От бизнес-процесса к автоматизации

При правильном порядке ИИ-агенты действительно меняют работу бизнеса

Анализ сам по себе — ещё не автоматизация:
результатом должно стать реальное изменение

Приложение решает конкретную задачу,
платформа создаёт общую среду для приложений, процессов и агентов

ИИ всегда стоит на инфраструктуре, сервисах и данных:
двигатель без колёс, тормозов и руля — не машина

Модель решает, что делать,
а среда исполнения превращает решение в контролируемый процесс

ИИ можно контролировать, измерять, сравнивать,
безопасно развивать и масштабировать

Хватает одного вызова модели — агент не нужен:
чем проще архитектура, тем легче её контролировать и тестировать

Внешние данные не меняют системные правила,
а выше ущерб — уже автономность и строже контроль

Зрелость — не максимальная автономность,
а понимание границ собственной компетенции

Узкий — чтобы ограничить опасную свободу,
понятный — чтобы агент знал, когда его использовать

API — язык, через который решение агента превращается в реальное действие

Главный вопрос отладки: откуда на этом шаге взялось каждое значение?

Именно здесь ломается много реальных процессов,
поэтому преобразование данных — основа надёжной автоматизации

Параллельные ветки на схеме не всегда выполняются одновременно —
это зависит от среды исполнения

Сложные системы собираются из небольших переиспользуемых компонентов

Сначала проектируем систему — и только потом пишем промт

Промт должен соответствовать архитектуре агента
и проверяться на тестовых примерах

Структура контролирует формат, а надёжность — тесты на данных и метрики

Проектировать забывание не менее важно, чем запоминание

Не максимум информации, а качественные данные для текущего решения

Чем автономнее агент, тем важнее обвязка:
надёжность обеспечивает архитектура, а не надежда на модель

Не обязательно один продукт — платформа или несколько сервисов,
главное — наличие всех механизмов

Чем чувствительнее процесс, тем точнее должны быть эти границы

Хороший агент не работает бесконечно —
он достигает цели с приемлемыми затратами и надёжно завершает работу

Ожидаемое поведение задаём заранее
и проверяем весь путь, а не только последнюю фразу модели

Вместо хаотичной правки промтов —
воспроизводимое улучшение всей системы

Разработка агента — это управление всей историей развития системы

Пока агент — чёрный ящик, понять причину почти невозможно.
Наблюдаемость — обязательная часть работы