Создание AI-агента может занять несколько часов, но его развертывание в продакшене часто растягивается на недели. Независимо от того, используете ли вы OpenClaw, кастомную настройку LangChain или собственный код агента, инфраструктурные задачи остаются одинаково сложными. Docker, сетевая конфигурация, управление процессами, изоляция, масштабирование — все эти шаги необходимы просто для того, чтобы запустить агента с API-эндпоинтом.
Текущее состояние деплоймента агентов
Современный процесс развертывания AI-агента включает несколько обязательных этапов:
Вычислительные ресурсы — настройка VPS или Docker-контейнера. Это базовый уровень, требующий выбора подходящего инстанса, установки зависимостей и конфигурации среды выполнения.
Сетевая конфигурация — работа с портами, доменами, SSL-сертификатами. Каждому агенту нужен свой API-эндпоинт, что подразумевает настройку маршрутизации, защищенного соединения и управления доменными именами.
Управление процессами — обеспечение постоянной работы агента, обработка сбоев, автоматические перезапуски. AI-агенты могут падать из-за ошибок в LLM-ответах, проблем с внешними API или ресурсных ограничений.
Изоляция — при запуске нескольких агентов критически важно предотвратить их взаимное влияние. Агенты могут выполнять произвольный код, работать с файловой системой и совершать сетевые запросы, что создает риски безопасности и стабильности.
Интеграции с каналами — настройка вебхуков и токенов для WhatsApp, Telegram, Slack и других платформ. Каждый канал требует своей конфигурации, обновления webhook URL и управления секретами.
Масштабирование — если нужен более чем один агент, все перечисленные шаги приходится повторять для каждого экземпляра. Это превращается в полноценный инфраструктурный проект еще до начала конфигурации самой логики агента.
Альтернативный подход: агенты как API
Представьте, что весь этот инфраструктурный слой можно заменить одним API-вызовом. Именно такой подход реализован в платформе GoPilot, где создание и запуск агента сводится к отправке HTTP-запроса:
curl -X POST https://api.gopilot.dev/v1/agents \
-H "X-API-Key: gopt_live_YOUR_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"name": "Research Assistant",
"model": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
"llm_keys": [{"provider": "anthropic", "api_key": "sk-ant-YOUR_KEY"}],
"tool_integrations": {
"brave_search": {"enabled": true, "credentials": {"apiKey": "YOUR_BRAVE_KEY"}}
}
}'
Этот запрос создает работающего агента внутри изолированной микро-ВМ менее чем за секунду. Агент получает возможность веб-поиска, собственную файловую систему и немедленно доступный чат-эндпоинт.
При запуске платформа поддерживает OpenClaw как первую среду выполнения, что дает доступ к 12+ каналам коммуникации (WhatsApp, Telegram, Slack, Discord, Signal и другим) из коробки. В дорожной карте — добавление дополнительных сред выполнения для различных фреймворков и подходов к созданию агентов.
Почему микро-ВМ вместо контейнеров?
Выбор микро-ВМ в качестве технологии изоляции обусловлен спецификой AI-агентов — программ, которые генерируют и исполняют код, обращаются к внешним API и часто работают в мультитенантных средах.
Docker-контейнеры разделяют ядро с хост-системой. Для агентов, которые могут выполнять потенциально опасные операции, это создает риски безопасности. Микро-ВМ обеспечивают аппаратную изоляцию на уровне гипервизора, что значительно повышает безопасность при работе с непроверенным кодом, который генерируют LLM.
Каждый агент работает в полностью изолированной среде с собственной файловой системой, сетевым стеком и ограничениями ресурсов. Это предотвращает конфликты между агентами и защищает хост-систему от потенциально вредоносных действий.
Такой подход также упрощает управление жизненным циклом агентов — их можно создавать, останавливать и удалять программно, без необходимости управления базовой инфраструктурой. Для разработчиков это означает возможность сосредоточиться на логике агентов, а не на DevOps-задачах.
Инфраструктура автоматически обрабатывает масштабирование, мониторинг и отказоустойчивость, предоставляя разработчикам простой интерфейс для управления агентами через API. Это снижает порог входа для команд, которые хотят экспериментировать с AI-агентами, не имея глубоких знаний в системном администрировании и DevOps.
