Автономная диагностика СУБД требует от LLM-агента не просто генерации текста, а точной последовательности действий: сбора телеметрии, анализа планов запросов и блокировок. Мы провели эксперимент по оптимизации окружения ИИ-агента (Virtual DBA) для Postgres. Использовав механизм записи и ускоренного воспроизведения реальной нагрузки (record/replay), мы запустили эволюционный поиск по пространству параметров среды — от изменения промптов до перекомпоновки шагов анализа и MCP-инструментов. Результаты показывают, как автоматический выбор конфигурации влияет на качество диагностических выводов и почему избыток доступных инструментов может ухудшить итоговый вердикт.