Типичные архитектурные ошибки AI-агентов

Когда правильный код становится архитектурной ошибкой

Большинство современных агентных систем работают через последовательное исследование репозитория. Они используют карты проекта, поиск по символам, анализ зависимостей и различные механизмы выбора контекста.

Такой подход позволяет находить нужные участки кода значительно эффективнее, чем простое чтение всех файлов подряд.

Однако исследование показывает, что хорошая навигация по репозиторию ещё не гарантирует понимания архитектуры.

Агент может:

• обнаружить релевантный файл;

• внести корректное изменение;

• успешно собрать проект;

• пройти тесты.

Но при этом нарушить архитектурные ограничения, существующие за пределами локального контекста задачи.

В результате появляется код, который выглядит правильным на уровне отдельного изменения, но создаёт проблемы на уровне системы.

Ошибка №1. Следование шаблону без понимания причин

Одной из наиболее часто упоминаемых проблем становится поверхностное сопоставление паттернов.

Агент находит похожий участок кода и использует его как образец для решения новой задачи. Такой подход часто оказывается полезным, поскольку позволяет быстро воспроизводить существующие практики проекта.

Но исследование указывает на важное ограничение.

Агент может увидеть, что команда использовала определённый архитектурный паттерн, но не понимать, почему этот паттерн появился.

Например, ограничение между двумя модулями может быть связано с требованиями безопасности, особенностями предметной области или историческими архитектурными решениями. Если эта информация отсутствует в коде, агенту трудно восстановить её автоматически.

В результате внешне правильное изменение способно нарушить архитектурный замысел системы.

Ошибка №2. Игнорирование скрытых зависимостей

Современные инструменты активно используют графы зависимостей для анализа структуры проекта.

Такие графы хорошо показывают явные связи между пакетами, модулями и библиотеками. Но исследование отдельно отмечает, что они значительно хуже отражают скрытые зависимости.

К ним могут относиться:

• бизнес-правила;

• ор�анизационные ограничения;

• особенности развёртывания;

• соглашения между командами;

• требования к последовательности операций.

Проблема заключается в том, что подобные связи часто не представлены в явном виде внутри репозитория.

Поэтому агент способен корректно проанализировать технические зависимости и одновременно пропустить ограничения более высокого уровня.

Ошибка №3. Выход за пределы локального контекста

В исследовании также упоминается тенденция к избыточным изменениям.

После нахождения решения агент может начать редактировать дополнительные участки проекта, которые кажутся связанными с задачей.

Такие действия не обязательно приводят к ошибкам, однако увеличивают риск непреднамеренного изменения архитектурных границ системы.

Чем больше область модификации, тем выше вероятность затронуть части проекта, которые не были полностью исследованы.

По этой причине современные подходы всё чаще делают акцент на управляемой навигации по репозиторию и ограничении области изменений.

Ошибка №4. Подмена архитектуры стилем

Ещё одна проблема связана с тем, что агенту проще обнаружить стилистические закономерности, чем архитектурные.

Форматирование кода, соглашения об именовании, структура каталогов и шаблоны реализации хорошо видны в репозитории. Архитектурные причины появления этих правил — значительно хуже.

В результате агент может аккуратно воспроизводить стиль проекта и при этом нарушать его архитектурные принципы.

Исследование прямо указывает на риск путать регулярности в коде с архитектурным замыслом системы.

С точки зрения проверки результата такая ошибка может долго оставаться незаметной.

Ошибка №5. Локальная корректность и глобальная несогласованность

Наиболее серьёзная проблема, которая повторяется в нескольких источниках, связана с расхождением между локальной и глобальной корректностью.

Локально изменение может выглядеть полностью обоснованным.

Глобально оно способно:

• нарушить разделение ответственности;

• создать нежелательные зависимости;

• обойти существующие ограничения;

• усложнить дальнейшее сопровождение системы.

Исследование подчёркивает, что именно такие случаи становятся причиной интереса к отдельной оценке способности агента исследовать репозиторий.

Если агент получил правильный ответ случайно или через поверхностный поиск, успешное выполнение задачи ещё не говорит о понимании проекта.

Как команды пытаются снизить риск архитектурных ошибок

Материалы исследования не предлагают универсального решения, однако показывают несколько повторяющихся практик.

Во-первых, используются специальные инструкции проекта — AGENTS.md, CLAUDE.md и аналогичные файлы. Они содержат архитектурные ограничения, правила работы и сведения о проекте, которые трудно восстановить только по коду.

Во-вторых, применяются проверки соответствия архитектуре. Исследование описывает подход, в котором ограничения явно задаются, а затем контролируются через тесты, проверки зависимостей, CI-процессы и другие механизмы контроля.

В-третьих, архитектурные решения рекомендуется сохранять в постоянных артефактах проекта — документации, ADR и других источниках знаний. Это позволяет уменьшить зависимость от конкретной сессии агента.

Важно отметить, что сами источники рассматривают эти механизмы как способы снижения риска, а не как полное решение проблемы.

Почему проблема остаётся актуальной

Исследование показывает, что современные агенты стали значительно лучше ориентироваться в больших репозиториях. Они умеют строить карты проекта, анализировать зависимости и находить релевантный контекст.

Но архитектурные ошибки возникают не только из-за недостатка информации о структуре системы.

Во многих случаях причиной становится отсутствие понимания того, почему система устроена именно таким образом.

Именно поэтому в материалах 2025–2026 годов всё чаще обсуждается не только генерация кода, но и способность агента исследовать проект, понимать ограничения и работать с архитектурным контекстом.

Вывод

Материалы исследования показывают, что успешное выполнение задачи и сохранение архитектуры проекта — не одно и то же.

Агент может найти правильное решение локальной проблемы, пройти проверки и при этом ухудшить структуру системы. Наиболее типичные причины таких ситуаций связаны с поверхностным сопоставлением паттернов, пропуском скрытых зависимостей, смешением стилистических и архитектурных правил, а также недостаточным пониманием причин существования архитектурных ограничений.

Поэтому современные подходы всё чаще рассматривают архитектурный контекст как отдельный объект работы. Чем сложнее становится проект, тем важнее оказывается не только способность генерировать код, но и способность понимать границы системы, внутри которой этот код должен существовать.