Leader Agent – agenci AI w praktyce firmy

Agenci AI w firmie

Agent robi zadanie. Tu jest rozpisane jak i za ile.

Piszemy o agentach wpiętych w firmowe systemy: skrzynkę, faktury, zgłoszenia. Każdy przepływ rozłożony na kroki, z miejscem awarii i z kosztem miesiąca pracy. Tam, gdzie agent nie działa sam, jest napisane wprost, co musi zatwierdzić człowiek.

O czym tu piszemy

04
01

Agent czy zwykła automatyzacja

Zadanie ma stałe kroki i zero decyzji? Agent podnosi tylko koszt i ryzyko. Podajemy kryteria rozdziału i zadania, w których model nie jest do niczego potrzebny.

02

Przepływ krok po kroku, z miejscem awarii

Od zdarzenia do wyniku: kolejka, wywołania narzędzi, ponowienia, zapis. Zaznaczamy krok, na którym przepływ wykłada się najczęściej, i co dzieje się z zadaniem po awarii.

03

Rachunek po drugim miesiącu pracy

Cena za milion tokenów nie mówi nic o rachunku. Rozbijamy koszt na kontekst, ponowienia i rosnącą historię, na jawnych wolumenach, które podmienisz na swoje.

04

Co agent może zrobić bez pytania

Punkty zatrzymania, zakres uprawnień w CRM i skrzynce, log decyzji do odtworzenia po reklamacji. Piszemy, które operacje nie powinny iść bez akceptacji człowieka.

Najnowsze

03

Wszystkie artykuły

Jak tu piszemy. Każdy przepływ opisujemy schematem: zdarzenie, kroki, dane wejściowe, wynik, zapis. Podajemy, w którym miejscu proces się wykłada i co się dzieje, gdy model zwróci nonsens. Koszty liczymy na jawnych założeniach – wolumen, długość kontekstu, stawki z cennika dostawcy – i zaznaczamy, które z nich zmienią się najszybciej. Nie recenzujemy frameworków, bo starzeją się w miesiąc, i nie robimy tutoriali pod jedno narzędzie. Nie nazywamy agentem czegoś, co jest zwykłym scenariuszem z jednym wywołaniem modelu. Jeśli zadanie da się zamknąć bez agenta, piszemy to zamiast opisywać agenta.