4 стадии, через которые проходит каждый при создании ИИ-агентов — и как их пройти

На днях я провёл вайбкодинг практикум: два часа строил агента в прямом эфире — поиск по базе знаний, веб-фактчекинг, сохранение лида в CRM. От пустого проекта до рабочей системы.

Пока Cursor писал код, думал об одном: через что проходит каждый, кто берётся за это дело. Причём независимо от опыта и отрасли — паттерн один и тот же.

Кругом шум про ИИ. Конкуренты что-то делают. Коллеги хвастаются. Рынок меняется. А вы стоите на месте — не потому что ленивые или некомпетентные, а потому что непонятно, с чего начать.

Почему так происходит. Порог входа кажется высоким: нужно разобраться в LLM, в оркестрации, в инструментах, в безопасности — и сразу всё это кажется горой. Плюс страх потратить время впустую.

Как выйти. Помогает не «разобраться во всём», а сформулировать одну конкретную задачу: «агент, который отвечает на вопросы по нашей базе знаний» или «агент, который квалифицирует входящие заявки». Конкретная задача снимает паралич выбора и даёт точку старта.

Открыли туториал, что-то собрали, запустили. Работает плохо или непредсказуемо. Хайп зашкаливает, а у вас «какая-то фигня». Непонятно: я не так делаю, или это всё преувеличение?

Почему так происходит. ИИ-агент — это не промпт. Это архитектура: инструменты, память, логика принятия решений, обработка ошибок. Разрозненные эксперименты без понимания структуры редко дают стабильный результат.

Как выйти. Нужно разобраться с основным циклом агента: как он принимает решение, когда вызывает инструмент, как обрабатывает ошибки. Как только архитектура становится понятной — результаты улучшаются кратно. Не за счёт магии, а за счёт системности.

Сделали что-то работающее. Но вот тут не дотягивает, тут надо полировать. На один тип запросов отвечает хорошо, на другой — нет. Ощущение: рано выпускать. А когда будет готово — непонятно.

Почему так происходит. У ИИ-агента нет объективного критерия «готово». В отличие от обычной программы, где тесты либо зелёные, либо нет — здесь всегда есть случаи, где можно улучшить. Это создаёт ловушку бесконечной полировки.

Как выйти. Заранее определить, что такое «достаточно хорошо» для конкретного use case. Например: «агент правильно обрабатывает 80% типичных запросов, остальные маршрутизируются на человека». После запуска — данные реального использования быстро покажут, что улучшать в первую очередь. Живой продукт учит лучше, чем лабораторная полировка.

Агент в проде. Но страхи не исчезли: а вдруг скажет что-то не то и отобьёт клиента? Начнут специально ломать и предъявят его же слова? Сожжёт все токены за ночь?

Почему так происходит. Это не паранойя — это реальные риски. Просто большинство сталкивается с ними уже после запуска, а не готовится заранее.

Как выйти. Три базовых инструмента снимают большинство рисков:

Ни один из этих инструментов не сложный технически. Но без них каждый релиз будет стрессом.

Ни одна из них — не признак некомпетентности. Это нормальный путь. Те, кто проходит все четыре, получают агентов, которые реально работают на бизнес, а не лежат в папке «черновики».

Разница между теми, кто застревает, и теми, кто проходит — обычно не в технических знаниях, а в понимании структуры каждого этапа и в наличии конкретных инструментов для каждого барьера.

Про ИИ-агентов, практические кейсы и инструменты — в моём Telegram-канале AI.Dialogs и ВК сообществе

По вопросам: в мой Telegram или в личку в ВК.