-
Как измерять ИИ-агента без метрик тщеславия
Как измерять ИИ-агента по принятым бизнес-результатам, исправлениям, исключениям и рискам, не подменяя пользу количеством действий.
-
Практическая модель прав доступа для ИИ-агентов
Спроектируйте права агента по операциям, данным, области, сроку и согласованию: с запретом по умолчанию, внешней проверкой и отзывом.
-
Взаимодействие ИИ-агентов: роли, сообщения и общий контекст
Архитектура совместной работы агентов, где координатор отвечает за итог, специалисты действуют в узких границах, а передача сохраняет доказательства.
-
Почему память агента не должна давать ему полномочия
Отделите память агента от текущих прав, чтобы полезный исторический контекст не разрешал доступ к данным, инструментам и изменениям.
-
Приёмочный тест, который нужен каждому бизнес-агенту
Соберите приёмочный тест из наблюдаемого результата, ошибочных примеров, независимой проверки и воспроизводимого маршрута отказа.
-
Автоматическое исправление ошибок ботами: где допустимо самовосстановление
Эксплуатационный регламент для автоматического восстановления, который отделяет диагностику от полномочий и оставляет неизвестные сбои человеку.
-
Как не дать ИИ-агенту объявить победу слишком рано
Опишите конечное состояние задачи, назначьте независимую проверку и отправляйте неподтверждённый результат в явный маршрут отказа.
-
ИИ-агент или автоматизация: что лучше решит задачу
Сравните ИИ-агента с обычной автоматизацией, найдите участки настоящего выбора и спроектируйте проверяемую схему с безопасным отказом.
-
Оптимизация работы ИИ-ботов: качество, скорость и стоимость
Рабочая схема для команды, которая хочет улучшать бота измеримо: от фиксированного набора запросов до независимой проверки и безопасного отката.
Следующий полезный шаг
Что должно измениться?
Мы разберём страницу, процесс или бизнес-результат, поможем определить главное решение и только затем предложим подходящий формат работы.
Какой результат вам нужен?
