Mattermost Agents: как запустить ассистента для разбора инцидентов

После обновления до Mattermost 10.3 плагин Agents уже виден в консоли. Инженер упоминает его в треде с логами, но ответа по прошлым инцидентам не получает: для семантического поиска нужны PostgreSQL и расширение pgvector.

Тебе нужен не ещё один чат с моделью. Нужен помощник, который прочитает канал дежурной смены, соберёт симптомы из треда и вернёт список действий там же — без ручного копирования логов во внешний сервис.

Mattermost Agents работает внутри рабочего пространства. Плагин суммирует каналы и треды, извлекает задачи и ищет сообщения по запросу на естественном языке. Модель можно запустить в своей инфраструктуре или подключить через облачного провайдера.

Сначала проведи границу данных

Не начинай пилот со сравнения моделей. Сначала реши, могут ли сообщения, фрагменты конфигурации и логи покидать корпоративную сеть.

Если нет, подними LLM внутри своего контура: плагин поддерживает локальные модели на инфраструктуре пользователя. Это не отменяет проверку сетевых маршрутов, журналирования запросов и доступа к каналам, но убирает передачу контекста внешнему API.

Для облачного контура Mattermost поддерживает OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Cohere, Mistral, Scale AI и OpenAI-совместимые сервисы. У Bedrock понадобится регион AWS и API-ключ либо IAM role.

Выбор провайдера следует из границы данных. Если тред содержит токены, внутренние адреса и части клиентских данных, сначала настрой редактирование такого контента или оставь модель внутри сети. Сравнивать качество ответов есть смысл после этого решения.

Подготовь PostgreSQL до создания агента

Плагину нужен Mattermost Server 10.0 или новее и PostgreSQL. Семантический поиск дополнительно требует pgvector (github.com, docs.mattermost.com).

Без pgvector агент всё ещё может выполнять функции, которым не нужен векторный индекс. Но сценарий «найди похожий инцидент в истории каналов» останется без своей главной опоры — поиска по смыслу.

Начиная с Mattermost 10.3 плагин Agents предустановлен. Его параметры находятся в System Console → Plugins → Agents. На более ранней совместимой версии загрузи архив .tar.gz через System Console → Plugin Management.

Не считай наличие пункта Agents признаком готовности. Проверь отдельно версию сервера, подключение к PostgreSQL и доступность pgvector в той базе, которую использует Mattermost.

Дай агенту одну работу

Первый агент должен разбирать инцидент, а не отвечать на любые вопросы компании.

Рабочий контракт можно сформулировать так: после упоминания в канале агент читает текущий тред, кратко перечисляет симптомы, отделяет подтверждённые факты от предположений и выделяет следующие действия. Плагин уже умеет суммировать треды и каналы, извлекать задачи и выполнять семантический поиск.

Такой сценарий легко проверить. Возьми закрытый инцидент, убери финальное сообщение с решением и вызови агента. Затем сравни его резюме с реальным разбором: не пропустил ли он временную линию, назвал ли затронутый сервис, не выдал ли гипотезу за установленную причину.

Имя выбери до создания. Поле Agent Username потом изменить нельзя, а создатель агента автоматически получает права его администратора. Лучше завести техническое имя вроде incident-assistant, чем привязывать учётную запись к человеку или конкретной модели.

Не включай vision и веб-поиск про запас. Обработка изображений работает только с совместимыми моделями и сервисами. Веб-поиск доступен для Anthropic, OpenAI, Google Gemini и Google Vertex AI. Каждая лишняя возможность расширяет объём данных, который агент может обработать или отправить наружу.

Не превращай ответ модели в команду инженеру

Суммаризация треда безопаснее автоматического действия. Агент может ошибиться в причине сбоя, перепутать старый runbook с новым или предложить ссылку на неподходящий ресурс.

Mattermost по умолчанию держит параметр allowUnsafeLinks в значении false. При такой настройке Markdown-ссылки, которые сгенерировала модель, отображаются как обычный текст, а не как кликабельные ссылки.

Оставь это значение на первом запуске. Включать ссылки стоит после проверки источников агента, прав на каналы и поведения на тестовой выборке инцидентов. Кликабельность экономит секунду; неверная ссылка на форму авторизации или внутреннюю панель создаёт новый канал атаки.

Интеграции с тикетами, репозиториями и runbook лучше вынести во второй этап. Для подключения внешних инструментов проект предоставляет Bridge Client на Go. Сначала добейся устойчивого разбора одного треда, затем добавляй чтение источников и только после этого — действия с внешними системами.

Альтернативная архитектура — единый граф по документации, коду, тикетам и чатам. Например, Falconer строит такой граф и прикладывает к ответам ссылки на источники; контекст для других агентов он передаёт через MCP. Это уже отдельный инфраструктурный слой, а не настройка одного плагина.

Пилот считается готовым после проверочного инцидента

Запусти одного агента в одном канале. Его единственная задача на старте — собрать резюме инцидента и выделить действия.

Перед тестом проверь пять условий:

1. Mattermost Server обновлён до версии 10.0 или новее.
2. Плагин подключается к PostgreSQL.
3. В базе установлен pgvector, если агент должен искать по истории сообщений.
4. Для сообщений и логов выбран допустимый контур: локальная LLM либо согласованный облачный провайдер.
5. allowUnsafeLinks оставлен в false, поэтому ссылки модели не становятся кликабельными.

После этого дай агенту закрытый тред с известным результатом. Пилот прошёл, если он ответил внутри обсуждения, сохранил последовательность событий, отделил симптомы от гипотез и составил список действий без выдуманных фактов. Если этот тест не проходит, подключение веб-поиска и внешних инструментов лишь увеличит число ошибок.