Половина AI-агентов в продакшене — это if-условия с огромным счетом за GPU

Статья на Dev.to обращает внимание на проблему «AI-инженерии ради резюме», когда разработчики внедряют сложные AI-агенты для задач, которые можно решить простым детерминированным кодом. Автор утверждает, что многие системы переусложнены: использование дорогих LLM для задач вроде регулярных выражений, SQL-запросов или простых деревьев решений приводит к ненужным задержкам, расходам и новым точкам отказа. В статье представлен практический чек-лист, помогающий инженерам определить, когда стоит использовать ИИ, а когда — традиционное программирование. Основная мысль заключается в том, что ИИ следует применять только для задач с реальной неопределенностью, таких как обработка неструктурированного текста или нечеткий поиск, а не делать его инструментом по умолчанию для любой задачи. Приоритет простоты и поддержки кода позволяет избежать технического долга, возникающего при необоснованном внедрении LLM в рабочие процессы.