The post has been translated automatically. Original language: Russian
Everyone is adding AI now, but half of the projects end up with an expensive toy that doesn't affect the metrics. We share our practice on how to approach this in an engineering way.
1. First the task, then the technology
Not "let's screw up the AI", but "what specific pain will it cover". AI really pays off where there is routine, volume, and text: support, application processing, content generation, and knowledge base search. If the task is solved by ordinary logic or a simple script, do not complicate it.
2. Don't train your model. Use the API
A common mistake of early teams is to try to "train a neural network." In 99% of cases, this is unnecessary and ruinous. Take ready-made LLMs through the API (Anthropic, OpenAI, Google, etc.), and use according to your specifics: industrial engineering — correctly formulated instructions close most cases; RAG (retrieval-augmented generation) — connecting your knowledge base/documents so that the model responds to your data rather than "hallucinating"; Fine-tuning — only when everything else has already been squeezed out and a stable narrow format is needed.
3. Keep the person in the loop
Especially at the start: the AI prepares a draft/response, and the human confirms it. This protects against errors in client communications and gives you the data on which the system becomes more accurate.
4. Consider the cost and speed from the first day
Two parameters that kill AI features in the product: the price per request and the latency. Practice: cache duplicate answers, choose a model for the task (don't take the top one where the easy one is enough), set limits. The same feature on a "cheap" and "expensive" model may differ significantly in cost with the same result.
5. Set limiters (guardrails)
AI in a product without a framework = risk. Minimum: filtering of unwanted input/output, clear boundaries of "what the assistant doesn't talk about", folback on a live person, logging for error analysis.
6. A quick start in a week, not a quarter
A working approach: take one narrow scenario (for example, AI answers to the 20 most frequent customer questions), assemble a prototype on the API in a few days, test it on real requests, measure the effect, and only then scale. A small working case is more useful than a large "AI-platform" plan in a presentation.
A short checklist before implementation: ✅ there is a specific task with a measurable metric The API + prompt/RAG path has been chosen, rather than learning from scratch , the cost of the request and latency are calculated , there is a man in contour and guardrails You start with one narrow scenario
«Агент сам сделает всю работу» — звучит красиво, но реальность разная. Где-то агенты уже приносят пользу, а где-то это дорогая демонстрация, которая ломается на втором шаге. Разбираем, как отличить одно от другого.
Сначала — что такое агент
Это не просто чат-бот. Агент не только отвечает, но и действует: вызывает инструменты, обращается к базам и API, выполняет цепочку шагов для достижения цели. Именно «действует» и создаёт как пользу, так и риски.
Где агенты уже реально работают:
🔹Узкие повторяемые задачи с понятными шагами — обработка заявок, сортировка обращений, извлечение данных из документов.
🔹 Ответы по базе знаний с обращением к данным (та самая связка с RAG).
🔹 Рутинные операции через API под присмотром — собрать отчёт, заполнить карточку, проверить статус.
Общее у всех этих кейсов: задача узкая, шаги проверяемые, набор инструментов ограничен.
Где пока больше хайпа, чем пользы:
🔹 Полностью автономный агент «веди мой бизнес сам» без контроля человека.
🔹 Длинные цепочки из десятков шагов без проверок — ошибка на третьем шаге тихо ломает весь результат.
🔹 Критичные и необратимые действия (платежи, удаление, отправка клиентам) без подтверждения человеком.
Чем шире задача и чем больше «автономности» — тем ближе к красивому демо, которое не выживает в продакшене.
Как внедрять правильно:
Начинайте с одного инструмента и одной задачи. Ставьте человека в контур на важных шагах. Ограничивайте, что агент может делать, и логируйте каждое действие для разбора. И считайте стоимость: агент — это много вызовов модели на одну задачу, счёт растёт быстрее, чем у обычного чат-бота.
Главное: ценность агента обратно пропорциональна широте задачи. Узко и под контролем — работает уже сегодня. Широко и «само» — пока обещание.
💬 Пробовали внедрять агентов? Где сработало, а где рассыпалось — поделитесь в комментариях 👇
Share
