Проблемы и опыт использования AI-агентов: что важно знать
OpenAI
Anthropic
Статья рассматривает подводные камни при работе с AI-агентами на примере опыта разработчиков из компании «Мегаплан». Авторы делятся наблюдениями: качество работы агента зависит от структурированности Базы знаний, контекста и правильного промптинга. Особое внимание уделено необходимости ручного контроля и рискам при использовании зарубежных моделей.
Сергей Козлов, директор разработчика CRM-системы «Мегаплан» и базы знаний с ИИ-помощником Collabis, совместно с руководителем разработки Collabis Игорем Суховерховым, делятся опытом внедрения AI-агентов. Они отмечают, что качество работы агента сильно зависит от структурированности Базы знаний: если там беспорядок, ответы ИИ будут неточными. Также важен контекст — просто написать «сделай круто»
Показать ещё ↓
- Сокращения
- MCP = Model Context Protocol — протокол контекста модели
- KPI = Key Performance Indicator — ключевой показатель эффективности
Источник: Habr — хаб ИИ —
оригинал