштабироваться до миллиардов пользователей, создав при этом свой собственный движок для оптимизации производительности.

Когда речь идет о существующем проекте, первым шагом должна быть попытка выжать максимум из текущих реалий. Вместо слепой веры в чужой успех, важно понимать реальные потребности проекта и возможности команды. Условный монолит с правильно выстроенной архитектурой, грамотным кеш-слоем и хорошо продуманной БД может работать намного эффективнее и надежнее, чем модная распределенная система на микросервисах, где каждый компонент становится потенциальной точкой отказа, усложняет разработку и требует дополнительного мониторинга. Повторюсь, микросервисы — это хорошо, если они уместны, а не как мессия, которая всех спасет.

Конечно, иногда переход на другой стек или архитектуру действительно необходимы, да. Но такой переход должен действительно настояться и быть оправдан.

Ну а новый проект — если нет требований свыше, то надо брать то, с чем умеешь работать и то, что подходит под конкретную задачу. Она у каждого своя, и я искренне не понимаю технологических холиваров. «Мне нравится X, а мне Y, давай спорить что круче» — так у вас условия и проекты разные, об чем спор? У каждого проекта есть собственные требования и вагон собственной специфики (начиная от бизнесовой и заканчивая доступным железом и навыками людей), и потому выбор и опыт у всех может быть очень разный. «Сделать все плохо» — от стека вообще не зависит, со «сделать хорошо» посложнее, но у всех всегда все равно упирается в собственную специфику.

Успешные проекты обычно находят золотую середину, и такой инженерный баланс — важная веха в развитии проекта.

Анатомия успешного продукта

В реальной жизни базовая AI-технология составляет лишь 5-15% успеха продукта. Это всего лишь фундамент, на котором строится всё остальное.

Настоящая продуктовая магия, составляющая ~40-60% успеха, заключается в глубоком понимании проблем пользователя, тщательно проработанном UX и правильной подаче им результатов работы AI. Именно качественная обвязка вокруг хорошей базовой технологии делает продукт по-настоящему ценным.

Мы как пользователи любим когда «все красиво» и это касается как UI, так и решения. «Красиво решить» задачу это важно, но это требует труда, внимания к деталям и итеративных улучшений. Можно прицепить самую мощщщную LLMку, наделать самых мощщщных агентов, можно выучить лучшие практики проектирования, заморочиться над UI/UX, но без «стиля» продукт рискует остаться просто хорошим и функциональным, но не вызывающим того самого вау-эффекта, который отличает великие продукты от просто хороших.

Но успешные продукты не только просто работают и не останавливаются в развитии («сделал чат-бота и в закат» не прокатывает) — они обвешаны десятками различных метрик, которые постоянно отслеживаются и анализируются. Например, в случае AI-чатбота это не просто логи запросов и ответов. Это анализ всей цепочки диалогов, длины фраз и точек прерывания, скорости ответа, правильности ответа, удовлетворенностью ответа и многое другое.

На основе этих данных регулярно выдвигаются гипотезы: например, что после определенных ответов пользователи прерывают диалог, а что-то регулярно требует уточнений. Без A/B-тестов не обойтись: изменяются промпты, настраиваются параметры модели, даются оценки, корректируются сценарии. Этот процесс итеративен и порой кажется бесконечным, но именно так оно и работает.

Не менее важна операционная инфраструктура, на которую приходится 30-40% успеха. Если продукт уже работает, даже есть пользователи, но «юнитка не сходится», то долго такой продукт не протянет. Операционка — самая неприятная инженерам часть в проекте, но без нее, увы, никак.

А почему бы не просто склонировать?

Часто можно услышать: «А давайте сделаем как X, только для Y». Например: «Свой ChatGPT, но для юристов» или «Notion AI, но для маркетологов». Однако такой подход редко приводит к успеху, и на то есть веские причины.

Многие продуктовые решения в успешных продуктах возникли не просто так, а как ответ на специфические проблемы именно их пользователей. Эти решения нельзя просто «пересадить» в другой контекст — они работают именно в той среде, для которой были созданы. За кажущейся простотой успешного продукта часто стоят месяцы или годы итераций и доработок, сложные технические решения, скрытые под простым интерфейсом, и глубокое понимание предметной области. Можно слепо копировать успешных, но залезть им в голову и объяснить почему что-то сделано именно так — невозможно, это магия на кончиках пальцев.

Более того, успешный продукт — это всегда результат работы талантливой разносторонней команды, где каждый участник привносит свою уникальную экспертизу. Продакты стараются глубоко понимать пользователей, дизайнеры делать вау-интерфейсы, разработчики выбирать модельки и строить сложные системы, а эксперты в предметной области обеспечивают соответствие продукта реальным потребностям рынка.

В качестве выводов

Создание успешного AI-продукта — это намного больше, чем просто интеграция чего-либо с LLM или другой core-технологией. Это сложный процесс, требующий глубокого понимания проблем пользователей, талантливой и разносторонней команды, существенных ресурсов на разработку и поддержку, а также постоянных итераций и улучшений.

Технологии действительно становятся доступнее, но это не делает создание успешных продуктов проще. Когда каждый может прицепить чужое мощное апи и на коленке собрать работающий прототип с почти правильными ответами, то это лишь усиливает первичную конкуренцию и сильно смещает фокус с технической реализации на красивую обвязку, стабильную работу в проде, решение конкретных проблем пользователей и операционную эффективность. А своевременное понимание всего этого поможет избежать разочарований и принимать более взвешенные решения на пути к успеху.

Спасибо!

Мои другие статьи:

Как LLM меняют архитектуру систем: от простых дата-пайплайнов к интеллектуальным автономным агентам

Как оценивать ваш RAG-пайплайн и валидировать качество ответов LLM

Нам нужен RAG, вам нужен RAG: как встроить LLM туда, где она не нужна

Автор: antipov_dmitry

Источник

Rambler's Top100