Чат-бот, агент или агентная система: на каком уровне ты работаешь с ИИ

Агент держится на тебе там, где правило живёт у тебя в голове

Опытного специалиста от новичка отличает список кейсов, через которые он прошёл: принятые решения, отвергнутые варианты и результат, хороший или плохой. У модели такого опыта нет. Есть усреднённые знания из обучения и поиска, поэтому хороший результат получается только у того, кто сам понимает, каким он должен быть.

Пока цель, критерии и источники живут у тебя в голове, нейросеть остаётся консультантом. Ты объясняешь задачу, ждёшь, проверяешь и переносишь ответ туда, где он нужен. Агентом это становится, когда правила вынесены из головы в систему: документы, инструменты, навык и проверка.

По тому, что из этого уже вынесено, работа с ИИ делится на три уровня:

• чат-бот: каждый новый чат начинается с нуля, результат зависит от того, как ты объяснил задачу в этот раз;
• агент, который держится на тебе: работает на твоих данных, но запускается вручную, проверяет себя сам и останавливается на первой ошибке;
• агентная система: работает на твоих данных, по твоим критериям, в своих правах и запускается сама.

Ниже признаки каждого уровня и что сделать, чтобы перейти на следующий.

Уровень 1. Чат-бот: каждый чат начинается с нуля

Узнать этот уровень просто. Ты повторно объясняешь нейросети одну и ту же задачу. Критерии успеха есть только у тебя в голове. Агент отвечает по общим знаниям, а не по твоим документам. Готовый ответ ты сам переносишь в рабочую систему.

Без навыка и правил памяти нейросеть не знает твою задачу, и контекст каждый раз передаёшь ты. Пока агент не связан с данными и инструментами, последний шаг тоже делаешь ты руками.

Переход на следующий уровень начинается с одного повторяющегося процесса, а не со всего сразу:

1. 1

   Выбери задачу, которая повторяется каждую неделю, например выгрузку и разбор журналов или проверку выданных доступов.

2. 2

   Задай критерий готовности: как понять, что задача готова, что сделана хорошо и что провалена. Почему без этого ничего не работает, разобрано в статье «7 ошибок при создании ИИ-агента».

3. 3

   Подготовь документы и подключи их как базу знаний с поиском по смыслу (RAG), чтобы ответы опирались на источники.

4. 4

   Зафиксируй способ решения в навыке и повтори задачу в новом чате уже с ним.

Начинать лучше с задач с чёткими параметрами: проверить выданный доступ или выгрузить журналы за период. Результат в них легко проверить, и сразу видно, где агенту не хватает правил.

Уровень 2. Агент есть, но работает только пока ты рядом

Агент уже отвечает по твоим документам, но держится на тебе. Он запускается только вручную. При ошибке задачу доделываешь ты. Дать ему доступ к рабочим системам страшно. Своих навыков под твои задачи нет, а чужие наборы работают в логике своего автора.

Главная проблема этого уровня: ты остаёшься единственной проверкой в системе. Любая ошибка доходит до тебя, а не ловится раньше.

Проверки бывают мягкими и жёсткими. Рекомендация в промпте это мягкая проверка: агент может её обойти и, например, выпустить платный доступ, который быстро съест бюджет. Жёсткая проверка живёт в коде, правах и инфраструктуре. Отделять ошибку исполнителя от атаки тоже нужно заранее.

Что вынести из головы в код на этом уровне:

• подключение к рабочим системам через API и MCP с таблицей прав и подтверждением критических действий;
• запуск по расписанию и по событию, чтобы ожидание и контроль перестали быть твоей работой;
• поведение при неполных данных, ошибках и недоступных инструментах, заданное заранее, а не придуманное агентом на ходу;
• собственные навыки с версиями и проверками;
• правила памяти: что агент сохраняет, обновляет и удаляет.

Простой способ понять, что правила уже в системе: агент сам ждёт, проверяет и зовёт тебя, только если что-то пошло не так. Если он зовёт тебя на каждом шаге, правила всё ещё у тебя в голове.

Уровень 3. Агентная система: узкое место смещается в эксплуатацию

Когда агент работает на твоих данных, по твоим критериям, в своих правах и запускается сам, проблемы становятся другими. Качество ответа уже не главное. Ломается эксплуатация: обновилась модель, ушёл человек, упал сервер.

Признаки, что система ещё не готова к такому:

• непонятно, сколько времени и денег уходит на агента;
• вернуть рабочую версию быстро не получится;
• непонятно, как запустить агентов для всей команды;
• непонятно, когда хватит одного агента, а когда нужна команда.

Без замеров качества, времени и стоимости не видно, где агент работает хорошо, а где нужна помощь человека. Если версии навыков, инструкций и настроек нигде не зафиксированы, вернуться к рабочей версии нечем, а без журналов и трассировки ошибку между агентами не найти. Без пакета восстановления систему нельзя передать команде и поднять в другой среде.

Команда агентов работает, когда у каждого свой этап и своя проверка. Пять одинаковых исполнителей не нужны. Рой агентов хорошо работает на массовых однотипных задачах, где сотни агентов параллельно ищут документацию и пишут короткие отчёты, но таких задач немного.

Без плана пилота непонятно, кто владелец системы, кто ей пользуется, по каким показателям её оценивать и когда остановить. Поэтому на этом уровне собирают:

• репозиторий с версиями навыков, инструкций и настроек;
• журналирование, трассировку и контрольные показатели;
• регрессионные проверки после каждой правки;
• пакет восстановления, проверенный на чистом стенде;
• план ограниченного пилота и порядок сопровождения.

Проверка готовности к пилоту простая: подними систему на чистом стенде из пакета восстановления. Если без автора она не поднимается, передавать её команде рано.

Как понять, на каком ты уровне

Ответь на 14 вопросов. В конце увидишь свой уровень и сколько задач пока держится на тебе.

Следующий уровень это ступенька, а не прыжок

Повторять чужую форму, не понимая сути, значит попасть в карго-культ: строить из соломы взлётную полосу и ждать, что прилетит самолёт. Большие фреймворки, которые обещают продукт от идеи до тикетов, работают только у того, кто хотя бы раз прошёл этот путь руками.

Больше всего от агентов выигрывают не обязательно инженеры, а люди, которые хорошо знают, как устроена их работа. Они могут описать образ результата, критерии приёмки и требования. Цель, правила и исключения задаёшь ты. Ожидание, проверки и повторение забирает агент.