03 / AI-АГЕНТЫ

AI-агенты для корпоративных процессов
с контролем действий.

Разрабатываем агентов, которые не только формируют текст, но и выполняют разрешённые операции в корпоративных системах по наблюдаемому сценарию.

01 / КОГДА ПОДХОДИТ

Задачи, для которых
нужен инженерный подход

02 / СОСТАВ РАБОТ

Что входит
в результат

01

Сценарий

Формальная карта цели, шагов, инструментов, исключений и точек человеческого контроля.

02

Инструменты

Ограниченные API-функции для чтения и изменения данных с проверкой аргументов и прав.

03

Оркестрация

Управление состоянием, контекстом, повторными попытками, лимитами и безопасной остановкой.

04

Наблюдаемость

Журнал решений и действий, метрики качества, стоимость выполнения и разбор ошибок.

03 / ПРОЦЕСС

От гипотезы
к проверяемой системе

  1. 01

    Разбор процесса

    Отделяем полезную автоматизацию от шагов, где решение должен принимать человек.

  2. 02

    Модель угроз

    Определяем допустимые данные, действия, роли, лимиты и последствия ошибочного вызова.

  3. 03

    Песочница

    Проверяем агента на тестовых данных и имитациях инструментов без влияния на рабочие системы.

  4. 04

    Пилот

    Запускаем ограниченный сценарий с подтверждением действий и подробным журналированием.

  5. 05

    Масштабирование

    Расширяем полномочия только после измерения качества и анализа отказов.

04 / ВОПРОСЫ

Коротко о важном

Чем AI-агент отличается от чат-бота?

Чат-бот в основном отвечает пользователю. Агент может планировать шаги и вызывать разрешённые инструменты, например найти запись, подготовить документ или создать задачу.

Можно ли разрешить агенту изменять данные?

Можно, но для каждого инструмента задаются права, проверка параметров, лимиты и необходимость подтверждения. Критичные операции не следует выполнять без контроля человека.

Как измеряется качество агента?

По успешности завершения сценария, числу ошибок и вмешательств, корректности вызовов инструментов, времени выполнения и бизнес-метрике процесса.

05 / СТАРТ ПРОЕКТА

Начнём с задачи,
данных и результата

На первой встрече разберём сценарий, ограничения и реалистичный путь к проверяемому прототипу.

Обсудить задачу