От RAG к агенту: как МТС Web Services автоматизировала первый этап расследования инцидентов

Владимир Дробот, SRE-лид МТС Web Services, рассказал, как их команда эволюционировала от системы RAG-поиска по Jira и Confluence к полноценному ИИ-агенту для анализа тикетов техподдержки. Первое решение позволяло инженерам задавать вопросы на естественном языке и получать ответы из объединённой базы знаний, что ускорило работу, но выявило фундаментальное ограничение: чтобы воспользоваться поиском, нужно было знать, что искать.

При разборе инцидентов причина проблемы часто неизвестна, и инженер не может сформулировать корректный запрос. В результате RAG использовался не во всех задачах, а измерить его реальное влияние на скорость и качество поддержки было сложно. Тогда команда решила поручить системе первый этап расследования целиком — от сбора данных до анализа и выдачи готового решения.

Новый ИИ-агент самостоятельно обрабатывает тикет, ищет релевантную информацию в Jira и Confluence, анализирует найденные материалы и предлагает инженеру готовый ответ или сценарий действий. Это снимает с человека когнитивную нагрузку по формулировке запросов и позволяет объективно оценить сокращение времени на обработку инцидентов.