01 / ВОПРОС

Слово «агент» ничего не говорит о работе

Можно назвать агентом цепочку из трёх действий. Можно дать модели доступ к данным и разрешить менять что-то без человека. Это разные системы с разным риском, но на презентации они часто выглядят одинаково.

Поэтому я начинаю не с выбора модели. Сначала описываю работу: что её запускает, кто ждёт результат, где система берёт контекст и как выглядит ошибка.

02 / РАБОЧАЯ МОДЕЛЬ

Пять мест, где задача становится проверяемой

Эта схема пока рабочая. Её задача не классифицировать все AI-системы, а быстро показать пробел в конкретном процессе.

Если в схеме нет владельца проверки, автоматизация просто переносит решение в место, где его труднее увидеть.

03 / ЦЕНА ПРОВЕРКИ

Быстрый черновик может оказаться дорогим

Время генерации легко измерить. Время человека, который читает ответ, сверяет факты, исправляет тон и отвечает за последствия, часто остаётся за рамкой. Сейчас это главный вопрос исследования.

• Сколько минут ушло на проверку? Запуск сценария тоже входит в замер.
• Где обнаружили ошибку? До отправки, после отправки или уже по жалобе.
• Кто отвечает за итог? Человек, команда или владелец процесса.
• Что произойдёт при молчаливой ошибке? Такой сбой опаснее явной остановки.

04 / ПРОВЕРКА НА ПРАКТИКЕ

Что измерить на своей задаче

1. Один повторяемый процесс. Без списка из десятков сценариев.
2. Ручной замер до внедрения. Иначе не с чем сравнивать.
3. Журнал ошибок. Вид ошибки, момент обнаружения и стоимость исправления.
4. Правило остановки. Когда система передаёт задачу человеку.

Сравните полную стоимость работы до и после автоматизации: запуск, проверку, исправления и последствия пропущенных ошибок.