Agentic AI: Когда доверить ИИ ключи от бизнеса?

Чат-боты научились красиво говорить. Они расскажут про погоду, напишут письмо и даже пошутят. Но бизнес требует действий. CEO не хочет, чтобы бот рассказал, как выставить счет. Он хочет, чтобы бот выставил счет и отправил его клиенту.

Встречайте Agentic AI — ИИ с "руками" (инструментами) и правом ими пользоваться. Но как только мы даём боту доступ к кнопке "Отправить деньги" или "Закрыть сделку", возникает страх: а что, если он сойдёт с ума? Разберёмся, как передать руль ИИ и не разбить бизнес.

Бот vs Агент: В чём разница?

Разница — как между консультантом и исполнителем.

• Чат-бот (Passive).
  Клиент: "Скиньте счет".
  Бот: "Вы можете сформировать счет в личном кабинете, вот ссылка...".
  Результат: Клиент делает работу сам.
• AI Агент (Active).
  Клиент: "Скиньте счет".
  Агент (через API CRM): Создает PDF, проверяет реквизиты, отправляет на email.
  Агент: "Отправил на почту a@b.com, оплатите до пятницы?"
  Результат: Работа сделана.

Модель "Светофор": Зоны автономности

Давать ИИ полную свободу сразу — безумие. Мы используем модель "Светофор": сортируем задачи по уровню риска.

Safety First: Как подстраховаться?

Пускаете агента в "Зелёную зону"? Поставьте ему "забор". Три механизма защиты:

• Детерминированные функции. Вместо того чтобы просить LLM "составь SQL запрос к базе", дайте ей готовую функцию `getUserBalance(userId)`. Это исключает самодеятельность ИИ в коде.
• Лимиты "Здравого смысла". Задайте жесткие ограничения в коде. Например: "Агент не может выставить счет на сумму более 500 000 ₸ без подтверждения человека" или "Не более 5 сообщений в минуту одному юзеру".
• Tripwires (Растяжки). Анализируйте тональность клиента. Если Sentiment Analysis показывает "Gнев/Агрессия" — агент должен мгновенно замолчать и позвать человека (эскалация).

Как внедрять: Стратегия 3 шагов

Не включайте рубильник на всех клиентов сразу. Идите шаг за шагом.

Техническая "магия": Function Calling

GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet и другие модели нативно поддерживают Function Calling. Это не просто парсинг текста.

Вы описываете модели инструмент в формате JSON:

{

  "name": "create_invoice",

  "description": "Создает счет для клиента",

  "parameters": {

    "type": "object",

    "properties": {

      "amount": { "type": "number" },

      "currency": { "type": "string", "enum": ["KZT", "USD"] },

      "items": { "type": "array", "description": "Список услуг" }

    },

    "required": ["amount", "items"]

  }

}

Модель сама поймет, когда нужно позвать эту функцию, и (самое главное!) вернет вам идеально структурированные данные, готовые для вставки в вашу 1С или CRM. Никакого regex-парсинга ответов.

Вывод: Доверять, но проверять

Полная автономность — не фантастика, а вопрос грамотной настройки. Начните с малого: пусть бот квалифицирует лида или назначает встречу. Когда убедитесь, что он справляется — отдавайте рутину со счетами.

Золотое правило Agentic AI: У агента всегда должен быть "Босс" (человек) и красная кнопка "Стоп".

Нужна помощь с агентами?