ИИ-агенты для бизнеса: как работают и с какой задачи начать

Руководителю нужен утренний обзор: что изменилось в проектах, где задержка и кому сегодня требуется помощь. Сейчас ради него приходится открывать несколько сервисов и собирать сведения вручную. Это подходящая задача, чтобы разобраться, что может делать ИИ-агент и что придется настроить вокруг него.

ИИ-агент - система, в которой языковая модель может выбирать следующие шаги и пользоваться подключенными инструментами для выполнения задачи. Например, найти нужные записи, прочитать документы, сопоставить сведения и подготовить отчет. Возможности зависят от инструментов и выданных прав: одного пожелания «проверь наши проекты» недостаточно.

Если программа каждое утро выгружает одни и те же поля и отправляет таблицу, это может быть обычный сценарий по расписанию. Он не становится агентом только потому, что запускается без человека.

Разница появляется там, где модель сама выбирает ход работы. Увидела неполную запись - ищет связанный документ. Обнаружила противоречие - сопоставляет источники. Не получила нужные данные - сообщает о препятствии.

Такое различие между заданным сценарием и агентом используют и инженеры Anthropic: в первом случае путь определен заранее, во втором модель управляет последовательностью действий. Это полезное различие при постановке задачи подрядчику.

На занятиях UPGRADE я предлагаю разбирать большую систему на отдельные задачи. Сначала нужно понять, как работает каждая из них. Соединять их удобнее после этого.

Для первого проекта формулировка «внедрить ИИ-агентов для бизнеса» слишком широкая. Нельзя проверить, выполнена ли она. А вот «подготовить обзор просроченных задач с ответственными и ссылками на источники» уже можно принять или отклонить.

Ниже - учебный пример такой настройки. Это схема для разбора, а не история внедрения с обещанными результатами.

Агент получает доступ на чтение к доске задач. По запросу собирает просроченные задачи, проверяет последние комментарии и делает короткий отчет. Статусы самостоятельно не меняет. Если срок перенесли только в переписке, отмечает расхождение и дает ссылку.

У руководителя появляется возможность проверить вывод. Если в отчете написано «работа задерживается», видно, на какой записи это основано.

Перед сборкой стоит описать четыре вещи: источник данных, желаемый результат, разрешенные действия и способ проверки.

Источник должен быть определен точно. «Наши проекты» может означать доску задач, таблицу, переписку или все вместе. Для первой версии лучше выбрать одно место, где команда действительно поддерживает информацию в актуальном состоянии.

Инструмент подключения должен позволять прочитать нужные поля и вернуть понятную ошибку, если сервис недоступен. В настройках также нужны права доступа. Если агент видит только часть проектов, это ограничение должно быть заметно в отчете.

Формат результата задайте заранее: задача, срок, ответственный, последнее изменение, ссылка. Отдельный блок - сведения, которые проверить не удалось. Фраза «просроченных задач нет» недопустима, если на самом деле не удалось открыть доску.

В первом варианте я бы ограничился подготовкой отчета. По нему легко увидеть, правильно ли система читает данные и выделяет важное. Изменение сроков, ответы клиентам и другие действия можно добавлять по отдельности, когда понятны ошибки и способы их исправления.

Полезно заранее договориться, что агент делает при сбое. Например, не повторяет отправку бесконечно и не подменяет недоступный источник предположением. В журнале должно оставаться, что он прочитал, что создал и на каком шаге остановился.

Руководителю не нужно просматривать каждое внутреннее действие модели. Нужны проверяемый результат и понятные точки, где требуется его решение.

Возьмите несколько завершенных рабочих ситуаций, в которых правильный ответ уже известен. Добавьте случай с пропущенным сроком, противоречащими комментариями и недоступным источником. Посмотрите, как система ведет себя в каждом из них.

Считать стоит весь путь до пригодного отчета: подготовку исходников, запуск, проверку, исправления. Быстрый черновик может оказаться дорогим, если сотрудник потом вручную восстанавливает его смысл.

По итогам такого прогона станет понятнее, нужна ли агенту свобода выбора шагов. Возможно, задачу надежно закрывает простая выгрузка с коротким ИИ-резюме. Для бизнеса это тоже удачный результат: отчет появился, его можно проверить, команда понимает, как его получать дальше.

Такие задачи мы разбираем с командами компаний на их рабочих материалах. Подробнее: Внедрение ИИ в компанию, ии для руководителей. Чтобы обсудить задачи своей команды, оставьте заявку на главной странице или посмотрите кейсы компаний.