slavb18

    Зачем нам вообще AI-агенты?

    AI
    Agents

    До недавнего времени мы использовали LLM как очень продвинутый "калькулятор для слов". Мы давали ему запрос - он выдавал нам текст, код или идею. Но вся работа по исполнению оставалась на нас.

    Агент - это следующий шаг эволюции. Это LLM, которому дали "руки и ноги" (инструменты) и цель (контекст). Теперь он может не просто рассказать, как забронировать билет, а взять и забронировать его.

    Почему "Проще = Лучше"

    1. 🧩 Контекст решает

    Агент без контекста - как гениальный хирург, которого заперли в пустой комнате. Навыки есть, но нет ни пациента, ни инструментов, ни задачи. Контекст - история переписки, данные из CRM, цель пользователя - превращает теоретика в практика.

    Плохой агент (без контекста):

    "Я могу помочь вам с заказом. Какой номер?"

    Хороший агент (с контекстом):

    "Вижу, ваш заказ №12345 должен был приехать вчера, но статус до сих пор "в пути". Хотите, я свяжусь с курьерской службой и уточню, где он?"

    2. 🔑 Инструменты важнее модели

    Самая мощная LLM бесполезна, если она не может взаимодействовать с реальным миром. Простая модель с доступом к нужным API всегда победит гиганта без доступа.

    Модель - мозг, принимающий решения. Инструменты (API, БД, shell) - руки, которые выполняют работу.

    Дайте агенту доступ к календарю - он будет назначать встречи. Дайте доступ к Jira - будет создавать задачи. Дайте базу знаний - станет идеальным консультантом.

    3. 🎯 Простота рулит (микросервисный подход к агентам)

    Суперагент "на все случаи жизни" - это непредсказуемо, дорого и тяжело в отладке.

    Гораздо эффективнее строить маленьких специализированных агентов:

    Агент-аналитик - подключается к Google Analytics, собирает данные и готовит отчет. Агент-копирайтер - берет отчет аналитика и превращает его в пост. Агент-публикатор - публикует пост в нужное время.

    Каждый прост, надежен и понятен. Вместе - мощная, гибкая система.

    4. 🧪 Демо ≠ Продакшн

    На демо всегда показывают идеальный сценарий. В реальности агент сталкивается с:

    • неполными данными,
    • упавшими API,
    • странными запросами пользователей,
    • конфликтами между инструментами.

    Ценность продакшн-решения - в надежности: логах, мониторинге, обработке ошибок и механизмах обратной связи.

    От "магии" к невидимой пользе

    Настоящая магия агентов не в эффектности, а в естественном, незаметном повышении эффективности.

    • Не "Ух ты, ИИ сам ответил на письмо!", а "Почему-то я перестал тратить утро на рутину".

    • Не "Смотри, агент сам написал код!", а "Команда стала быстрее закрывать типовые задачи".

    У каждого продукта будет свой "штат" агентов. И выиграют те, кто строит не самых умных, а самых простых, надежных и полезных.