Загнал ИИ-агента в YAML-песочницу: детерминированный workflow поверх Pydantic AI

Агенты уже пишут код, но в бизнес-автоматизации они сыпятся на каждом шагу: тысячи вызовов в JSON-трейсе, незаметные изменения в промпте, ручная перепроверка каждого действия. Автор перестал доверять агенту вслепую и построил детерминированную песочницу: workflow описывается как YAML, поверх Pydantic AI добавляется wrapper с MCP-инструментами, скиллами и Studio-отладчиком.

Суть подхода: агент не волен делать что хочет, а следует чёткому сценарию из YAML. Каждый шаг проверяется, ошибки видны сразу в отладчике. Это не отказ от LLM, а ограничение его полномочий: модель остаётся мозгом, но действия — под контролем. Автор подробно разбирает код и объясняет, почему в бизнесе иначе нельзя — слишком дорого обходятся галлюцинации и хаотичные вызовы.