ИИ-агент начинается не с промпта. Мой опыт

Часто ко мне приходят с просьбой сделать ИИ-агента. Компания продаёт материалы, работает в 1С, отвечает на письма. И вдруг: «Нам нужен агент, как у соседей». Я сразу спрашиваю не про модель, а про простое: «Что именно он должен делать, чтобы вы поняли — он работает?»

Половина людей в этот момент задумывается. Это хороший сигнал — значит, не потратим полгода на то, что никому не нужно.

Что такое агент без маркетинговой шелухи

Сейчас агентом называют всё подряд. Даже простую форму на сайте. Я объясняю так: обычный скрипт жёстко прописан — если А, то Б. LLM просто возвращает текст. А агент сам решает: зайти в 1С, поднять карточку, проверить переписку, посчитать остатки и при необходимости переспросить.

Ключевое — «сам решает». Из-за этого цена разработки и поддержки сразу растёт.

Часто оказывается, что клиенту нужен не агент, а обычный скрипт.

Три вопроса, которые отсеивают половину задач

У меня есть простой чек-лист.

Сколько вариантов действий? Если человек всегда делает одно и то же — это RPA или скрипт. Агент нужен там, где нельзя заранее нарисовать схему.

Что делает человек, когда данных не хватает? Если пишет клиенту и уточняет — подходит для агента. Если просто копирует поля — LLM здесь лишний.

Как понять, что агент ошибся? Если ошибка стоит тысячу рублей и видна через десять минут — можно пробовать. Если срыв сделки на миллионы через полгода — нужно думать о валидации или честно сказать, что агент пока рано.

После этих вопросов часть людей уходит, а с остальными уже можно говорить по делу.

С чего я начинаю проект

Хочется сразу открыть репозиторий и написать промпт. Сейчас фреймворков полно: OpenAI Agents, LangGraph, CrewAI и прочее. Я этот порыв подавляю. Сначала нужно понять задачу.

Сначала сажусь с тем, кто сейчас делает работу руками, и прошу показать пять реальных кейсов. Почти всегда всплывают детали, которых не было в описании: старые договорённости, аватарки в CRM, привычки Петра Сергеевича. Без них агент работать не будет.

Потом выписываю инструменты: 1С, CRM, почта, файлы. Каждый пункт — потенциальный инструмент агента. И сразу видно, где упрёмся.

Только потом выбираю модель и пишу промпт.

Первая версия агента

Она почти всегда корявая. Беру одну узкую задачу: агент принимает письмо и предлагает черновик с нужными ссылками. Пока ничего не отправляет сам — только предлагает. Менеджер правит или отклоняет. Эти отклонения — самое ценное. Они показывают, где дыры в данных или в промпте.

Через пару недель становится понятно, какие сценарии агент тянет, а какие — нет. И только тогда можно думать про автопилот.

В итоге менеджер тратит на задачу меньше половины утра вместо целого дня.

Главный вывод

Самое дорогое — не токены и не разработка. Самое дорогое — сделать красивого агента для задачи, которой нет. Поэтому я всегда начинаю с одного разговора: покажите, как это делает живой человек и почему это перестало устраивать. Если задача не для агента — говорю сразу.

А вы как определяете, созрела ли задача для агента или хватит обычной автоматизации?