Возможности агентов не такие уж безграничные #ChatGPT #Создаем_своего_AI_агента #НейросетиВредят Недавно вышел браузер Atlas, а до этого появилась функция агента в ChatGPT. Запуски были громкие, я сразу начал тестировать, и даже сделал Atlas браузером по умолчанию. Но спустя пару дней всё вернулось в привычный ритм, я снова открыл Safari, VPN включаю только когда нужно зайти в ChatGPT, Gemini или Genspark, а агентов использую редко. Почему так получилось? Одна из самых обсуждаемых функций Агентов, сводка из мессенджеров. На словах впечатляет: агент читает рабочие чаты, собирает дайджесты, сводит новости, отвечает коллегам. Но! Как это выглядит в реальности? Я дал простейшую задачу: открыть мои телеграмм каналы и выдать итоговую сводку. Atlas несколько минут искал нужную папку, долго пытался разобраться в навигации, листал новости, два раза его приходилось подталкивать. На всё ушло 15 минут. Я бы сделал быстрее. А если у вас десятки чатов? Сколько времени уйдёт? И вы уверены, что агент не пропустит важное? Когда я рассказал об этом приятелю, мы оба пришли к очевидному выводу, который обычно никто не хочет озвучивать: если вас заваливают чаты, проблема не в чатах. Значит, у вас неправильно устроен процесс. ИИ работает только внутри чёткой системы. Он ускоряет то, что уже работает неплохо. Если системы нет, модель не ускорит, а усугубит. Но есть нюанс, о котором важно сказать. Здесь проблема не в том, что модель слабая, а в том, что неправильно выбрана оболочка и неправильно выбран процесс для автоматизации. Использовать агента Atlas как «универсальный скрипт» для чтения чатов, задача бессмысленная. Зато у нас есть другие примеры, где агенты работают отлично. Наши Telegram-боты, которые ежедневно делают сводку новостей. Они шерстят паблики, выбирают нужные блоки, собирают короткие дайджесты. Почему там всё гладко? Потому что процесс: • повторяется каждый день, • прост по структуре, • не критичен к мелким ошибкам, • заранее описан и ограничен рамками. Читать за вас сложные чаты, это почти гарантировать факапы. Делать ежедневную сводку новостей, это нормально. И вот здесь рождается ключевой смысл, который я хотел зафиксировать: Иногда мы пытаемся перепоручить ИИ не потому что это нужно, а потому что нам самим делать лень или неприятно. Но рост начинается в тот момент, когда мы сами наводим порядок в процессе, а модель подключаем как помощника, а не как замену. Это не вопрос силы модели, это вопрос архитектуры. Неправильно выбран процесс, неправильно выбрана оболочка. Простые пользовательские интерфейсы подходят не для всех задач. Некоторые вещи требуют системной архитектуры и выстроенной логики. На следующей неделе расскажу уже про более сложные и настоящие внедрения, там совсем другой уровень механики и смысла. Вопрос к вам: у вас уже есть функции, которые вы передали агентам?