VK Cloud представила концепцию мониторинга ошибок на клиенте для питания ИИ-агентов

На конференции VK Cloud Conf 2026 показали систему мониторинга ошибок для так называемого толстого клиента. Ее встраивают в код как небольшой JS-скрипт, похожий на счетчик Яндекс.Метрики. Но этот скрипт собирает не трафик, а детали ошибок: тип устройства, контекст и конкретные сбои. Эти данные формируют структурированный лог.

Логи сразу попадают в аналитическую СУБД ClickHouse. Это позволяет агрегировать, фильтровать и анализировать данные без дополнительной обработки. Без такого инструмента разработчикам пришлось бы писать много кода для сбора и вывода ошибок.

Система особенно полезна для ИИ-агентов, которые анализируют и исправляют код. Агенты работают эффективнее, если получают не сырые логи, а подготовленные данные об ошибках с клиента и сервера. Агент проверяет результат своей работы, анализируя четкие сообщения об ошибках от системы мониторинга. Это сокращает время на интерпретацию разрозненной информации. По оценкам, продуктивное время работы агентов может вырасти с 3,5 до 15 часов.

Для автоматизации разработки это сдвиг парадигмы. Вместо создания агентов, разбирающихся в хаосе системных логов, можно улучшать их аналитические способности на основе качественных данных. Это снижает порог входа для использования ИИ в DevOps и SRE, делая автономное исправление ошибок надежнее. Пользователи получат более стабильные приложения, так как критические ошибки будут обнаруживаться и исправляться автоматически.

Такие системы мониторинга могут стать стандартом. Они создают замкнутый цикл: приложение генерирует ошибки, инструмент их структурирует, ИИ-агент анализирует и применяет исправление. Это ведет к проактивной и автономной поддержке ПО, где время между сбоем и его устранением минимально. Успех зависит от качества сбора данных, соблюдения приватности и способности ИИ-агентов корректно работать с информацией.