
Как научить команду работать с AI-агентами без хаоса
AI-агенты умеют сами дробить задачу на шаги и вызывать инструменты, но команда без правил превращает их в генератор дорогих ошибок. Разбираем, чему учить сотрудников и во что это обходится.

AI-агенты умеют сами дробить задачу на шаги и вызывать инструменты, но команда без правил превращает их в генератор дорогих ошибок. Разбираем, чему учить сотрудников и во что это обходится.

Собрать агента можно мышкой в конструкторе или руками на LangGraph. Разбираем, где проходит граница, сколько это стоит и на чём ломаются оба подхода.

Компании перестали продавать просто доступ к языковой модели и начали продавать готовых агентов, которые сами доводят задачу до результата. Разбираем, что скрывается за модным ярлыком и когда за него стоит платить.

Локальные LLM выросли до уровня, когда агент на своём сервере решает реальные задачи без отправки данных наружу. Разбираем, что для этого нужно, во что это встанет и где предел возможностей.

ИИ-агенты вроде Claude с Computer Use и OpenAI Operator обещают выполнять рутину сами. На практике разом отдать им работу — путь к ошибкам. Разбираем, как делегировать по шагам.

Один и тот же агент отвечает клиенту из Москвы на русском, а клиенту из Стамбула — на турецком. Разбираем, как это устроено технически и где ломается.

Разбираем, как настроить AI-агента, который сам собирает данные, считает и заполняет отчёт в Excel или Google Sheets — от готовых расширений до связки через API.

Разбор реальных способов добавить агента в готовый продукт: от готовых SDK до собственного оркестратора. Что выбрать, сколько это стоит и где чаще всего ломается.

Агент, который проходит демо на трёх запросах, разваливается на живом трафике. Разбираем, что проверять до релиза: от галлюцинаций до бесконтрольных вызовов инструментов.

Разбираем, из чего собрать system prompt для LLM-агента: роль, инструменты, ограничения, формат вывода. Что рекомендуют OpenAI и Anthropic и где чаще всего ломаются агенты.

Оркестратор, роутер, специалисты-агенты и человек в контуре — разбираем по шагам, как собрать многоагентную систему для клиентской поддержки и в каких случаях она не нужна.

AI-агент — это не только подписка на модель. Токены, векторная база, интеграции, наблюдаемость и человек-надзорщик легко превращают «пару тысяч в месяц» в шестизначную статью расходов. Разбираем, из чего складывается счёт.