LLMOps для корпораций: опыт Schneider Electric с LangSmith

Видимая сцена
В небольшом офисе инженеров по автоматизации на заводе Schneider Electric команда запускает новый AI‑ассистент, который должен помочь операторам быстро находить информацию о состоянии оборудования.

Источник: langchain.com

Конкретный факт
Компания внедрила LLMOps‑фреймворк на базе LangSmith, чтобы контролировать, тестировать и развёртывать более 60 агентов, обслуживающих 140 000 сотрудников по всему миру.

Практическое влияние
Теперь команда может видеть, как работает каждый агент, измерять точность ответов и быстро исправлять ошибки, не рискуя нарушить безопасность данных.

Что проверить
Перед тем как развернуть собственный агент, проверьте, есть ли у вас:
1. Наблюдаемость – видимость всех запросов и ответов.
2. Оценка – метрики качества и точности.
3. Развёртывание – автоматизированный процесс обновления без простоя.

Что изменилось в практике Schneider Electric

Schneider Electric – глобальный лидер в области энергетических технологий. С 160 000 сотрудников и 40 млрд евро годового оборота компания создала внутренний AI‑Хаб с 350 экспертами. Их задача – развивать более 60 агентов, которые помогают оптимизировать потребление энергии, продлевать срок службы активов и ускорять работу разработчиков.

Для того чтобы эти агенты работали в критической инфраструктуре (с строгими требованиями к хранению данных и кибербезопасности), Schneider Electric потребовал единый, масштабируемый и надёжный подход к управлению LLM‑системами.

Почему это важно сейчас

1. Сложность LLM‑систем – традиционные методы MLOps не подходят: нельзя просто смотреть логи, нужно видеть, как агент реагирует на каждый запрос.
2. Требования к безопасности – в энергетической отрасли любые сбои могут привести к серьёзным финансовым и репутационным потерям.
3. Масштаб – 140 000 пользователей в 100+ странах требуют однородного опыта и единых процессов обновления.

Таким образом, без надёжной LLMOps‑платформы команда рискует потерять контроль над качеством, безопасностью и масштабируемостью.

Как превратить это в повторяемый процесс

1. Наблюдаемость – “мы видим, что происходит”

• Самостоятельный LangSmith
• Установите LangSmith в собственной инфраструктуре (AWS EKS) за пределами публичных облаков, чтобы соблюдать правила конфиденциальности.
• Создайте один workspace для каждого AI‑продукта, включающий все среды: dev, QA, pre‑prod, prod. Это позволяет перенести данные из продакшена обратно в dev для дальнейшего обучения.
• Что проверить
• Есть ли централизованный журнал запросов?
• Можно ли фильтровать запросы по продукту и среде?
• Как быстро можно получить метрику «показатель точности» за последний день?

2. Оценка – “мы измеряем качество”

• Метрики
• Точность ответов (accuracy).
• Время отклика.
• Количество отклонённых запросов (guardrails).
• Проверка
• Сравните метрики prod с QA: разница не должна превышать 5 %.
• Убедитесь, что каждый новый prompt проходит автоматический тест.

3. Развёртывание – “мы обновляем без простоя”

• Task‑queue модель
• LangSmith Deployment позволяет ставить задачи в очередь, чтобы обновлять агенты последовательно, не прерывая работу пользователей.
• Проверка
• Есть ли автоматический откат при ошибке?
• Как быстро можно применить патч к 10 000 запросов в секунду?

4. Фреймворк зрелости

Schneider Electric совместно с LangChain создали «LLMOps maturity framework», который описывает уровни готовности:
1. Начальный – ручное тестирование.
2. Средний – автоматизированные метрики.
3. Продвинутый – CI/CD, мониторинг, автоматический откат.

Проверьте, на каком уровне находится ваша команда, и планируйте переход к следующему.

Где ограничения и риски

Что делать дальше

1. Оцените готовность – используйте таблицу зрелости, чтобы понять, где вы сейчас.
2. Выберите пилотный продукт – начните с одного AI‑ассистента, который обслуживает небольшую группу пользователей.
3. Настройте LangSmith – разверните self‑hosted экземпляр, создайте workspace и подключите метрики.
4. Проведите тесты – сравните prod и QA, убедитесь, что отклонения не превышают 5 %.
5. Запустите task‑queue – обновите агента без простоя, проверьте откат.
6. Документируйте – создайте чек‑лист, который можно использовать для всех новых агентов.

Практический чек‑лист (на неделю)

Дополнительные рекомендации по внедрению

Для успешного масштабирования LLMOps в корпоративной среде важно учитывать несколько ключевых аспектов, которые выходят за рамки технической настройки. Во-первых, необходимо обеспечить обучение команды: проведите воркшопы по работе с LangSmith для разработчиков и инженеров данных. Во-вторых, создайте внутреннюю базу знаний с примерами успешных кейсов и шаблонами конфигураций. В-третьих, настройте регулярные ревью метрик (еженедельно) и аудит безопасности (ежемесячно). Это позволит не только поддерживать качество агентов, но и быстро адаптироваться к изменениям в бизнес-требованиях.

Источники

• Schneider Electric Built Their LLMOps Foundations At Enterprise Scale With LangSmith

Что почитать дальше

• Azure vs AWS: где развертывать AI-агентов в 2026? Сравнение платформ
• Обновления безопасности от Anthropic: что изменилось и почему это важно
• 8 сервисов для проверки бензина: где есть топливо сейчас
• AI-агент вышел из-под контроля: как не потерять управление компанией
• DeepEval 4.0: фреймворк оценки LLM-агентов с 15К звёзд — что работает в 2026 для CI/CD-пайплайна