Разработка ИИ-агентов: от сценария до эксплуатации
Проектирую и внедряю агентов, которые не отвечают текстом, а выполняют действия в ваших системах: разбирают обращения, оформляют заявки, обрабатывают документы. Включая ограничение полномочий, тестирование многошаговых сценариев и сопровождение после запуска.

Агент отличается от чат-бота не «умом», а последствиями. Бот возвращает текст на экран, и его ошибка остаётся на экране. Агент сам выбирает шаги и меняет данные в ваших системах — создаёт записи, назначает ответственных, отправляет сообщения. Его ошибка попадает в CRM, в учёт, в почту клиента.

Из этого следует практический вывод, который определяет, как я веду такие проекты: основная инженерная работа лежит не в модели, а вокруг неё. Прототип агента, который «умеет оформить заявку», собирается быстро и на демонстрации выглядит убедительно. Расстояние от него до системы, которую можно оставить работать без присмотра, — это описание инструментов с проверяемыми параметрами, разграничение прав, защита от повторов и зацикливания, тестирование нештатных ситуаций и контроль расходов.

Работаю удалённо с клиентами по всей России. Если вы пока не уверены, что задача агентская, начинать логичнее с аудита процессов — часть обращений заканчивается выводом, что достаточно бота или обычной автоматизации, и это дешевле.

Когда агент нужен, а когда нет

Честный разбор до начала работ экономит бюджет, поэтому начинаю с него.

Агент оправдан, если:

  • задача состоит из нескольких шагов, и порядок шагов заранее неизвестен — он зависит от промежуточных результатов;
  • нужно менять данные в других системах, а не только отвечать;
  • у этих систем есть API;
  • результат проверяем, а ошибка на большинстве шагов обратима.

Агент не нужен, если:

  • последовательность действий фиксирована — это обычная автоматизация, она дешевле и предсказуемее;
  • задача решается одним запросом по документам — достаточно бота на базе знаний;
  • правила описываются однозначно — скрипт справится лучше и не ошибётся;
  • у нужных систем нет программного доступа.

Последний пункт закрывает часть проектов ещё на обследовании. Работа через эмуляцию интерфейса технически возможна, но ломается от любого изменения вёрстки, и стоимость сопровождения обычно превышает пользу — я такие решения не предлагаю.

Сценарии, с которыми работаю

Обработка входящих обращений. Агент разбирает письмо или заявку с формы, определяет тип и срочность, извлекает контакты и суть запроса, проверяет, нет ли уже такой заявки, создаёт запись и назначает ответственного.

Работа с документами. Извлечение данных из счетов, накладных, анкет с проверкой контрольных величин и сверкой с учётной системой. Расхождения отмечаются, а не сглаживаются.

Квалификация и сопровождение сделок. Заполнение карточки, отслеживание просроченных этапов, подготовка сводок.

Ассистент сотрудника с доступом к внутренним системам. Отвечает на вопросы и выполняет действия от имени сотрудника — с разграничением прав, при котором агент не видит больше, чем сам сотрудник.

Автоматизация рутинных цепочек между несколькими системами, где шаги зависят от промежуточных результатов.

Разбор пятнадцати сценариев с оценкой сложности и требований — в статье «15 сценариев применения ИИ-агентов».

Что входит в разработку

Обследование и проверка применимости

Разбор процесса по шагам с выявлением исключений — тех самых «обычно так, но если клиент из другого региона, то иначе», которые не записаны нигде. Проверка API систем, которые агент должен трогать: не только наличие, но и полнота операций, лимиты запросов и поведение при их превышении.

На этом же этапе проверяется достижимость на ваших данных — на архиве реальных обращений или документов, а не на подготовленных примерах.

Проектирование инструментов

Каждое действие агента описывается отдельной функцией с фиксированным набором параметров и проверками. Я не даю агенту универсальный доступ вида «выполнить произвольный запрос к CRM»: через него любая ошибка модели превращается в произвольное изменение данных.

Механика — «Function calling».

Ограничение полномочий

Отдельная учётная запись агента с минимальными правами, лимиты сумм и частоты, список разрешённых переходов статусов, идемпотентность против дубликатов, обязательное подтверждение необратимых действий.

Ключевой принцип: всё, что нельзя нарушить, должно быть невозможно, а не запрещено. Инструкция в промпте — пожелание вероятностной системе; проверка в коде — гарантия. Разбор — «Ограничение действий ИИ-агента».

Интеграции

Подключение к CRM, почте, учётным и складским системам через их API. Для локальных установок — внутренний сервис-посредник, чтобы не открывать систему наружу; заодно это удобная точка для проверок и журналирования.

Тестирование

Проверяется не совпадение ответов с эталонными — у агента к цели ведут разные допустимые пути. Проверяется достигнутая цель, отсутствие лишних действий и поведение в нештатных ситуациях: система недоступна, данных не хватает, задача невыполнима. Каждое ограничение проверяется намеренным нарушением.

Тестирование идёт в песочнице. Если тестового контура нет, его создание входит в проект — отлаживать агента, меняющего данные, в рабочей системе нельзя.

Запуск и сопровождение

Запуск идёт с подтверждением каждого действия, даже если целевое состояние — автономность. Это единственный способ получить реальную статистику ошибок до того, как они станут необратимыми. По мере накопления данных подтверждения снимаются с конкретных операций, а не с агента целиком.

После запуска: контроль расходов с автоматической остановкой, отчёт по распределению задач (ловит зацикливания), выборочная проверка результатов.

От чего зависит стоимость

Фактор Влияние
Число внешних систем главный множитель: один API и четыре — проекты разного порядка
Состояние API документированный интерфейс против устаревшей системы без него
Число исключений в процессе каждое негласное правило нужно выяснить и заложить
Наличие необратимых действий добавляет механизм подтверждений и согласующий интерфейс
Наличие тестового контура если нет, песочница создаётся в рамках проекта

Оценку называю после обследования. До того как я посмотрел ваши системы и процесс, любая сумма будет выдуманной — расхождение всё равно вскроется в середине проекта, только дороже.

Разбор структуры затрат — «Разработка ИИ-агента: этапы и стоимость».

Чего я не делаю

  • Не называю точность и сроки до проверки на ваших данных. Достижимое качество — свойство ваших материалов и процессов, а не мастерства исполнителя.
  • Не запускаю агента полностью автономным с первого дня. Сначала подтверждения и статистика, потом снятие контроля по операциям.
  • Не выдаю агенту широкие права «чтобы не мешало». Права выдаются по минимуму, удаление записей — обычно не выдаётся вовсе.
  • Не берусь за проекты без API у систем, где агент должен менять данные.
  • Не делаю агента там, где хватает автоматизации. Если последовательность шагов фиксирована, скажу об этом и предложу решение дешевле.

Форматы работы

Оценка применимости. Разбор процесса и проверка достижимости на вашем архиве. По итогам — обоснованный ответ: имеет ли смысл делать агента, какой сценарий брать первым и во что это обойдётся. Заканчивается решением, а не обязательством продолжать.

Разработка под ключ. Полный цикл от обследования до промышленной эксплуатации с этапной оплатой и точкой выхода после проверки достижимости.

Доработка существующего решения. Если агент уже есть, но ошибается, зацикливается или обходится дороже пользы — разбор причин и исправление.

Сопровождение. Контроль качества, обновление сценариев, миграция при смене модели, оптимизация расходов.

Частые вопросы

На вопросы отвечает
Мосолов Игорь
Чем ИИ-агент отличается от чат-бота?
Бот отвечает текстом и ничего не меняет за пределами диалога. Агент сам выбирает последовательность шагов и выполняет действия в ваших системах — создаёт записи, назначает ответственных, отправляет сообщения. Отсюда и разница в стоимости: у агента появляются инструменты, права, подтверждения и тестирование сценариев, которых у бота нет.
Сколько стоит разработка агента?
Цена определяется числом внешних систем, состоянием их API и количеством исключений в процессе, а не «сложностью ИИ». Агент к одной CRM с документированным API и агент, связывающий четыре системы, различаются кратно при одинаковой постановке задачи. Сумму называю после обследования — раньше она была бы выдуманной.
Можно ли подключить агента к нашей CRM?
Если у системы есть API с нужными операциями — да. Проверяю на обследовании: не только наличие интерфейса, но и полноту операций, лимиты запросов и поведение при их превышении. Если API нет, честно скажу, что задача в разумные деньги не решается, и предложу альтернативу.
Не сделает ли агент чего-нибудь лишнего?
Это решается конструкцией, а не настройками модели. Агент получает отдельную учётную запись с минимальными правами и узкие инструменты вместо универсального доступа; лимиты и проверки выполняются кодом до обращения к вашей системе, а необратимые действия требуют подтверждения человеком. Всё, что недопустимо, сделано невозможным, а не запрещённым в инструкции.
Сколько времени занимает проект?
Больше всего времени уходит не на разработку, а на интеграции, получение доступов и выяснение негласных правил процесса. Поэтому срок называется после обследования. Проверка достижимости на ваших данных делается быстро и идёт первой — она показывает, имеет ли смысл продолжать.
С чего начать, если мы не уверены, что нам нужен агент?
С оценки применимости: разбираю процесс, проверяю достижимость на вашем архиве и говорю, агентская задача или нет. Часть обращений заканчивается выводом, что достаточно бота или обычной автоматизации, — это дешевле, и я об этом скажу.

Обсудить задачу

Расскажите про процесс, который хотите автоматизировать, — отвечу, подходит ли он для агента и что потребуется для запуска.
Name
Email
Phone
Имя
Телефон
E-mail
Комментарий
Ознакомлен(а) и даю согласие на обработку персональных данных в соответствии с  Политика обработки персональных данных, Согласие на обработку персональных данных
Заявка успешно отправлена

Дополнительные материалы