← Автономность

Уровни автономии

Шкала L0–L5 наследует базовый стандарт TM Forum AN и описывает автономность отдельного агента или продукта. L6 и L7 — расширение для агентных систем: оркестратор, который создаёт агентов, и экосистема, которая развивает собственную инфраструктуру и правила.

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.

Контекст Arcanada

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

Проекты с текущей оценкой этого уровня по реестру:

Adsessor сейчас L0 → цель L4 Legal Arcana сейчас L0 → цель L3 Billing Arcana сейчас L0 → цель L3 Conversion Arcana сейчас L0 → цель L3 Overlook сейчас L0 → цель L3 Voice Agent сейчас L0 → цель L3 Argana AI сейчас L0 → цель L4

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.

Контекст 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).

Проекты с текущей оценкой этого уровня по реестру:

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.

Контекст Arcanada

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

Проекты с текущей оценкой этого уровня по реестру:

Auth Arcana сейчас L2 → цель L4 Transcribator сейчас L2 → цель L4 Arcanada Ops Bot сейчас L2 → цель L4 Muneral / Munera Arcana сейчас L2 → цель L3 Email Agent сейчас L2 → цель L3 Arcanada Agent System сейчас L2 → цель L3 Экосистема Arcanada сейчас L2 → цель L4 Publisher сейчас L2 → цель L3 Control Arcana сейчас L2 → цель L4

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.

Контекст Arcanada

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

Проекты с текущей оценкой этого уровня по реестру:

Agent Dreamer сейчас L3 → цель L4 ARCA Assistant сейчас L3 → цель L3 Cubrim сейчас L3 → цель L5

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).

Контекст 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.

Контекст 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.

Автономность оркестратора · Самосборка

Автономной единицей становится уже не только исполнитель. Оркестратор замечает повторяющийся класс работ, проектирует специализированного агента, выдаёт инструменты и память, ограничивает права, задаёт тесты, запускает в песочнице, оценивает качество, подключает в рабочий процесс и откатывает решение, если агент не справляется.

Роль человека: Задаёт границы: какие агенты могут создаваться, какие инструменты и бюджеты разрешены, какие проверки обязательны и какие действия всё ещё требуют подтверждения.
Пример из реальных систем: Datarim-подобный оркестратор создаёт нового reviewer- или publisher-агента под повторяющийся процесс, проверяет его на исторических кейсах и отключает при падении качества.

Контекст Arcanada

Исследовательский горизонт для Datarim, Consilium, Publisher, Control Arcana и Managed Project Spaces. L6 — это не «много агентов», а автономное проектирование агентной команды в заданных границах.

Автономность экосистемы · Саморазвитие

Вся экосистема умеет наблюдать за здоровьем агентов, видеть узкие места, собирать консилиумы, сравнивать архитектурные решения, строить eval-наборы, вести внутреннюю документацию, обновлять собственные правила, планировать развитие, перераспределять ресурсы и строить инструменты для самой себя в границах, заданных человеком.

Роль человека: Становится законодателем, а не оператором: миссия, запреты, бюджеты, правовые и этические ограничения, критерии эскалации, условия остановки и периодичность пересмотра.
Пример из реальных систем: Агентная экосистема предлагает новый сервис, проводит много-ролевой консилиум, фиксирует возражения и план отката, выделяет бюджет, реализует в песочнице и просит подтверждение только на жёстких гейтах.

Контекст Arcanada

Долгосрочное направление Arcanada: операционная экосистема с памятью, консилиумами, инфраструктурными петлями, исследованиями, управлением и явным откатом. Это не AGI, а автономная инженерная организация из агентов.

Почему появилась верхняя пара

L6 и L7 измеряют уже не исполнителя, а систему, которая создаёт исполнителей

L5 отвечает на вопрос «как агенту лучше выполнять свою работу?». L6 задаёт другой вопрос: «какая новая рабочая единица должна существовать, чтобы этот класс задач больше не решался вручную?». L7 поднимает масштаб ещё выше: «как вся экосистема принимает решения, строит инфраструктуру, помнит ошибки и меняет собственные правила без потери человеческих границ?». Эти уровни не называют систему AGI; они делают её инженерно проектируемой.

Статья: после самовосстановления

AI-specific dimensions

Операционные измерения, без которых L2–L7 превращаются в декларацию: расходы, схемы, fallback, права инструментов и eval-петля.

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.