01 / 14
·
Титул
Введение · Титул
AI Masters · практикум
AI Masters · практикум по ИИ-агентам
Онбординг
цифрового сотрудника
цифрового сотрудника
10 правил: как один раз объяснить работу
и дальше получать результат без вас
и дальше получать результат без вас
Павел Доронин · AI Masters
Инструкция · Шаблон результата
Артефакты · Проверка
Артефакты · Проверка
Введение · Сигналы
AI Masters · практикум
Когда это нужно
Когда пора создавать агента
Задача повторяется
Вы делали её три раза и сделаете ещё тридцать. Разовую задачу проще решить в чате.
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.
Введение · Устройство
AI Masters · практикум
Из чего состоит
Минимальная архитектура агента
Инструкция
Кто он, какую работу делает, по каким правилам, где границы.
Шаблон результата
Как выглядит готовая работа: структура, формат, пример.
Вспомогательные артефакты
Материалы, из которых он берёт правду: документы, данные, справочники.
Как это работает вместе
Инструкция задаёт правила, шаблон - форму результата, артефакты - фактуру.
Уберите любую часть, и агент начнёт угадывать: без инструкции - что делать, без шаблона - как оформить,
без артефактов - откуда брать правду.
Главное правило · 01
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.
Главное правило · 02
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.
Главное правило · 03
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.
Правило · 04
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.
Правило · 05
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».
Правило · 06
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.
Правило · 07
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.
Правило · 08
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.
Правило · 09
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.
Правило · 10
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.
Итого · Дальше
AI Masters · практикум
План действий
С чего начать сегодня
1
Выпишите три задачи, которые повторяются у вас каждую неделю.
2
Возьмите одну - ту, где результат легче всего описать образцом.
3
Соберите минимальный комплект: инструкция, пример идеального результата, нужные материалы.
4
Запустите, проверьте полностью, поправьте инструкцию. Повторите три раза.
5
Когда агент стабильно работает - отдайте его коллеге и посмотрите, справится ли он без вас.
Дальше
Разбираем это на практике в программе AI Masters -
masters.ai-community.com · Павел Доронин, @pdoronin