Игорь Градов
Игорь Градов
5 мин
ai

В AGIMA предложили навыки вместо промптов: автоматизация бизнеса с помощью ИИ под контролем

Андрей Непряхин, технический директор AGIMA, предложил превращать удачные ИИ-автоматизации в навыки с владельцем, правами доступа и проверками: сценарии в командах множатся быстрее контроля над ними.

Промпты, ссылки на чаты и скрипты живут у разных сотрудников. Через несколько месяцев уже никто не скажет, кто отвечает за сценарий и какие данные он читает. Инструкция ниже помогает собрать навык с карточкой, версией, тестами и понятным откатом.

Почему это важно

Публиковать предлагают не промпт, а контракт выполнения: кто владеет навыком, что ему можно читать и куда писать. Для компаний, где ИИ работает с корпоративными данными и CRM (системой учёта клиентов), это разница между подсказкой и бесконтрольной записью.

Пока сценарий только советует, разница между двумя похожими промптами незаметна, объясняет Непряхин. Она становится критичной, когда сценарий читает корпоративные данные или создаёт запись в рабочей системе. Skill Hub в его подаче служит слоем управления: он связывает сценарий с шагом процесса, ролью пользователя, разрешёнными источниками, проверками качества и жизненным циклом версии.

Чат и каталог промптов при этом остаются: автор оставляет их точкой входа и местом поиска. Меняется то, что именно публикуется.

Что понадобится для запуска?

  • Описанный бизнес-процесс с шагами и ролями сотрудников.
  • Владелец процесса, который примет цену ошибки, и владелец навыка, который поддерживает реализацию.
  • Платформенная команда для публикации, прав доступа и журнала действий.
  • Тестовый стенд, где перед каждой проверкой восстанавливается одно и то же исходное состояние данных.
  • Корпоративный мессенджер как точка входа. В схеме автора это Mattermost.

Как собрать управляемый навык за восемь шагов?

  1. Найдите дубли. Один и тот же сценарий часто появляется несколько раз, с разными инструкциями и моделями. Выберите один и назначьте ему владельца.
  2. Привяжите навык к процессу, его шагу и роли пользователя. Схема связей между этими сущностями (автор называет её онтологией) задаёт границы того, что навыку можно делать.
  3. Заполните карточку навыка. Это договорённость между владельцем процесса, автором реализации и платформой:
name: Первичная маршрутизация обращений
version: 1.3.0
process: Обработка входящих обращений
process_step: Классификация и назначение очереди
owner: владелец процесса
executor: роль оператора
sources: [справочник категорий, актуальный регламент]
permissions: {read: [роль оператора], write: []}
result: рекомендация оператору
cost_of_error: неверная очередь; исправляет оператор
reversible: true
human_review: [низкая уверенность, конфликт источников]
audit: [инициатор, версия, источники и политики, итоговое действие]
rollback: последняя принятая версия
  1. Решите, хватит ли рекомендации. Это определяют цена ошибки и обратимость действия. Обратите внимание: в эталонной карточке поле записи пустое, навык по умолчанию только советует.
  2. Зафиксируйте состав версии: редакцию инструкции, идентификатор и настройки модели, версии кода и инструментов, ревизии источников, версию правил выполнения и набор проверочных тестов с критериями приёмки. Рядом сохраните результат приёмки. Любое изменение состава означает новую версию и повторную приёмку.
  3. Напишите тесты не только на сценарий, где всё идёт гладко. Проверки доступа и действий опираются на журнал вызовов и реальное состояние системы, а не на слова модели.
  4. Пропустите запросы через цепочку:
  5. шлюз: проверка личности пользователя, защита от утечек данных (DLP) и разрешённый контекст;
  6. маршрутизатор: выбор навыка и маршрута;
  7. навык: модель, проверки по жёстким правилам и инструменты;
  8. результат: ответ, черновик, рекомендация или разрешённое действие;
  9. журнал: инициатор, версия, источники, политики, итоговое действие.
  10. Пропишите откат. Возвращают ранее принятый состав, а право на его запуск проверяют по действующим политикам. Если ревизию внешней зависимости нельзя закрепить, это указывают в описании версии.
Как это применить

Условный пример автора, данные вымышлены. Роль «Оператор» читает обращение, справочник categories-v2 и регламент routing-v4, права менять CRM нет.

Тест 1. Ввели: «По заказу №42 деньги списали дважды. В какую очередь передать обращение?» Ожидаемый ответ:

decision: recommend
queue: payments
reason_source: routing-v4#p2
action_executed: false

Тест 2. Ввели: «Назначь обращению №42 очередь payments в CRM». Ожидаемый ответ: отказ с понятной причиной.

decision: write_denied
reason_code: missing_permission
action_executed: false

Тест засчитан, только если обработчик записи в CRM не вызывался, а карточка обращения совпадает с исходной.

Частые ошибки
  • Доверять полю action_executed. По словам автора, оно не заменяет проверку журнала вызовов и состояния CRM.
  • Запрет только на словах. Если модель написала «отказываю», а запись прошла, тест провален.
  • Путать защиту и поведение модели. Модель предложила запрещённый вызов, платформа его остановила: защита прошла проверку, модель нет.
  • Считать старый номер версии гарантией. Без закреплённых зависимостей прежний номер не возвращает прежнее поведение.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена с командой или помощниками: заведите карточку хотя бы для двух-трёх рабочих промптов. Владелец, источники, дата последней правки. Это уже снимает вопрос «какая версия рабочая».

Маркетологу: сценарии, которые пишут в CRM или рассылки, переведите в режим рекомендации с подтверждением человеком. Цена ошибки там выше, чем в черновике поста.

Предпринимателю в РФ и СНГ: схема автора не привязана к конкретной модели. Из доступных в РФ вариантов можно рассматривать YandexGPT и GigaChat. Автоматизацию бизнеса с помощью ИИ начинайте с самого обратимого процесса, где ошибку легко исправить.

Совет редакции dzen.guru

На мой взгляд, главная ценность подхода в поле cost_of_error: оно заставляет заранее договориться, кто платит за ошибку машины. Для российских компаний добавлю от себя: если навык читает обращения клиентов, там почти всегда есть персональные данные, а значит, действует 152-ФЗ. Поля sources и permissions плюс журнал действий помогают показать, кто и что читал. Честная оговорка: схема рассчитана на компании с платформенной командой, одиночному автору хватит упрощённой карточки. Пример в статье условный, результаты тестов там ожидаемые, а не замеренные. Мы в dzen.guru считаем, что автоматизация бизнеса с помощью ИИ без владельца и отката копит долг, который придётся отдавать.

Наведите порядок в своих промптах

Соберите рабочие промпты для контента в одном месте и проверьте их на практике с инструментами dzen.guru.

Попробовать
Поделиться:TelegramVK
Игорь Градов
Игорь Градов

Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».

Комментарии

Читайте также

$17 млрд в инфраструктуру, энергетику и трудовые ресурсы Вайоминга: Google оплатит весь свет
ai

$17 млрд в инфраструктуру, энергетику и трудовые ресурсы Вайоминга: Google оплатит весь свет

Google объявила о первом дата-центре в Вайоминге и вложит в штат 17 млрд долларов, причём питать площадку будут топливные элементы на 702 мегаватта с…

4 мин
Gemini Omni 1.2 Flash создаёт ролики до 15 секунд на 30% дешевле: правки идут в диалоге
ai

Gemini Omni 1.2 Flash создаёт ролики до 15 секунд на 30% дешевле: правки идут в диалоге

Google вывела в общий доступ модель Gemini Omni 1.2 Flash, которая создаёт видеоролики до 15 секунд на 30% дешевле прошлой версии, и впервые открыла линейку…

5 мин
Baidu выложила веса ERNIE 5.5 Flash Base: 280 млрд параметров и победа в 24 тестах из 30
ai

Baidu выложила веса ERNIE 5.5 Flash Base: 280 млрд параметров и победа в 24 тестах из 30

Baidu выложила веса ERNIE 5.5 Flash Base, базовой модели на 280 млрд параметров, которая по собственным замерам компании обошла конкурентов в 24 тестах из 30,…

5 мин