Кастомных ИИ-агентов собирают из модели, инструкций, набора инструментов с ограниченными правами и журнала каждого шага, в пять этапов от спецификации до мониторинга. Заказывать своего агента стоит, когда готовый не справляется с вашими данными и правилами.
Когда нужен кастомный агент, а когда готовый?
Кастомный агент нужен, если он работает с вашими данными, следует точным правилам, записывает результат в ваши системы и ошибки дорого стоят.
| Вопрос | Готовый агент | Кастомный агент |
|---|---|---|
| Данные | Файлы и коннекторы продукта | Любая внутренняя система через ваши интеграции |
| Бизнес-правила | Приблизительно, через инструкции | В коде и проверках |
| Куда идёт результат | В основном человеку | В CRM, ERP, тикеты, документы |
| Поведение со временем | Меняется с обновлением вендора | Меняется по вашему решению |
| Журнал | Что логирует продукт | Каждый шаг, хранится там, где решите вы |
Конструкторы агентов в пакетах уже закрывают многие типовые задачи: Microsoft описывает Copilot Studio как низкокодовую среду для создания агентов и процессов, в ChatGPT Business есть агенты рабочего пространства. С них и стоит начинать, если задача типовая.
Какие бывают кастомные агенты?
| Тип | Что делает | Пример | Главное в проектировании |
|---|---|---|---|
| Узкий | Одна задача в большом объёме | Классификация тикетов, извлечение сторон договора | Точность на реальных данных |
| Знаниевый (RAG) | Отвечает по вашим документам со ссылками | Вопросы по регламентам | Качество поиска, права доступа |
| С инструментами | Читает и меняет другие системы | Обновление CRM, создание заявок | Минимальные права, подтверждения |
| Автономный | Выполняет много шагов к цели | Разбор NDA до сводки рисков | Лимиты, контрольные точки, финальная подпись человека |
Как собирают кастомного ИИ-агента?
- Спецификация (1–2 недели): цель и мера успеха, источники данных и их владельцы, системы, поведение при неуверенности, ограничения по приватности. Подписывает бизнес.
- Прототип (2–3 недели): основное поведение на реальных данных, затем решение — продолжать или нет.
- Разработка и тесты (4–8 недель): обработка ошибок, интеграции, безопасность, тестовый набор, который прогоняется при каждом изменении.
- Поэтапный запуск (1–2 недели): сначала пилотная группа, мониторинг включён до старта.
- Сопровождение: обновления моделей, смена входных данных, актуализация знаний. За это отвечает конкретный человек.
Как разрабатывают custom tools для агентов?
Инструмент — узкая функция с типизированными параметрами: get_invoice, create_ticket, update_contact. Модель предлагает вызов, ваш код проверяет права и выполняет.
- Одна функция — одно действие.
- Отдельная сервисная учётная запись с минимальными правами.
- Запись в систему с последствиями — только после подтверждения человеком.
- Каждый вызов попадает в журнал.
- Model Context Protocol (MCP) позволяет подключить инструмент к нескольким агентам без дублирования кода.
Как оценить выгоду от агента?
Выгода в месяц = (сэкономленные часы × стоимость часа) + (предотвращённые ошибки × цена ошибки) − (модель + хостинг + сопровождение + время на проверку)
Пример с условными цифрами: агент снимает 60 часов работы по 55 CAD в час — это 3 300 CAD. Если проверка забирает 10 часов, а расходы на работу агента — 400 CAD, чистая выгода около 2 350 CAD в месяц. Часы и долю ошибок нужно измерить на пилоте.
Что написать в запросе подрядчику?
- Проблему и целевую метрику.
- Набор реальных примеров для проверки и проходной порог.
- Где хранятся и обрабатываются данные, что логируется. В Квебеке для новой информационной системы с персональными данными нужна оценка влияния на приватность по Закону 25.
- Какие действия требуют подтверждения человеком и как агента остановить.
- Условия сопровождения после запуска.
- Работающий прототип на ваших данных до полной разработки, фиксированный объём и цена каждого этапа.
Remolda разрабатывает ИИ-агентов для бизнес-процессов и ИИ-решения под заказ поэтапно, с письменным объёмом работ. Первый этап — часто шестинедельный пилотный ИИ-спринт, пакет с фиксированной ценой 9 800 CAD.