В это легко поверить. Агент прочитал письмо, нашёл данные в CRM, составил ответ и создал задачу — всё выглядит как готовая автоматизация.
Но демо обычно проходит по «чистой» дороге. В реальной работе письмо бывает двусмысленным, CRM отвечает с задержкой, нужного поля нет, а один и тот же запрос приходит дважды.
AI не делает такой процесс надёжным сам по себе. Он добавляет ещё один источник вариативности: модель может по-разному интерпретировать одинаково полезный, но чуть иначе сформулированный вход.
Надёжность агента — свойство всей цепочки, а не качества одного ответа модели.
Перед запуском я проверяю простые вещи:
— что делать при неполных данных;
— как агент проверяет результат действия;
— можно ли безопасно повторить операцию;
— где процесс должен остановиться и позвать человека.
Удачный запуск доказывает, что сценарий возможен. Надёжная система начинается с вопроса: что будет, когда он пойдёт не по плану?