Product Radar
Привет, сообщество Product Radar 👋 Я Александр Лорткипанидзе, основатель проекта ExecAI. Это история не про «очередной AI-стартап» и не про хайп. Это рассказ о том, как два инженера пытались заставить ИИ помогать в реальной работе с инфраструктурой и неожиданно пришли к продукту, который может помочь другим профессионалам.
Наш проект на Радаре:
Платформа выполнения действий ИИ в разных системах под контролем человека
Что такое ExecAI
ExecAI — это платформа, где ИИ выполняет реальные действия в инфраструктуре и бизнес-системах под контролем человека.
Это не умный чат, не автономный агент и не «чёрный ящик».
ExecAI — это исполнитель, который:
- видит контекст живой системы,
- выполняет шаги,
- проверяет результат,
- и останавливается, когда человек говорит «стоп».
Продукт уже используется в проде.
Кто мы и какие у нас роли в проекте
В команде нас двое:
- Александр Лорткипанидзе — сооснователь, DevOps / архитектор. Отвечаю за архитектуру, инфраструктуру, execution-часть и развитие продукта.
- Алексей Рудаков — сооснователь, backend-разработка и системная логика.
Мы оба практикующие инженеры и первые пользователи этой системы.
В чем главная проблема современного ИИ
Если коротко, наша собственная боль до появления ExecAI выглядела так:
Большинство современных ИИ умеют хорошо говорить, а в нашей работе нужен ИИ, который делает шаги в системе и показывает результат.
Мы много лет работаем с реальными системами: инфраструктура, продакшен, инциденты, ответственность. И каждый раз при работе с AI-чатами возникало одно и то же ощущение: он часто даёт здравые идеи, но проблема в том, что он не видит состояние системы, и контекст всё равно приходится собирать руками.
Типичный сценарий выглядел следующим образом:
ИИ говорит: «посмотри логи», «проверь конфигурацию», «возможно, проблема здесь». А дальше, дорогой товарищ, делай сам.
Инсайт отсюда был очень простой и при этом неприятный:
Если ИИ не видит реальную систему — он бесполезен для работы.
Контекст — это не текст. Контекст — это: окружение, состояние системы, результаты команд, история предыдущих действий. ИИ должен сам получать этот контекст, а не просить человека собирать «100500 логов и алертов».
Как появился ExecAI
Мы начали с простого эксперимента: «А что если ИИ не просто рассуждает, а выполняет команды — под контролем человека?»
Так появились базовые принципы ExecAI:
- ИИ не принимает решений сам.
- Он выполняет ровно то, что ему разрешено.
- Человек всегда остаётся в контуре.
На демо это выглядело просто. В реальной системе — оказалось намного сложнее.
Первая версия ExecAI выглядела рабочей, пока мы не попробовали использовать её во время реального инцидента. Контекст терялся между шагами, ИИ начинал повторять одни и те же действия, а цепочка рассуждений распадалась.
После этого стало понятно, что без жёстких правил, контроля шагов и явного состояния execution ничего работать не будет.
Часть кода мы тогда переписали полностью.
Почему мы не взяли готовые агентские фреймворки
Мы попробовали несколько популярных agent-framework’ов. На демо они выглядят убедительно. В живой инфраструктуре быстро всплывают ограничения: контекст распадается, шаги теряются, повторяемость страдает.
Нам нужен был не «чат с тулзами», а исполнитель, который умеет: планировать шаги, выполнять действия, анализировать результат, продолжать работу в одном живом контексте.
Так появился наш собственный слой управления шагами и инструментами.
Что ExecAI реально делает в проде
На сегодняшний день ExecAI используется для:
- развёртывания и сопровождения Kubernetes-кластеров в облаке,
- управления продакшн-инфраструктурой и вычислительными ресурсами,
- диагностики и разбора инцидентов,
- выполнения операционных задач в живом окружении, а не в «чате».
Это не автопилот. Это инструмент, который снимает рутину, но не снимает ответственность.
Мини-кейс из нашей практики
На наших окружениях типовая задача, которая раньше занимала 60–90 минут
(сбор логов, проверка состояния, формирование гипотез) – с ExecAI занимает 20–30 минут. Причина простая: ИИ сам собирает контекст, не теряет шаги и не требует ручной координации.
Безопасность и контроль
Безопасность была критичной с самого начала:
- ИИ не видит креды,
- ИИ не знает IP,
- ИИ получает только результат выполнения,
- все действия логируются,
- поведение управляется текстовыми правилами:
read-only, можно менять, запрещено удалять.
Если человек осознанно скажет: «удалить кластер» — ИИ выполнит. Именно поэтому человек всегда в контуре.
Почему этот проект важен именно сейчас
Пожалуй, главное открытие: людям не нужен ещё один «умный чат», им нужен инструмент, который работает в их системах, понимает реальный контекст, не требует веры в магию.
Бизнес устал от демо, инженеры устали от советов, рынок начал ценить контролируемый ИИ, а не автономный.
ИИ без execution — это консультация.
ИИ с execution — это операционный инструмент.
Зачем мы пришли на Product Radar
Мы пришли за:
- честной обратной связью,
- ранними пользователями,
- партнёрствами с другими стартапами,
- диалогом с людьми, которым важен execution, а не хайп.
Нам особенно интересны коллаборации с командами из областей: DevOps-инструментов, мониторинга и логов, облаков, внутренних порталов и сервис-деска.
Вопросы к сообществу
Нам будет очень полезно ваше мнение:
- Где в вашей инфраструктуре больше всего рутины, которую страшно автоматизировать?
- Какие действия вы бы доверили ИИ при условии контроля и журналирования?
- С какими системами интеграции для вас важнее всего: облака, мониторинг, логи, базы знаний?
Как с нами связаться
Сайт: https://execai.ru
Telegram: @YasonDinAlt2
Открыты к вопросам, идеям и диалогу.
Будем рады вашей поддержке на Product Radar:
Платформа выполнения действий ИИ в разных системах под контролем человека
⭐️ Эту статью написал «Друг Радара». Вы можете добавить свою статью или обсудить ее идею с нами в боте. Мы поможем на всех этапах подготовки и публикации статьи, а также разметим ее в сторисах нашего Telegram-канала @productradar_official. Редакция Блогов Product Radar бережно сохранила авторский стиль, орфографию и пунктуацию.
