Что такое ИИ-агент в цехе: конвейер из семи за 11 центов простаивает, справляется один
Разработчик производственной системы опубликовал разбор конвейера из семи ИИ-агентов с ценой прогона около 11 центов и признанием, что сейчас конвейер простаивает, а голосовые задачи из цеха разбирает один маленький агент.

Главное в разборе не число агентов, а таблица правил. ИИ-агент здесь не может сам списать материал, выпустить наряд в цех или утвердить чертёж, поэтому любая его ошибка остаётся черновиком для человека.
В прошлой публикации автор обещал рассказать, как семь агентов превращают голосовое сообщение из цеха в черновик задачи. Когда он сел писать, оказалось, что задачу с телефона разбирает один агент, а большой конвейер стоит без дела. Поэтому новый текст про оба варианта: архитектуру, стоимость прогона и баги, которые прятались друг за другом.
Что такое ИИ-агент на примере цеха?
Если коротко, что такое ИИ-агент: это программа на основе языковой модели, которая не только пишет текст, но и сама выполняет действия. Например, ищет запись в базе, смотрит на результат и решает, что делать дальше. Обычный чат-бот похож на консультанта по телефону, а агент похож на сотрудника с доступом к картотеке.
На производстве сообщение может прийти о чём угодно: «на третьем станке опять течёт», «кончились подшипники 6204», фото накладной, просьба выточить деталь. Человеку некогда выбирать раздел, поэтому система сама определяет тип сообщения и готовит черновик: замечание производства, дефицит, приход на склад или задачу. Один промпт с такой разницей входов и выходов автор доверять не захотел.
Что понадобится для своего конвейера?
- Языковая модель, которая умеет вызывать инструменты. У автора проверяющий агент работает на модели Sonnet.
- Очередь фоновых задач. У автора это Celery (программа, которая выполняет работу в фоне, не задерживая пользователя).
- Хранилище для «замков». У автора это Redis (быстрое хранилище данных).
- База со справочниками: проекты, наряды, материалы, сотрудники.
- Расшифровка голоса, если заявки приходят голосом. Автор использует Whisper на своём сервере.
- Веб-кабинет, где человек нажимает «Подтвердить».
Из доступных в РФ языковых моделей это YandexGPT и GigaChat. Перед стартом проверьте, умеет ли выбранная модель вызывать инструменты. Сколько времени ушло на сборку, автор не сообщает.
Пошаговая инструкция: от сообщения из цеха до задачи
- Опишите входы и выходы. Перечислите, что люди присылают и какие черновики система должна готовить.
- Разложите работу по ролям. У автора пять агентов работают цепочкой на каждое сообщение, ещё два запускаются отдельно по расписанию. В тексте подробно описаны составитель, который пишет черновик, и проверяющий, который сверяет его с базой.
- Запускайте цепочку в фоне. На каждое сообщение ставится замок на десять минут, чтобы его не обработали дважды. При сбое задача повторяется до трёх раз с паузами 60, 120 и 240 секунд. Это спасает от временных ограничений API (канала, через который программа обращается к модели) и от падения базы.
- Дайте проверяющему инструменты. Он ищет проект по коду или названию, наряд по коду, материал по марке и размеру, человека по роли или имени и открытые замечания по наряду. Кругов «спросил базу, получил ответ» разрешено не больше пяти, чтобы агент не зациклился.
- Заведите таблицу правил для каждого действия. Вот сокращённая схема автора в пересказе:
определить тип сообщения: само, если уверенность выше 0.85, иначе черновик для администратора
черновик задачи: само выше 0.80, иначе черновик для конструктора
дефицит материала: само выше 0.90, иначе черновик для склада
заявка на закупку: всегда черновик для закупщика
утвердить ревизию чертежа: запрещено агенту
списать материал: запрещено агенту
выпустить наряд в цех: запрещено агенту
неизвестное действие: черновик для администратора
- Ведите журнал каждого вызова модели. Записывайте модель, токены (кусочки текста, за которые платят при работе с моделью), цену, время и уверенность. Автор признаёт, что без журнала у него не было бы ни одной цифры.
- Разбирайте ответ модели в три ступени. Сначала ищите блок кода с JSON (формат данных, похожий на анкету с полями) в любом месте текста, затем первый целый объект, затем пробуйте ответ как есть.
- Прогоните тестовое сообщение и сверьте журнал.
На вход подали: «Выточить крышки 10 шт. для мотора АД-1». Цепочка отработала за 22,7 секунды и около 0,108 $. Для голосового сообщения добавляется расшифровка Whisper, примерно 15 секунд. Черновик ушёл на подтверждение, автор нажал «Подтвердить», задача создалась, а проверяющий нашёл одно замечание к черновику.
У проверяющего был флаг validator_skipped: если ответ не разобрался, черновик шёл дальше с пометкой «не проверено». Задуманный как страховка, флаг скрыл четыре бага.
- Модель писала пояснение перед JSON, а код искал блок только в начале ответа.
- Найденные проблемы сохранялись в базу как объекты Pydantic (библиотеки, сверяющей ответ с заданной схемой), и база отказывалась их принимать.
- Иногда JSON шёл без блока кода. Регулярные выражения с вложенными скобками автор отверг и взял raw_decode из стандартной библиотеки.
- Модель ставила пустое значение в поле, где схема ждала строку, и падала проверка.
Каждый баг всплывал только после исправления предыдущего. Пометку «не проверено» стоит считать тревогой, а не косметикой.
Что делать с этим прямо сейчас, по ролям?
Автору Дзена. Схема «агент пишет черновик, человек подтверждает» подходит и для контента: пусть модель собирает заготовку, а публикацию оставьте за собой.
Маркетологу. Журнал вызовов с ценой и временем превращает разговор о бюджете на ИИ из догадок в счёт за каждое сообщение.
Предпринимателю. Начните с таблицы запретов: какие действия ИИ-агенту нельзя никогда. На производстве это списание и выпуск нарядов, у вас могут быть платежи или отправка писем клиентам.
На мой взгляд, самый ценный вывод разбора спрятан в признании автора: для телефона хватило одного агента. Я бы начинал с одного, вёл журнал с первого дня и добавлял роли только там, где он ошибается. Честная оговорка: перед нами цифры одного тестового прогона, а не статистика по месяцам работы. Сколько стоит конвейер на реальном потоке, автор пока не показал.
Разберитесь с ИИ-агентами на практике
В dzen.guru показываем, как авторам и предпринимателям встроить нейросети в работу без лишнего риска.
Перейти на dzen.guru
Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также

Нейросеть Anthropic почти догнала старшую модель в коде за половину цены задачи
Anthropic, Google и Meta* с 9 по 15 ноября выпустили модели для ИИ-агентов, программ, которые сами выполняют задачи, а разработчики тестов одновременно начали…

Нефть и змеевики: опыт ремонтников обошёл статистику в прогнозе прогара труб
Команда с дипломированными физиками, но без нефтяников, разобрала попытку предсказать прогар печных змеевиков на нефтепромысле и показала, почему при скудных…

Спор Microsoft и Anthropic поймёт и не специалист по этике ИИ: от него зависит выбор модели
Microsoft, выложившая кодекс «гуманистического ИИ», и Anthropic, позвавшая на встречи богословов, разошлись в вопросе о праве модели сомневаться в себе, и этот…
Комментарии