- Три подхода к разработке
- Платформы для создания ИИ-агентов
- Этапы проекта
- Шаблон технического задания
- Тестирование и контроль качества
- Безопасность
- Как выбрать подрядчика
- Частые вопросы
- Что лучше: заказать разработку или делать самим?
- Какая модель нужна для корпоративного агента?
- Можно ли потом сменить платформу?
Разработка ИИ-агента для компании - это не "написать хороший промт". Нужно выбрать платформу, подключить агента к данным и системам компании, научить его правилам, проверить на сотнях реальных случаев и наладить контроль после запуска. Эта статья - для тех, кто заказывает агента или собирает его внутри компании. Если вы делаете первого агента для себя, начните с пошаговой инструкции как создать ИИ-агента.
Три подхода к разработке
| Подход | Когда подходит | Сроки первой версии |
|---|---|---|
| Готовая платформа без кода | типовые задачи: ответы по базе знаний, обработка заявок, отчёты | дни |
| Платформа + доработки кодом | нужны интеграции с нестандартными системами компании | 1-4 недели |
| Разработка на фреймворках | сложная логика, высокие нагрузки, агент - часть продукта | от месяца |
Начинать почти всегда стоит с платформы: она быстро покажет, решает ли агент задачу. Переписывать на код имеет смысл, когда упрётесь в её ограничения.
Платформы для создания ИИ-агентов
| Платформа | Сильная сторона | Где работает |
|---|---|---|
| n8n | сотни интеграций, сложная автоматизация вокруг агента | свой сервер или облако |
| Dify | база знаний и готовый чат для клиентов | свой сервер или облако |
| Yandex AI Studio | российское облако, модели Яндекса, поиск по файлам | облако Яндекса |
| ГигаЧат | модели Сбера, работа с документами на русском | облако Сбера |
| LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Google ADK | полный контроль логики, мультиагентные системы | где угодно, нужен программист |
Подробнее о фреймворках и о том, когда нужна команда из нескольких агентов, - в статье мультиагентные системы.
Этапы проекта
- Выбор процесса. Ищите задачу с большим объёмом однотипной работы и понятным результатом. Посчитайте, сколько времени она занимает сейчас.
- Сбор данных и правил. Регламенты, скрипты, база знаний, 50-100 реальных примеров входящих запросов с правильными ответами.
- Прототип. Агент на платформе, подключённый к копии данных. Цель - проверить качество, а не красоту.
- Тестирование на примерах. Прогон всех собранных случаев, разбор каждой ошибки, правка инструкций и базы знаний.
- Пилот. Работа на части реального потока под контролем человека: агент готовит ответ, сотрудник одобряет.
- Запуск и сопровождение. Постепенное снятие ручной проверки, мониторинг, регулярное обновление базы знаний.
Шаблон технического задания
1. Задача: какой процесс автоматизируем и какой результат считаем успехом (метрика и целевое значение).
2. Пользователи: кто общается с агентом (клиенты, сотрудники), каналы (сайт, Telegram, почта).
3. Данные: источники знаний, их формат, кто и как часто их обновляет.
4. Системы: с чем интегрироваться (CRM, 1С, таблицы, календарь), какие действия разрешены агенту.
5. Ограничения: что агенту запрещено, когда он передаёт разговор человеку.
6. Требования к данным: где хранятся и обрабатываются, персональные данные.
7. Приёмка: набор тестовых примеров и допустимый процент ошибок.
8. Сопровождение: кто обновляет агента, как часто смотрим отчёты.Тестирование и контроль качества
- Набор тестов. Держите 100-300 реальных вопросов с эталонными ответами и прогоняйте их после каждого изменения инструкций, модели или базы знаний.
- Журнал разговоров. Сохраняйте шаги агента: какие инструменты вызвал, что нашёл, что ответил. Без журнала ошибки не найти.
- Сценарии отказа. Проверьте, что агент говорит "не знаю" и зовёт человека, а не выдумывает.
- Попытки сломать. Отдельно проверьте вопросы не по теме, грубость и попытки заставить агента нарушить правила.
Безопасность
- Давайте агенту минимальные права: чтение там, где достаточно чтения.
- Действия с деньгами, удаление данных и отправку писем клиентам выполняйте только после подтверждения человеком, хотя бы на первом этапе.
- Не храните ключи и пароли в инструкциях агента.
- Для персональных данных клиентов выбирайте российские облака или свой сервер. Обзор вариантов - в статье ИИ-агенты в России.
Как выбрать подрядчика
| Хороший знак | Повод насторожиться |
|---|---|
| Предлагает начать с пилота на одном процессе | Сразу продаёт "цифрового сотрудника для всей компании" |
| Просит реальные примеры запросов и данные | Обещает результат, не посмотрев ваши данные |
| Показывает работающие кейсы и журналы ошибок | Показывает только презентации и видео |
| Объясняет, на какой платформе и модели будет агент, и что будет при смене модели | Закрытое "собственное решение", которое нельзя перенести |
| Закладывает сопровождение и обучение сотрудников | Считает, что после сдачи работа закончена |
Ориентиры по бюджету и окупаемости - в статьях как создать ИИ-агента и ИИ-агенты для бизнеса.
Частые вопросы
Что лучше: заказать разработку или делать самим?
Для первого агента на платформе без кода часто хватает собственного сотрудника, который разберётся по инструкциям. Подрядчик нужен для сложных интеграций, высоких требований к качеству и когда некому сопровождать агента.
Какая модель нужна для корпоративного агента?
Та, которая проходит ваш набор тестов при допустимой цене и подходит по требованиям к данным. Сравните 2-3 модели на одинаковых примерах: разница часто меньше, чем ожидаешь.
Можно ли потом сменить платформу?
Да, если с самого начала хранить инструкции, базу знаний и тестовые примеры отдельно от платформы. Это главный актив проекта, а не настройки в конкретном сервисе.
