В ноябре 2026 года вышел отчет
Agentic Operations Survey 2026 по исследованию эксплуатации AI агентов, подготовленный компанией Komodor. Отчет посвящен контролю и управлению AI агентами, точности и стандартизации их результатов, размеру парков агентов, прозрачности затрат на агентов, уровню их автономности и основным ограничениям. Отчет основан на опросе 1000 инженерных руководителей, среди которых 45% занимают позиции уровня директора, 56% работают в организациях численностью 100-499 инженеров, 29% в организациях более 500 инженеров. Половина респондентов представляют направления, связанные с эксплуатацией: Cloud & Infrastructure, Platform Engineering, IT и IT operations, DevOps & SRE, Operations & Automation.
Основные инсайты из отчета:
- Контроль и управление агентами находятся в центре внимания;
- Инженер остается в контуре для большинства изменений в продакшене;
- Точность и стандартизация результатов агентов остаются самой сложной задачей;
- Разрастание агентов уже стало нормой;
- Затраты на агентов остаются непрозрачными;
- Основное ограничение сместилось в эксплуатацию.
Подробные выводы из отчета:
- Контроль и управление агентами находятся в центре внимания. Вопрос возможностей агентов решен, вопрос контроля остается открытым. 49% главных проблем относятся к защитным ограничениям (Guardrails), управлению (Governance) и правам доступа. Главные проблемы в 2026 году: построение безопасных защитных ограничений (54%), управление и безопасность (50%), стандартизация (46%), отсутствие прозрачности прав доступа, RBAC и IAM (43%), отсутствие единого источника истины для данных и контекста (38%), отсутствие прозрачности, бюджетирования и лимитов затрат (26%), отсутствие прозрачности разрастания агентов (25%), оптимизация затрат на агентов (Tokenomics, 19%). В пересчете на 100 респондентов приходится 147 упоминаний контроля и защитных ограничений, 63 управления парком агентов и оценки (Fleet Management & Evaluation), 46 точности и стандартизации результатов, 45 оптимизации затрат;
- Инженер остается в контуре для большинства изменений в продакшене. 76% организаций сохраняют участие инженера (Human in the loop) для части или всех изменений в продакшене. 19% используют агентов только на чтение (Read-only), в 20% все действия агентов утверждают инженеры, 37% разрешают агентам запись только в некритичные рабочие нагрузки. 24% используют полностью автономных агентов без участия человека. Построение безопасных защитных ограничений называют одной из трех главных проблем 57% команд, утверждающих каждое изменение, 51% команд, разрешающих агентам запись в любые системы, и 43% команд с полностью автономными агентами;
- Точность и стандартизация результатов агентов остаются самой сложной задачей. Защитные ограничения останавливают ошибочные действия, при этом пока ни один подход не позволяет агентам дважды одинаково достигать нужного результата и стабильно улучшаться с каждым запуском. 46% респондентов называют стандартизацию одной из трех главных проблем;
- Разрастание агентов (Agent sprawl) уже стало нормой. Десятки агентов в организации стали обычным состоянием. Где-то между десятью и сотней агентов их инвентаризация перестает работать. 84% организаций используют больше десяти агентов (Ops agents), не связанных с написанием кода, 28% используют больше ста. До 10 агентов используют 11% организаций, 10-100 агентов 56%, 100-1000 и более агентов 28%. Каждый девятнадцатый руководитель не может назвать количество агентов в своей организации;
- Затраты на агентов остаются непрозрачными. Затраты на агентов стали существенной статьей бюджета, которую никто не связал с конкретным агентом, запуском или результатом. Сегодня единственным ранним сигналом служит счет от поставщика. 89% организаций тратят на AI агентов от $1 000 в месяц, 68% от $10 000, 38% от $50 000, 12% от $250 000. До $1 000 в месяц тратят 6% организаций, от $1 000 до $10 000 тратят 20%, от $10 000 до $50 000 тратят 30%, от $50 000 до $100 000 тратят 26%, от $250 000 тратят 12%, 6% не знают объема затрат. Каждая четвертая организация не имеет прозрачности, бюджета или лимитов на затраты агентов;
- Основное ограничение сместилось в эксплуатацию. Агенты для написания кода ускорили внесение изменений, и нагрузка легла на команды, которые занимаются эксплуатацией. 86% всех сценариев использования относятся к эксплуатации и не связаны с написанием кода, в среднем респонденты выбирали 3,5 сценария. Главные сценарии использования агентов: автоматизация рутинной операционной работы (Toil, 49%), написание кода и ревью кода (48%), триаж обращений в поддержку (47%), самовосстановление (Self-remediation) и AI SRE (44%), документация (44%), расследование инцидентов (43%), CI/CD пайплайны (37%), анализ изменений (Change intelligence, 27%), гигиена алертов (Alert hygiene, 14%). 44% ждут от агентов устранения проблем в дополнение к их расследованию.
Основные данные из отчета Agentic Operations Survey 2026 приведены ниже: