10 мифов, которые мешают построить нормального ИИ-агента

Привет. Меня зовут Павел Ершов, я со-основатель Directual — no-code платформы, на которой почти каждый день создаются новые ИИ-системы. За последний год мы провели десятки экспериментов и продуктовых запусков, связанных с LLM и ИИ-агентами. И вот что я вижу: на рынке слишком много иллюзий насчёт того, как работает современный генеративный ИИ. Люди читают пресс-релизы, смотрят презентации OpenAI, но не всегда понимают, что нужно для реального продукта, где LLM внедряется не ради шоу, а для решения конкретной задачи. В итоге — куча времени и денег уходит в никуда.

McKinsey в свежем исследовании пишет, что 71% компаний (в США) уже используют генеративный ИИ, но 80% из них не видят влияния на метрики бизнеса. То есть, почти никто не видит эффективности. Потому что между «интегрировать ChatGPT» и «построить систему, решающую бизнес-задачу» — пропасть.

Я хочу немного сбить хайп и поделиться опытом. Ниже — десять мифов, которые я чаще всего слышу от клиентов.

LLM — это не интеллект. Это нейросеть, натренированная предсказывать следующее слово (токен). Она не понимает смысла, не анализирует, не делает выводов. Она просто продолжает текст по вероятностной логике.

Да, она может генерировать осмысленные фразы. И это часто создаёт иллюзию интеллекта. Но на самом деле у модели нет мышления или целей. Без внешней архитектуры — памяти, инструментов, логики — она остаётся предсказателем текста.

Нет. У модели нет осознанности. Она не понимает вопрос, не «ищет» ответ, не сверяется с источниками. Она просто продолжает текст — на основе статистики и вероятностей.

Модель может звучать уверенно, даже когда ошибается. Она одинаково гладко говорит как правду, так и чушь. Именно поэтому LLM склонны к галлюцинациям — уверенным, но выдуманным ответам. И значительная часть работы инженера — борьба с этими галюнами :)

Нет. Промптинг важен, но он — лишь часть системы. Даже самый гениальный промпт не спасёт, если модель отвечает без нужного контекста, ограничений и проверки. Нельзя сделать качественный продукт на одном запросе. Вам нужны:

Промпт — это просто инструкция для модели. А продукт — это целая система.

Это одна из самых наивных идей, но она до сих пор живёт. Подключить модель к чату или в API — легко. Но это не означает, что задача решена.

Даже простая бизнес-логика требует гораздо больше:

Настоящий автоматизированный процесс — это оркестрация: вызовов, проверок, обработки состояний. LLM — только часть этого процесса.

Эта иллюзия особенно популярна среди крупных компаний. «У нас море данных — зальём их в модель, она обучится и станет экспертом». Но это не так. LLM нельзя просто «научить» на произвольной массе документов. Даже если вы строите RAG-систему, придётся проделать серьёзную инженерную работу:

Если просто залить всё подряд — получите мусор. Тут работает принцип trash in — trash out.

Кажется, что если дать ИИ побольше поработать — он «научится». Увы, нет. LLM не обучается в процессе работы. Она не запоминает ответы, не улучшает себя. Обучение возможно только через систему вокруг:

Если надеяться, что «модель разберётся сама» — вы просто дадите ей возможность повторять те же ошибки бесконечно.

Миф даже у опытных команд. Логика: «у нас специфика — давайте обучим модель». Но fine-tuning — это:

Почти всегда разумнее — построить RAG: подключить модель к своей базе знаний. В отдельных случаях можно использовать LoRA — для стилистики, терминов, форматов. Но и она требует настройки.

Если вы не Anthropic или Сбертех — не лезьте в веса. Стройте систему вокруг.

Звучит логично, но неправда. Да, модель по умолчанию опирается на «внутренние» знания. Но если задать контекст через RAG и дать чёткую инструкцию «отвечай только по предоставленным данным» — она будет следовать.

Важны:

Если не задать архитектуру — модель будет фантазировать. Но сама по себе она ваши данные не игнорирует.

Страх понятен. Но локальная установка — не всегда лучшее решение.

Во-первых, есть локальные провайдеры (Яндекс, Alibaba, Anthropic и др.). Во-вторых, можно:

Локальная модель оправдана, если:

Ставить 70B-модель у себя ради чат-бота — это как купить завод, чтобы напечатать визитку.

Старый подход: если архитектура сложная — значит, нужен код. Но современные no-code/low-code платформы позволяют:

Да, без кода не всегда обойтись. Но 80% всего можно собрать визуально. И быстро.

Не в коде сила. Сила — в системе. А как её собрать — зависит от задач, а не от языка программирования.

Если вы дочитали до этого момента — скорее всего, вы уже задумываетесь, как сделать всё правильно. Мы в Directual сделали бесплатный курс, где по шагам показываем, как собрать полноценного ИИ-агента: с RAG, памятью, API-интеграциями и управляемой логикой.

👉 Перейти к курсу по созданию AI-агентов

Это практический гайд, основанный на реальных кейсах и нашей инженерной практике. Если хотите разобратья — начните с него. Если нужна будет помощь — обращайтесь.