🤖🏗 На конференции «БИМ на практике-2026» Дарья Гречишникова представила концепцию пер...

🤖🏗 На конференции «БИМ на практике-2026» Дарья Гречишникова представила концепцию перехода от хаотичного общения с ИИ к управляемому бизнес-процессу. 🚧 Проблемы «чат-ботного» подхода 1. Зацикливание: Ассистент бесконечно уточняет детали, сводя экономию времени к нулю. 2. Ошибки действий: Модель делает не то, что ожидал инженер. 3. Проблема доверия: Сложно быстро проверить, можно ли верить результату нейросети. 4. Потеря знаний: Удачные промпты и решения тонут в истории чатов. 🔄 Как работает агентский цикл? Агент — это не просто чат, а система, состоящая из: ❇️ Навыков (Skills): Инструкции, сохраненные из диалогов для повторного использования. ❇️ Инструментов (Tools): Скрипты, утилиты, коннекторы к API. ❇️ Правил: Ограничения, не дающие агенту делать то, что не нужно. Цикл работы агента: 1. Анализ контекста и декомпозиция задачи. 2. Составление плана. 3. Вызов инструментов (код, поиск, таблицы). 4. Выполнение действий. 5. Самопроверка результата (и повтор цикла при необходимости). 🔍 Как проверять ИИ? ❇️ Двойной агент: Дать двум агентам одну задачу и сравнить ответы. ❇️ Сверка множеств: Проверить, с теми ли элементами работал ИИ, что и человек. ❇️ Аудит вторым агентом: Попросить другого агента найти ошибки в работе первого. 📧 Пример автоматизации Агент может взять на себя поиск поставщиков: 1. Выгружает спецификацию из модели. 2. Ищет поставщиков в интернете. 3. Проверяет наличие на складе. 4. Собирает контакты. 5. Пишет черновики писем (но не отправляет!). 6. Мониторит почту и собирает КП по шаблону. 🎯 Главный вывод Чтобы ИИ приносил пользу, нужна «обвязка» (обвязка): набор навыков, проверок и интеграций. Только так ИИ превращается из игрушки в воспроизводимый бизнес-процесс, который накапливает знания и становится активом компании. 👉 Записи всех выступлений Наш Telegram | Наш ВКонтакте