Создание ИИ-агентов продают двумя противоположными способами. Первый: соберём за три дня, вот ролик, где это делает один человек за вечер. Второй: полгода обследования, команда из пяти ролей и смета, в которой на саму разработку приходится треть. Оба варианта встречаются, и в обоих срок назван до того, как кто-то посмотрел на процесс заказчика.

Ниже порядок работ, по которому собираются мои собственные системы, работающие каждый день: пять этапов, реальные сроки по типам задач и отдельно список причин, по которым проекты этого класса разваливаются. Все цифры - с систем, которые я эксплуатирую сам, а не из чужих обзоров.

Нулевой шаг: убедиться, что нужен именно агент

Агент отличается от бота тем, что доводит задачу до результата за несколько самостоятельных шагов и решает по смыслу текста, а не по формальному признаку. Подробный разбор различий - в статье про ИИ-агентов для бизнеса.

Проверка занимает одну минуту. Попробуйте описать задачу списком условий без единого исключения. Получилось - вам нужна обычная автоматизация, она дешевле, быстрее и не ошибается. Не получилось, потому что решение каждый раз зависит от смысла входящего текста, - тогда да, задача агентская.

Самая дорогая ошибка в проектировании ИИ-агентов делается именно здесь: модель ставят туда, где хватило бы трёх правил, и дальше платят за неё каждый месяц.

Этап 1. Разговор и выбор процесса: 2-3 дня

На этом этапе не выбирают инструмент. Выбирают процесс, и выбор делается по трём числам: сколько событий проходит через человека за сутки, сколько минут уходит на одно, сколько стоит час этого человека.

Дальше простая арифметика. Если ручная работа обходится меньше чем в десять тысяч рублей в месяц, разработку обсуждать рано: она не окупится ни за какой срок. От тридцати тысяч в месяц разговор становится предметным, и там уже видно, за сколько месяцев система себя вернёт.

Здесь же честно отсеиваются задачи, где агент не нужен: событие происходит два-три раза в неделю, или процесс ещё не устоялся и меняется каждую неделю.

Этап 2. Проектирование: где решает модель, а где правило

Самый важный этап, и он почти не виден в смете, потому что не выглядит работой.

Здесь решается, на какой вопрос модель отвечает. Разница между удачной и провальной системой часто в одной формулировке. В моей системе поиска клиентов модель сначала просили определить, относится ли сообщение к теме. Она справлялась, а результат был мусорным: я разобрал руками 67 своих уведомлений и нашёл среди них около 15 настоящих обращений от заказчиков. Остальное - реклама таких же исполнителей и вакансии.

Причина была не в модели и не в её размере. Фраза «сделаю сайт, пишите в личку» и фраза «ищу того, кто сделает сайт» относятся к одной теме и означают противоположные события. Починилось это структурой ответа: модель обязали сначала назвать роль автора, заказчик он или исполнитель, и только потом всё остальное. Одна правка на этапе проектирования, стоимость - ноль, если сделана вовремя, и неделя переделки, если нет.

На этом же этапе решается, что до модели вообще не доходит. У меня перед моделью стоит обычный фильтр по словам, который бесплатно отсекает 90-95% потока. Именно он, а не выбор модели, определяет счёт за содержание.

Этап 3. Сборка: обвязка занимает больше времени, чем модель

Подключить модель - это час работы. Всё остальное время уходит на то, что вокруг неё: очередь входящих событий, поведение системы при недоступности внешнего сервиса, хранение результатов, уведомления ответственному, разграничение того, что система делает сама, и того, где она останавливается и ждёт человека.

Это не бюрократия, а ровно то место, где живые системы ломаются. У меня разбор сообщений однажды начал падать целиком из-за того, что модель возвращала ответ с одним лишним символом: за двое суток четыре сбоя, уведомления не приходили часами. Сама модель работала и отвечала по смыслу правильно, обвязка просто не предполагала, что ответ может прийти в неверном формате. Лечится это штатным механизмом переспроса, который был доступен изначально и был выключен.

Отдельный случай из того же ряда: простой на пять с половиной часов по двум независимым причинам сразу, и обе были не в модели, а в обвязке. Такие вещи узнаются только на собственной эксплуатации, и после этого закладываются в чужие проекты заранее.

Практический вывод для заказчика: когда в смете на разработку ИИ-агента сборка занимает почти весь срок, а на обработку сбоев не выделено ничего, это не экономия, а отложенный счёт.

Этап 4. Калибровка на живых данных: неделя, которую вырезают первой

На показательных примерах агент работает всегда. Разница между демонстрацией и работой появляется в первые дни на реальном потоке, когда становится видно, что человек формулирует не так, как ожидал проектировщик.

Считаются две вещи: сколько агент пропустил из того, что должен был поймать, и сколько лишнего принёс. По первым дням правятся признаки, формулировки и пороги. Для системы поиска клиентов это отдельные 3-5 дней после сборки, и без них она выдаёт поток, который через неделю перестают читать.

Из сметы этот этап вырезают первым, потому что он не добавляет функций. Именно после его пропуска появляются рассказы, что ИИ-агент оказался бесполезным.

Этап 5. Передача: чей сервер, чей доступ к модели, кто может всё отключить

Вопрос, который стоит задать до подписания, а не после запуска. Здесь два отдельных слоя.

Сервер. Он может быть оформлен на заказчика, и тогда площадка полностью его, либо остаётся у исполнителя и входит в ежемесячную сумму за содержание.

Доступ к модели. Кабинет тоже может быть на заказчике: расход на модель идёт по счёту и с закрывающими документами, что обычно нужно компании. Либо кабинет остаётся у исполнителя, и модель входит в одну ежемесячную сумму, - вариант для физлица и микробизнеса, которым не нужно заводить кабинет и разбираться с платежами.

В любом варианте неизменны три вещи: бот регистрируется на аккаунт заказчика и доступ к нему отзывается самим заказчиком, код и доступы передаются после оплаты, исключительные права переходят по акту. Если на прямой вопрос «что я получу, если мы разойдёмся» ответа нет - это худший вариант из возможных, независимо от цены.

Реальные сроки по типам систем

Быстрее нижней границы не бывает, и упирается это обычно не в сборку. Мой агент, который принимает обращения и приводит свободный текст ответов к структуре, собрался за 5 дней при плане в 8 - ровно потому, что процесс был описан до начала работ и согласовывать по ходу было нечего. Когда процесс описывают параллельно со сборкой, те же работы растягиваются втрое.

Пять причин, по которым проекты разваливаются

  1. Нет числа, по которому видно результат. Сколько событий обработано, сколько пропущено, сколько лишнего пришло. Агент без такой цифры невозможно ни улучшить, ни честно оценить, и спор о его пользе превращается в спор о вкусах.
  2. Из сметы вырезали калибровку. Система сдана на показательных примерах и встречается с реальными формулировками уже без исполнителя рядом.
  3. Модель просят ответить не на тот вопрос. Формально правильные ответы дают бесполезный результат, и это видно только на разборе выдачи руками.
  4. Процесс не устоялся. Автоматизировать порядок, который меняется каждую неделю, значит закрепить в системе то, что завтра станет неправильным.
  5. Никто не посчитал содержание. Сервер под небольшую нагрузку - около тысячи рублей в месяц, обращения к модели на малых потоках - сотни рублей, сопровождение - от 15 000 рублей в месяц. Последняя строка крупнее двух первых вместе взятых, и именно её забывают при сравнении своего решения с готовой подпиской.

Ни одна из пяти причин не связана с выбором модели. Это и есть главное наблюдение по таким проектам: агент разваливается не там, где его обсуждают.

С чего начать

Возьмите один поток текста, который каждый день проходит через живого человека, и посчитайте по нему три числа из первого этапа. Этого достаточно, чтобы понять, стоит ли вообще начинать разговор о разработке.

Что входит в работы, сколько стоит каждый формат и что в цену не входит - на странице услуг и цен. Если вы ещё на шаге «с чего вообще начинать внедрение», сначала посмотрите разбор внедрения ИИ в бизнес по шагам, а если задача ближе к боту, чем к агенту, - типы ботов и цены.

Опишите задачу, и я скажу, тянет ли она на агента, за сколько собирается и стоит ли браться. Если не стоит - так и скажу. Форма и контакты внизу главной.