← Автономность

Уровни автономии

Шкала L0–L5 наследует базовый стандарт TM Forum AN и расширяет его измерениями для AI: предохранители расходов, проверка вывода LLM по схеме, резервные цепочки моделей, ограничение прав инструментов, петля обратной связи по оценочным метрикам.

Ручной

Система только наблюдает — никаких автоматических действий.

Роль человека: Все действия выполняет человек руками.
Пример из реальных систем: Мигающая лампочка на сервере. Администратор читает логи и реагирует.

В Arcanada

Ни один активный компонент Arcanada не работает на L0 — каждый продукт проходит хотя бы контрольную точку L1.

Adsessor L0→L4 Legal Arcana L0→L3

С помощью

Выполняет заранее настроенные предсказуемые подзадачи (cron, шаг пайплайна). Ошибки уходят в «сырые» логи без классификации.

Роль человека: Запускает каждое значимое действие; читает логи вручную.
Пример из реальных систем: Cron-задание резервного копирования. Запускается по расписанию, завершается с кодом 0 или 1, пишет в файл.

В Arcanada

Email Agent (разбор входящих по IMAP по расписанию), Long Term Memory (исследовательская фаза), ARCA Assistant (планирование), Auth Arcana (Phase 0), Datarim CLI (управляется человеком по замыслу — L1 и есть целевой уровень).

Verdicus L1→L4 Datarim L1→L2 Disk Arcana L1→L4 Arcanada Support Center L1→L3 Scrutator L1→L3 Long Term Memory L1→L3 Model Connector L1→L3 Arcanada Status L1→L2

Частичный

Замкнутый цикл управления в узкой области со статическими правилами. Есть эндпойнт проверки состояния, ошибки классифицированы, после каждого запуска отправляется отчёт в панель.

Роль человека: Контролирует и одобряет решения; разбирает оповещения.
Пример из реальных систем: Kubernetes liveness probe: при падении пода — автоматический перезапуск в пределах заданного числа попыток.

В Arcanada

Verdicus, Transcribator, Ops Bot, Munera, Support, Scrutator, Model Connector, Agent Dreamer — на этом уровне работает большая часть живых продуктов экосистемы.

Auth Arcana L2→L4 Transcribator L2→L4 Arcanada Ops Bot L2→L4 Muneral / Munera Arcana L2→L3 Email Agent L2→L3 Arcanada Agent System L2→L3

Условный

Наблюдение в реальном времени через структурированные логи и трассировки (оценочные метрики, трассировки). Сигнал живости, приёмочная проверка после деплоя, проверка учётных данных при старте, явная иерархия исключений. Адаптируется по динамическим политикам.

Роль человека: Подтверждает нетривиальные решения; разбирает неизвестные сбои.
Пример из реальных систем: AWS Auto Scaling по CloudWatch — метрика пересекает порог, система масштабируется. Решение принимается по политике; человек утверждает политику, а не каждое действие.

В Arcanada

Целевой уровень для Munera, Support, Scrutator, Model Connector, Agent Dreamer, Email Agent, ARCA Assistant.

Agent Dreamer L3→L4 ARCA Assistant L3→L3

Высокая автономия · Самовосстановление

Самообнаружение, самодиагностика и самовосстановление между разными сервисами. Повторы с классификацией ошибок, предохранители, резервные цепочки моделей, контрольные точки состояния, журнал восстановления, база известных решений, проверка после восстановления, жёсткие лимиты расходов на вызовы LLM.

Роль человека: Вмешивается только при совершенно неизвестных сбоях.
Пример из реальных систем: Kubernetes self-healing (под упал — перезапланирован), Netflix Chaos Monkey, Spinnaker auto-rollback. Плюс для AI-агентов: жёсткий лимит расходов (история с $437 от неконтролируемого цикла в OpenAI — это именно то, что происходит без него).

В Arcanada

Целевой уровень для Verdicus, Transcribator, Ops Bot (первый пилот самовосстановления), Auth Arcana, Disk Arcana, Agent Dreamer.

Полная автономия · Самооптимизация

Замкнутый цикл управления охватывает все сервисы. Проактивное самоулучшение: A/B-тестирование промптов и моделей, динамическая маршрутизация между провайдерами, контроль расходов с автоматическим переключением на более дешёвую модель, улучшение промптов по оценочным метрикам, эволюция графа знаний.

Роль человека: Задаёт цели. Рутинное взаимодействие не нужно.
Пример из реальных систем: Система автопилота, которая сама настраивает политику маршрутизации по наблюдаемым паттернам трафика и размеченному набору данных с результатами.

В Arcanada

Стратегический горизонт — то, что мы не выпустим в 2026 году. Кандидаты: Transcribator (когда объём перевалит 1000+/день), Model Connector (маршрутизация между провайдерами). Жёсткий лимит расходов и размеченный датасет для оценки — обязательные условия без исключений.

AI-specific dimensions

5 направлений, отсутствующих в исходном TM Forum baseline. Обязательны для каждого уровня L2+.

Контроль расходов на LLM

Реальный инцидент 29.04.2026: $437 в OpenAI за 8 часов из-за неконтролируемого цикла. Жёсткий лимит расходов — обязательное условие без исключений.

Проверка вывода по схеме

Инъекция промптов (OWASP LLM01) и дрейф схемы в ответах LLM. Zod/JSON-схема на L3, корректирующие повторы на L4.

Резервная цепочка моделей

Сбой провайдера / устаревание / превышение лимита требует замены модели в рантайме (Claude → GPT → локальная). Агент с одной моделью не пройдёт приёмочный критерий L4.

Ограничение прав инструментов

Запись файлов и запуск команд оболочки агентом — новая поверхность атаки (OWASP LLM06 Excessive Agency). Рискованные инструменты изолированы на L4.

Eval / RLHF-петля

Самооптимизация без размеченной оценки не имеет сигнала. Каждое решение получает обратный сигнал; мета-петля корректирует промпты.