Не позволяйте агентам искусственного интеллекта создавать галлюцинирующую инфраструктуру: создание коннектора Docker Compose для Cognee

Автономным AI DevOps и агентам кодирования, таким как Claude Code, Devin, Cursor и GitHub Copilot, все чаще доверяют устранение сбоев развертывания, настройку конвейеров CI/CD и управление локальными многоконтейнерными средами разработки. Тем не менее, когда разработчики просят агента «написать сквозной тестовый сценарий» или «отладить внутреннее сетевое соединение», они могут столкнуться с распространенной проблемой: галлюцинацией топологии контейнера. Например: Галлюцинирующие имена хостов служб: вызов localhost:5432 вместо псевдонима внутренней сети db:5432. Путаница с портами: угадывание неправильного сопоставления портов хоста и контейнера, например предположение, что Redis доступен на 6380, когда файл Compose сопоставляет 6379:6379. Отсутствуют монтирования томов: предполагается, что постоянные пути к файлам не соответствуют настроенным монтированиям. Слепые пятна зависимостей: отсутствуют отношения depend_on или условия проверки работоспособности, такие как service_healthy. Почему это происходит? Большие языковые модели (LLM) генерируют ответы на основе изученных шаблонов и доступного им контекста. Без надежного доступа к фактической конфигурации инфраструктуры приложения они могут генерировать правдоподобные, но неправильные команды и сценарии развертывания.