Почему ИИ-агенты (пока) не заменят ваших сотрудников Про ИИ-агентов говорят все. Но что происходит, когда демоверсию пытаются внедрить в реальный бизнес? Ниже – инсайты от инженера-создателя более десятка таких систем (спойлер: суровая инженерная правда прозаичнее маркетинговых обещаний). • Наслоение ошибок. Допустим, каждый шаг агента точен на 95%. Но если шагов 20, общая надежность падает до 36%. Улучшение промптов не поможет. Нужно разбивать длинные цепочки действий на короткие шаги с верификацией человеком и возможностью отката. • Высокая стоимость работы с контекстом.  ИИ-ассистенты при каждом новом запросе перечитывают всю историю диалога. Объем передаваемых данных растет – а с ним и стоимость. После нескольких десятков сообщений это становится экономически невыгодно. • Сложность создания инструментов для ИИ. Такие инструменты должны давать короткие и четкие ответы, а не перегружать ИИ-агента длинными текстами. Но даже если сам инструмент написан идеально, ему приходится работать со старыми корпоративными системами: тут и ограничения, и задержки, и риски сбоев. Итог: Не стоит гнаться за полной автономией ИИ-агента. Лучше воспринимать его как мощного ассистента с четкими границами: ИИ генерирует идеи и код, человек – проверяет и контролирует выполнение. Такой подход приносит реальную пользу уже сейчас. Больше деталей – в статье по ссылке #Tech_Inside