KDDI: ИИ-агенты в разработке и эксплуатации au PAY, рост эффективности 20–30%

KDDI развивает систему управления остатками au PAY (AWT), на которой работает платёжный сервис с 38,4 млн пользователей. Система критична для бизнеса, а её разработка и эксплуатация держатся на ручных операциях: чтение инструкций, поиск информации в сети, подготовка SQL-запросов, анализ отчётов базы данных. Компания поставила цель в перспективе полностью автоматизировать эти работы генеративным ИИ. Параллельно AWT переносят с собственных серверов в публичное облако OCI. На первом шаге нужно было проверить, можно ли доверить ИИ-агенту работу с базой данных Oracle и получить выигрыш в эффективности.

Проверялась связка из четырёх элементов: ИИ-агент, MCP для доступа к базе данных Oracle, Sidecar и RAG. Для разработки агент помогал с проверкой планов выполнения SQL, настройкой начальных параметров и получением и анализом отчётов AWR. Затем тот же механизм применили к эксплуатации, в частности к сбору бизнес-данных. Агент ошибался при выборе таблиц и колонок, так как не понимал их назначения. Для решения в RAG добавили определения таблиц, а Sidecar свёл подключение агента к базе к одной точке, чтобы RAG и сбор данных выполнялись одновременно.

С сентября 2025 года KDDI поэтапно применяет генеративный ИИ в разработке и эксплуатации. На первом цикле эффективность работ по разработке выросла на 20–30%, а в эксплуатации возникла проблема с точностью сбора бизнес-данных. Затем команда перевела определения таблиц из Excel в Markdown, подобрала параметры RAG и добавила в результаты векторного поиска дополнительные фрагменты документа целиком. После повторной проверки точность агрегации выросла до 100%. Результаты команда представила 11 декабря 2025 года на Oracle Cloud & AI Forum в Токио и в техническом блоге KDDI. Следующая цель: автоматическое восстановление после сбоев системы.