Агент на LLM выполняет задачу за десять вызовов модели вместо двух — и вы узнаёте об этом из счёта в конце месяца. Дашборд с правильными метриками ловит это на первом же прогоне.
Автономный агент на GPT-4o или Claude может сжечь десятки долларов за один прогон из-за циклов и раздутого контекста. Разбираем, где утекают деньги и как считать бюджет до запуска.
RAG-агент, который ищет ответы в договорах, регламентах и отчётах компании, собирается за несколько часов. Разбираем архитектуру, стоимость запуска и где такой агент подводит.
Модель для агента подбирают не по месту в бенчмарке, а по типу задач, длине контекста и цене за миллион токенов. Разбираем, где ошибаются на этапе выбора и сколько это стоит.
ИИ-агент в рабочем мессенджере отвечает на вопросы по базе знаний, заводит задачи и дежурит в поддержке. Разбираем, как его подключить к Slack и Teams, чем отличаются платформы и где спрятаны подводные камни.
Разница между чат-ботом и агентом — не в модели, а в том, кто нажимает кнопки. Разбираем, что придётся переписать, где ломаются агенты и во сколько обходятся токены.
Пошаговый план запуска пилотного проекта с AI-агентом за четыре недели: как выбрать задачу, посчитать стоимость токенов и понять, что пилот провалился, до того как в него вложат полугодовой бюджет.
Разбираем, из каких блоков собирается голосовой агент для колл-центра, чем отличаются готовые платформы от сборки из API и на какие цифры смотреть, прежде чем подключать бота к реальным звонкам.
Агент с доступом к почте, файлам и API — это не чат-бот, а исполнитель команд. Разбираем, как проверить его на prompt injection и утечку данных до того, как это сделают злоумышленники.
Вместо одного чат-бота на сайте — цепочка LLM-агентов, которые сами ищут лид, квалифицируют его и передают менеджеру. Разбираем архитектуру, инструменты и цену вопроса на реальных сценариях B2B.
Автономный агент отлично закрывает типовые запросы, но на сложных случаях всё держится на моменте передачи оператору. Разбираем, как настроить эскалацию, чтобы не терять клиентов и не сжигать бюджет на токенах.
Разбираем, как из LLM, RSS и пары API собрать агента, который сам находит упоминания вашего бренда, отсеивает мусор и присылает сводку. Сколько это стоит и где готовые сервисы выигрывают.