OKR для ИИ

агенты в бизнесе страдают от тех же проблем, что и люди.

корпорации десятилетиями занимались одной задачей: превращать непредсказуемых, хаотичных людей в предсказуемые бизнес-результаты.

весь менеджерский стек существует ради этого. OKR, стендапы, performance review, регламенты, шаблоны отчетов, цепочки согласований, оргструктуры — все это костыли вокруг стохастических систем (людей), чтобы получать стабильный результат. бесполезная, очень нудная, безрезультатная работа по постоянному затыканию дыр, но без которой любая компания превращается в стадо.

у ИИ агентов ровно та же проблема — LLM по природе стохастичны. чтобы это починить, мы добавляем оркестрацию, валидацию, self-verification, гардрейлы, шаблоны, структурированный JSON на выходе. мы строим костыли вокруг стохастической системы, чтобы сделать ее предсказуемой.

параллель почти 1:1:

  • OKR = определение целей агента
  • стендапы = статус-чеки и чекпоинты
  • регламенты = промпт-шаблоны и runbooks
  • peer review = self-verification и кросс-валидация между агентами
  • оргструктура = граф оркестрации
  • performance review = evaluation бенчмарки

решения, однако, будут сильно отличаться. людям нужна мотивация, контекст, культура. агентам — детерминированная валидация, retry logic, структурированная память. failure modes тоже разные: люди срезают углы, агенты галлюцинируют. люди устают и теряют фокус, агенты не устают — но теряют контекст из-за лимитов context window.

если вы строите агентные системы — изучайте как организации управляют людьми. менеджмент как наука это недооцененный набор практик для оркестрации агентов. агенты точно не люди, но "сделать выпас котов предсказуемыми" — это задача с десятилетиями наработанных паттернов.

Подписывайтесь на Telegram e/acc.