Инфраструктура AI-агентов Workday силами четырех инженеров
Более половины компаний из списка Fortune 500 используют Workday для управления персоналом, финансами и IT-процессами. В 2025 году руководство Workday увидело рыночный потенциал в создании агентных решений и поставило задачу вывести автономных агентов в промышленную эксплуатацию к концу 2026 года. Развертывание автономного программного обеспечения в столь жестко регулируемых сферах обычно сопряжено с масштабными инженерными издержками, поскольку внутренние сервисы обязаны строго соответствовать корпоративным политикам аудита, безопасности и хранения данных.
Первоначальную реализацию проекта поручили команде платформы агентов (Agent Platform), состоявшей всего из четырех инженеров. Ключевой вопрос перед организацией заключался в том, способна ли столь малочисленная группа создать масштабируемую среду исполнения агентов, отвечающую требованиям комплаенса Fortune 500, без раздувания инженерного штата. Workday доказала: стандартизация на базе существующих фреймворков оркестрации вместо разработки собственной бэкенд-архитектуры с нуля позволила четырем специалистам закрыть функциональные потребности корпорации.
Стандартизация уровня оркестрации
Чтобы контролировать инфраструктурные расходы, команда отказалась от написания кастомного серверного движка. Вместо этого Workday использовала LangGraph для оркестрации агентов и LangSmith для трассировки, мониторинга и валидации. Выбор LangGraph предоставил внутренним разработчикам гибкость на уровне проектирования: его графовая модель позволила собирать любые конфигурации — от базовых циклов ReAct до сложных детерминированных рабочих процессов — без навязывания жестких ограничений со стороны базовой платформы.
Небольшая команда также разработала внутренний Python SDK, который старший инженер по машинному обучению Алекс Гатто (Alex Gatto) охарактеризовал как «Workday LangChain». Эта библиотека обернула примитивы LangChain и направила запросы через внутренние сервисы Workday, включая шлюз LLM, сервис поиска RAG и прочие внутренние инструменты. Как отметил Гатто, инфраструктурное решение переложило стандартные проблемы бэкенда на готовый стек:
«Что мне больше всего нравится в LangChain Agent Server и LangSmith, так это объем возможностей из коробки. Разработчики фреймворка действительно глубоко продумали архитектуру создания агентов».
Алекс Гатто подчеркнул, что «бэкенд перестал быть узким местом», добавив: «LangChain взял эту работу на себя». Подобная абстракция сформировала единый стандартизированный слой поверх внутренних инструментов, ранее функционировавших изолированно.
Управление и комплаенс в условиях жесткого аудита
Главное техническое возражение к такой компактной структуре команды сводилось к рискам: способны ли четыре инженера гарантировать строгий аудит и корпоративную безопасность. Команда решила этот вопрос на старте, выпустив Workday Agent System of Record в качестве первого ключевого релиза. Этот слой управления контролирует доступ агентов к конкретным API и работает напрямую поверх бэкенд-сервера и платформы валидации.
Поскольку серверные реализации LangChain изначально поддерживают протоколы A2A и MCP, каждый запущенный командой сервер агентов автоматически соответствовал обоим стандартам. Когда внутренние разработчики модифицируют логику графа, изменения мгновенно применяются в серверной среде без привлечения бэкенд-инженеров для доработок.
«Без скорости и зрелости LangSmith мы бы просто не смогли предоставить результат нашим клиентам».
По словам Алекса Гатто, этот фундамент позволил платформенной команде оперативно закрыть вопрос руководства о поддержке протоколов A2A и MCP — на момент запроса топ-менеджмента они уже работали в проде.
Сокращение циклов разработки
Раньше создание прототипа агента занимало от 4 до 5 месяцев без каких-либо гарантий релиза в промышленную эксплуатацию. На базе новой платформенной архитектуры инженерные команды развертывают рабочий прототип в тестовой среде менее чем за сутки — со встроенной аутентификацией и соблюдением требований безопасности.
Операционная трансформация напрямую отразилась на масштабировании структуры. После запуска базовой платформы первоначальная команда из четырех человек выросла примерно до 30 специалистов, а инвестиции в направление продолжают увеличиваться.
Алекс Гатто подтвердил: благодаря успеху партнерства с LangChain и достигнутым операционным показателям компания увеличила штат команды более чем в три раза.
В чём смысл
Затраты на содержание гигантских команд бэкенда теряют смысл, если запуск сложного корпоративного продукта можно закрыть ресурсами всего четырех специалистов. Workday подтвердила это на практике: вместо изобретения собственного серверного движка разработчики собрали рабочую инфраструктуру на готовых инструментах LangChain, сняв инженерные барьеры с внутренних сервисов. По словам самой компании, связка LangSmith и LangGraph взяла на себя рутину оркестрации и валидации, позволив одновременно закрыть требования комплаенса и безопасности уровня списка Fortune 500. Стандартизация оркестровки на готовом стеке превращает штат платформенной разработки из бесконечной статьи расходов в компактный инженерный узел.
Источник: LangChain Blog