Ваш первый по‑настоящему полезный AI-агент: как спроектировать маленького workflow-бота под одну реальную задачу

Большинство проектов AI-агентов умирают в Figma-макете, в демо-презентации или в чересчур амбициозном roadmap’е. Команды говорят об «автономных агентах», «AI‑копилотах для всего» и «ассистентах для всей компании» — и при этом с трудом доводят до продакшена хоть что-то, чем пользователи действительно пользуются каждый день.

Лучший подход — забыть про большого ассистента и запустить одного маленького workflow-бота, который решает одну очень конкретную, очень болезненную задачу.

В этом посте разберём, как:

• Выбрать один узко сфокусированный рабочий процесс
• Спроектировать агента как маленького workflow-бота (а не болтливый чат-виджет)
• Использовать RAG, чтобы заземлить его в ваших документах и данных
• Дать нетехническим специалистам возможность собирать такого бота
• Относиться к агенту как к продукту (логировать, измерять, улучшать)
• Использовать платформу жизненного цикла агентов (например, Adopt) для перехода от прототипа к продакшену
• Заложить производительность и масштабируемость с правильным GPU‑стеком

Шаг 1. Начните с одного болезненного, повторяющегося процесса

Самая большая ошибка — начинать с идеи: «Давайте сделаем AI для всего». Вместо этого начните так:

Одна команда. Одна задача. Один workflow, который они ненавидят делать каждую неделю.

Примеры:

• Customer Success: суммировать и маршрутизировать тикеты поддержки в нужные команды с предложенными ответами.
• Design: превращать хаотичные заметки ресёрча, комментарии в Figma и страницы в Notion в структурированный шаблон дизайн-спека.
• Sales Ops: генерировать персонализированные follow‑up письма по данным из CRM и транскриптов звонков.

Хороший кандидат на автоматизацию обладает следующими признаками:

1. Понятный триггер — например, «создан новый тикет поддержки» или «залогирован пользовательский интервью-звонок».
2. Повторяемые шаги — люди каждый раз действуют примерно по одному и тому же сценарию.
3. Высокая надоедливость, низкая слава — скучная рутина, по которой никто скучать не будет.
4. Есть примеры — вы легко можете найти «хорошие результаты» прошлого, чтобы использовать их как обучающий материал и тестовые кейсы.

Вы не автоматизируете стратегию. Вы автоматизируете скучную повторяющуюся последовательность, которую одна и та же команда давно уже и так понимает.

Шаг 2. Думайте «маленький workflow-бот», а не «чат-ассистент»

Вместо открытого ассистента, который отвечает на всё подряд, спроектируйте маленького workflow-бота:

• У него одна задача.
• Он проходит чёткую последовательность шагов от начала до конца.
• Он интегрирован с вашими реальными инструментами и данными.

Например, бот Design Discovery Synthesizer может:

1. Забирать новые исследовательские заметки из Notion и транскрипты из Zoom или Gong.
2. Находить релевантные прошлые исследования и дизайн-принципы.
3. Суммировать выводы в любимый формат дизайн-спека вашей команды.
4. Подсвечивать открытые вопросы и риски.
5. Публиковать черновик спека в канал Slack для ревью.

Обратите внимание, чем он не является:

• Это не «Спроси меня о дизайне что угодно».
• Это не «ваш AI‑сооснователь».

Это просто: «Каждый раз превращай хаотичный ресёрч в структурированный черновик дизайн-спека».

Когда вы так жёстко ограничиваете задачу агента, происходят несколько полезных вещей:

• Вы можете чётко определить успех (например: «Похоже ли это на наши лучшие существующие спеки?»).
• Вы можете тестировать его на реалистичных входных данных.
• Вы можете запустить что-то за дни или недели, а не за кварталы.

Шаг 3. Делайте агента умным с помощью RAG, а не только промптов

«Голые» LLM впечатляют, но они не знают ваши:

• внутренние документы,
• дизайн-систему,
• продуктовые решения,
• особенности клиентов.

Здесь и нужен Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG позволяет вашему агенту подтягивать правильный внутренний контекст перед генерацией ответа.

В общих чертах, ваш маленький workflow-бот должен:

1. Забирать и индексировать релевантные документы и данные (например, гайды по дизайну, прошлые спеки, транскрипты звонков).
2. Находить самые подходящие фрагменты под текущую задачу.
3. Передавать этот контекст LLM вместе с аккуратно спроектированным промптом.
4. Генерировать результат, основанный на вашей реальной базе знаний.

Например:

«С учётом следующих свежих ресёрч-заметок и релевантных прошлых продуктовых решений и дизайн-принципов, создай черновик спека по этому шаблону. Укажи, какие документы повлияли на каждое ключевое решение».

Плюсы RAG для вашего первого агента:

• Больше точности, меньше галлюцинаций — бот опирается на ваш реальный контент.
• Быстрее онбординг новичков — агент «помнит» вашу историю.
• Переиспользуемый стек — настроив RAG‑инфраструктуру один раз, вы сможете подпитывать ею следующие агентов.

Шаг 4. Нетехнические специалисты тоже могут собрать такого бота

Сегодня вам уже не обязательно быть backend‑инженером, чтобы построить что-то реальное. VP по дизайну без опыта программирования может:

• Описать workflow в визуальном редакторе
• Подключить инструменты (Slack, Notion, Figma, CRM) через no‑code-интеграции
• Настроить промпты, шаблоны и интерфейсы

Современные платформы позволяют собирать из блоков:

• LLM-вызовы (например, «суммируй эти заметки», «сгенерируй раздел спека»)
• RAG-шаги выборки (например, «получи релевантные прошлые исследования из индекса»)
• UX-компоненты (формы, кнопки утверждения, виджеты обратной связи)
• Триггеры и автоматизации (по созданию тикета, по появлению нового документа, по событию в календаре)

Смена мышления такая:

Вы не «программируете AI». Вы проектируете workflow-продукт, который просто powered by AI.

Дизайн-директора, ops-менеджеры и продуктологи часто ближе к боли в процессах, чем инженеры. Если дать им возможность самим собирать агентов, путь от «идеи» до «живого бота в продакшене» резко сокращается.

Шаг 5. Относитесь к агенту как к продукту, а не к демо

Если вы хотите, чтобы агент действительно прижился, относитесь к нему как к любому другому продукту.

Инструментируйте всё

Вы должны видеть:

• Использование — кто пользуется, как часто и для каких workflow.
• Метрики качества — результат приняли, сильно отредактировали или выкинули?
• Латентность — сколько времени занимает каждый запуск от триггера до результата?

Постройте циклы обратной связи

Сделайте так, чтобы пользователям было максимально просто:

• Оценивать результаты (лайк/дизлайк, быстрая звёздочка и т.п.).
• Помечать проблемы (галлюцинации, неверная маршрутизация, нехватка контекста).
• Предлагать улучшения (например, «давайте добавим этот раздел в спек»).

Затем используйте этот фидбек, чтобы:

• Подкручивать промпты и инструкции.
• Менять набор документов, доступных через RAG.
• Уточнять шаги workflow и интерфейс.

Тестируйте по‑настоящему

Перед широким запуском:

• Гоняйте бота на исторических данных — может ли он воспроизводить или улучшать прошлую работу?
• Делайте A/B‑сравнения — новый промпт против старого на одинаковых входах.
• Определите «приемлемое качество» — с какого уровня бот реально экономит время, а не создаёт переработку?

Агенты, к которым относятся как к живым продуктам — с логами, метриками и итерациями — быстро становятся лучше. Демо, которые так и не вышли из лаборатории, — нет.

Шаг 6. Используйте платформу жизненного цикла агентов, чтобы ship’ить быстрее

С нуля склеивать LLM, RAG‑инфраструктуру, интеграции с инструментами, аутентификацию, логирование и мониторинг — это большой инженерный проект.

Платформа жизненного цикла агентов — такая как Adopt — берёт тяжёлую работу на себя:

• Инфраструктура и деплой — вы фокусируетесь на логике workflow, платформа управляет окружениями, масштабированием и релизами.
• Мониторинг и аналитика — встроенные дашборды по использованию, качеству и латентности.
• Governance и управление доступами — кто может запускать бота, видеть его результаты или менять конфигурации.
• Версионирование и откат — безопасно выкатывать новые версии и быстро откатываться, если что-то пошло не так.

Это позволяет командам:

• Переходить от прототипа к продакшену за дни, а не месяцы
• Давать нетехническим коллегам возможность строить агентов поверх надёжного фундамента
• Стандартизировать подход к разработке, мониторингу и улучшению агентов во всей организации

Ваш первый агент должен быть простой в запуске, внушающий доверие и управляемый. Платформа жизненного цикла даёт вам для этого каркас.

Шаг 7. Заранее думайте о производительности и масштабе

Ваш первый маленький workflow-бот может стартовать с пары пользователей — но успех быстро приводит к росту нагрузки. Медленный агент очень быстро становится забытым агентом.

Чтобы бот оставался быстрым и надёжным:

1. Запускайте его на подходящей GPU‑инфраструктуре для вашего LLM и RAG-стека:

   • Выберите модель и тип развёртывания, способные выдержать ожидаемую одновременную нагрузку.
   • Используйте GPU‑хостинг, оптимизированный под inference, а не под абстрактные вычисления.

2. Оптимизируйте RAG, а не только модель:

   • Используйте эффективные векторные индексы.
   • Ограничивайте контекст только реально релевантными фрагментами.
   • Кешируйте частые запросы там, где это уместно.

3. Мерьте латентность по шагам, а не только end‑to‑end:

   • Время retrieval’а
   • Время генерации LLM
   • Время вызовов инструментов и внешних API

4. Задайте бюджет производительности:

   • Например: «Бот, пишущий дизайн-спеки, должен возвращать первый черновик меньше чем за 20 секунд в 95% случаев».

Если думать о производительности заранее, можно избежать болезненных переписываний позже и сохранить ощущение «магии» по мере роста использования.

Собираем всё вместе

Чтобы запустить первый полезный AI-агент, которым команда действительно будет пользоваться:

1. Выберите один болезненный, повторяющийся workflow для конкретного пользователя или команды.
2. Спроектируйте маленького workflow-бота, который берёт на себя этот процесс end‑to‑end, а не универсального ассистента.
3. Используйте RAG, чтобы агент опирался на ваши документы и данные.
4. Дайте нетехническим специалистам — например, VP по дизайну — возможность собирать агента из готовых блоков и интерфейсов.
5. Относитесь к нему как к продукту: тестирование, логи, циклы обратной связи.
6. Опирайтесь на платформу жизненного цикла агентов (например, Adopt) для инфраструктуры, деплоя и мониторинга.
7. Заранее продумайте производительность и масштабируемость с правильным GPU‑бэкендом для вашего LLM и RAG-стека.

Если сделать так, ваш первый агент не останется эффектным демо или забытым экспериментом. Это будет маленький, узко сфокусированный, беспощадно полезный workflow-бот, на которого опирается команда — и крепкий фундамент для всего, что вы построите дальше.