Разработка ИИ-агентов: автономность, которой можно доверить работу

Чат-бот отвечает текстом по заранее заданному сценарию или на основе модели. Агент выполняет задачу: планирует шаги, вызывает внешние системы, проверяет результат и доводит дело до конца. Разговор — это интерфейс агента, а не его работа.

Основная стоимость — не в самом агенте, а в интеграциях, подготовке знаний и контуре проверки качества. Простой агент с одним источником данных и одной точкой интеграции стоит заметно дешевле, чем агент с доступом к нескольким системам и требованием работать в закрытом контуре. Вилку называем после разбора сценария.

Ровно то, что заложено в архитектуру: действия с высокой ценой ошибки требуют подтверждения человеком, остальные журналируются и обратимы. Мы проектируем систему из предположения, что ошибка случится, — потому что она случится.

Да, если это требование контура. Локальные модели дают меньше качества на сложных рассуждениях, поэтому сценарий подбирается под возможности модели — и это обсуждается заранее, а не выясняется в конце.

Набором проверочных задач с известным правильным результатом плюс метриками на реальном потоке: доля задач, доведённых до конца без вмешательства, доля исправлений человеком, стоимость одной задачи. Эти же метрики показывают, когда можно расширять автономию.

Обычно нет. Один агент с хорошими инструментами дешевле и предсказуемее. Несколько агентов оправданы, когда нужны разные роли с разными правами или когда один участник проверяет работу другого — об этом отдельная страница про мультиагентные системы.