01 / 24 · Титул

AI Masters · практикум

AI Masters · практикум по ИИ-агентам

Онбординг
цифрового сотрудника

10 правил: как один раз объяснить работу
и дальше получать результат без вас

Павел Доронин · AI Masters

Инструкция · Шаблон результата
Артефакты · Проверка

01 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Когда это нужно

Когда пора создавать агента

Повторяется задача или процесс

Вы делали это три раза и сделаете ещё тридцать. Повторяться может и сама работа, и способ, которым вы её делаете.

Вы каждый раз объясняете одно и то же

Заново описываете контекст, формат, требования - это и есть инструкция, которую пора записать.

Результат нужен стабильного качества

В чате качество зависит от того, как вы сегодня сформулировали. У агента - от инструкции, которая не меняется.

Работа состоит из нескольких шагов

Собрать данные, проверить, оформить, отправить. Чат ведёт вас по шагам вручную, агент проходит их сам.

Этой работой должен уметь заниматься не только я

Инструкцию можно передать коллеге. Удачный диалог в чате - нельзя.

Когда агент не нужен

Оставайтесь в чате, если задача разовая, творческая и вам важен сам процесс размышления. Агент нужен там, где ценен предсказуемый результат.

02 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Что именно отдать

Три вопроса, чтобы найти своего первого агента

А. Что я регулярно делаю руками и уже не хочу делать сам?

Повторяющиеся операции: протоколы встреч, типовые письма, закрывающие документы, сбор информации, регулярные отчёты, материалы к встрече.

Б. Где мне регулярно приходится думать одно и то же?

Задача каждый раз новая, а способ решения тот же: договор на риски, разбор КП, проверка бюджета, оценка кандидата, подготовка к переговорам.

В. Где мой личный стандарт нужен другим людям?

«Это соответствует нашей стратегии?», «я бы такой договор подписал?», «материал готов идти клиенту?» - агент как носитель управленческой логики.

Как читать

Сигналы на прошлом слайде отвечают на вопрос «пора или нет». Эти три - на вопрос «а что именно отдать». Первый про руки, второй про голову, третий про ваш личный стандарт: чем выше уровень, тем меньше агент про экономию времени и тем больше про сохранение вашей экспертизы.

03 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Проверьте свою задачу

Стоит ли нанимать сюда цифрового сотрудника?

Приходится выполнять не один раз

Есть повторяемая логика или процесс

Можно описать, что здесь хороший результат

Есть правила, критерии, примеры, материалы

Регулярно уходит моё время или время команды

Нужен результат стабильного качества

Можно передать другому исполнителю

Отмечено пять и больше - берите эту задачу первой

Интерактивная версия с вердиктом и помощником, который соберёт план вашего первого агента: masters.ai-community.com/agent-check

04 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Из чего складывается результат

Минимальная архитектура работы с ИИ

Инструкция

Какую работу делаем, для кого, по каким правилам, где границы.

Шаблон результата

Как выглядит готовая работа: структура, формат, пример.

Материалы

То, откуда ИИ берёт факты: ваши документы, данные, справочники.

Как это работает вместе

Инструкция задаёт правила, шаблон - форму результата, материалы - фактуру. Уберите любую часть, и ИИ начнёт угадывать: без инструкции - что делать, без шаблона - как оформить, без материалов - откуда брать правду. Разница между чатом и агентом только в одном: в чате вы собираете эти три части заново каждый раз, у агента они записаны один раз.

05 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Не «молоток», а «закрутить гайку»

Начните с задачи, а не с инструмента

Зачем

Агент, созданный «чтобы был ИИ-агент», не решает ничего. Ценность появляется, когда есть конкретная работа, которая сейчас отнимает ваше время.

Как делать

Сформулируйте одним предложением: какую именно работу вы снимаете с себя и как часто она происходит. Если предложение не складывается - задача ещё не найдена.

Результат

Понятно, зачем агент существует, и видно, что он экономит: часы в неделю, качество, скорость ответа.

Если не сделать

Агент есть, а пользы нет. Через неделю про него забывают - как про приложение, которое поставили и не открыли.

06 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Что должно лежать на столе, когда работа сделана

Мыслите образом результата, а не функцией

Зачем

Модель хорошо повторяет образец и плохо угадывает ожидания. Описание «проанализируй» даёт что угодно; описание конечного документа - предсказуемый результат.

Как делать

Опишите или покажите, как выглядит идеально сделанная работа: структура, объём, тон, формат файла. Лучший вариант - приложить пример, который вам нравится.

Результат

Первый же результат близок к нужному, а не «в целом по теме».

Если не сделать

Бесконечные переделки. Вы правите каждый ответ вручную и тратите больше времени, чем без агента.

07 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Упрощайте, а не универсализируйте

Один агент - одна задача

Зачем

Универсальный помощник «на всё» работает средне везде. Узкий агент даёт предсказуемое качество, его проще проверить и починить.

Как делать

Разбейте желаемое на отдельные работы и начните с одной, самой болезненной. Второго агента создавайте только тогда, когда первый работает.

Результат

Агент, которым вы реально пользуетесь каждый день, а не универсальный черновик.

Если не сделать

«Комбайн», который отвечает на всё расплывчато. Доверия к нему нет, и им не пользуются.

08 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Кто мы, что за проект, где что лежит

Дайте контекст, как новому сотруднику в первый день

Зачем

Человек в первый день получает вводные о компании, продукте и правилах. Агенту нужно то же самое - иначе он работает по общим знаниям из интернета, а не по вашим.

Как делать

Соберите короткий свод: чем занимается компания, для кого работа, какие термины приняты, какие материалы использовать как источник правды.

Результат

Ответы звучат «по-нашему», с вашей терминологией и фактами, а не абстрактно.

Если не сделать

Правдоподобные, но чужие тексты: общие советы, неверные термины, выдуманные детали.

09 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Как надо и как точно не надо

Покажите эталон и антипример

Зачем

Пара «хороший образец - плохой образец» задаёт планку качества точнее, чем страница требований.

Как делать

Приложите один пример отличной работы и один - типично неудачной, с пометкой, что именно в нём не так.

Результат

Агент воспроизводит ваш стандарт, а не среднюю температуру по интернету.

Если не сделать

Каждый результат приходится объяснять заново: «нет, не так, а вот так».

10 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

С чем работать можно, с чем - нельзя

Определите доступы и границы

Зачем

Новому сотруднику выдают доступы и объясняют, что относится к конфиденциальному. Агенту нужны те же рамки - особенно если он работает с рабочими данными.

Как делать

Явно перечислите: какими файлами и системами пользоваться, что нельзя загружать во внешние сервисы, где хранить результаты.

Результат

Безопасная работа, которую не страшно масштабировать на команду.

Если не сделать

Данные утекают туда, куда не должны, а внедрение останавливает служба безопасности.

11 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Проверяйте первые результаты, а не доверяйте вслепую

Устройте испытательный срок

Зачем

Ни один новый сотрудник не выходит сразу на полную самостоятельность. Модель тоже ошибается уверенно - без проверки ошибки уходят дальше.

Как делать

Первые несколько запусков проверяйте полностью и отмечайте, где агент промахнулся. Дальше выборочно - там, где цена ошибки высока.

Результат

Вы знаете сильные и слабые места агента и понимаете, где нужен контроль человека.

Если не сделать

Ошибка попадает клиенту или руководству. После такого доверие к ИИ в команде восстанавливается долго.

12 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Обратная связь должна накапливаться

Правьте инструкцию, а не каждый результат

Зачем

Правка результата живёт один раз. Правка инструкции работает на всех следующих запусках - именно так агент «учится».

Как делать

Заметили системную ошибку - не переписывайте ответ молча, добавьте правило в инструкцию. Ведите её как живой документ.

Результат

Качество растёт само собой, а количество ручных правок падает от недели к неделе.

Если не сделать

Вы вечно исправляете одно и то же. Ощущение, что ИИ «не тянет», хотя проблема в незаписанном требовании.

13 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Инструкция в файле, а не в истории чата

Храните агента как документ, а не как переписку

Зачем

Диалог теряется, его нельзя передать и сложно улучшать. Файл с инструкцией можно хранить, версионировать и отдать коллеге.

Как делать

Держите инструкцию, шаблон результата и примеры рядом с рабочими материалами - в общей папке или репозитории команды.

Результат

Агент переживает смену чата, компьютера и сотрудника. Опыт остаётся в компании.

Если не сделать

Человек ушёл в отпуск - вместе с ним ушли и наработки. Всё собирается заново.

14 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Что он решает сам, а что приносит вам

Договоритесь, где заканчивается агент и начинается человек

Зачем

У сотрудника есть зона ответственности и правила эскалации. Без них агент либо переспрашивает по мелочам, либо принимает решения, которых не должен.

Как делать

Опишите: что делать самостоятельно, при каких сомнениях останавливаться и что обязательно показывать человеку до отправки.

Результат

Спокойное разделение труда: рутина уходит агенту, решения остаются за вами.

Если не сделать

Или агент дёргает вас по каждому шагу, или отправляет наружу то, что не следовало.

15 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум

Продолжение онбординга

Первая версия готова: что дальше

Правьте инструкцию, а не результат
Правка руками живёт один раз, правка инструкции - всегда.

Зафиксируйте процесс в AGENTS.md / CLAUDE.md
Пусть агент сам спросит, что записать в правила: по факту точнее, чем придумано заранее.

Вынесите шаблон результата
Тот же файл, но с подсказками вместо данных - результаты сравнимы между запусками.

Прогоните на новых реальных данных
Она заточена под случай, на котором собиралась. Каждое «не то» - строка инструкции.

Заведите вход и отдайте коллеге
Входящая папка - чтобы жил дальше первого запуска. Коллега справился - агент состоялся.

Главное

Первая версия - это черновик процесса, а не готовый агент. Работать он начинает там, где вы перестали править результаты и начали править инструкцию. Материалы и разбор - masters.ai-community.com/agent-rules · Павел Доронин, @pdoronin

16 / 24 Павел Доронин · AI Masters

AI Masters · практикум