Цель урока
Понять четыре уровня работы с AI — разовый запрос, шаблон промпта, AI-помощник и AI-агент — и выбрать правильный уровень для своей задачи.
1. Почему обычного чата быстро становится мало
На старте AI обычно используют так: открыли чат, объяснили задачу, получили ответ, закрыли. Для единичной задачи этого достаточно. Но если одна и та же работа повторяется, пользователь каждый раз заново объясняет:
- кто он;
- для кого готовится результат;
- какой стиль нужен;
- какие правила нельзя нарушать;
- в каком формате должен быть ответ;
- что нужно проверить перед финальной выдачей.
Это и есть сигнал, что пора переходить от разовых запросов к повторяемой системе.
2. Четыре уровня
Уровень 1 — разовый промпт. Подходит для конкретной единичной задачи: «Сделай структуру письма», «Сократи текст», «Предложи вопросы к встрече».
Уровень 2 — шаблон промпта. Повторяющаяся форма с переменными. Например: «Подготовь письмо клиенту. Цель: [ ]. Контекст: [ ]. Тон: [ ]. Следующий шаг: [ ]».
Уровень 3 — AI-помощник. Это не один длинный промпт, а устойчивый набор правил: роль, цель, границы, контекст, сценарий уточнений, форматы выдачи, проверки и тесты. Помощник можно использовать многократно для одного класса задач.
Уровень 4 — AI-агент. Система не только думает и готовит результат, но может использовать инструменты и выполнять действия по разрешённым правилам: обращаться к API, обновлять CRM, формировать документы, запускать процессы. Это отдельный уровень архитектуры, контроля и безопасности.
3. Главная ошибка: пытаться сделать «универсального супер-помощника»
Фраза «Ты мой лучший эксперт по всему бизнесу» звучит впечатляюще, но создаёт плохую систему. Чем шире роль, тем труднее:
- проверить качество;
- определить нужный контекст;
- понять границы;
- написать тесты;
- заметить ошибку.
Хороший первый помощник должен быть узким и проверяемым. Например:
- помощник по подготовке коммерческих предложений;
- помощник руководителя по подготовке встреч;
- помощник HR по первичной структуре вакансий;
- помощник маркетолога по разбору брифов;
- помощник аналитика по формированию вопросов к данным.
4. Модель «думает — предлагает — человек решает»
На этом курсе мы строим помощника, который:
- принимает задачу;
- проверяет, хватает ли входных данных;
- задаёт ограниченное число уточнений;
- готовит черновик или анализ;
- показывает допущения и риски;
- предлагает следующий шаг;
- оставляет финальное решение человеку.
Это принципиально отличается от автономного агента.
5. Практический шаблон урока
Опишите одну повторяющуюся задачу и ответьте:
- как часто она возникает;
- сколько разных исходных данных в ней бывает;
- можно ли проверить хороший результат по понятным критериям;
- опасна ли ошибка;
- нужен ли доступ к закрытым данным;
- достаточно ли подготовить результат, не выполняя внешнее действие.
Если задача повторяется, проверяема и не требует автономного действия — это хороший кандидат для AI-помощника.
Практика
Выпишите 5 задач, для которых вы сегодня используете AI. Для каждой отметьте: разовый запрос / шаблон / потенциальный помощник / потенциальный агент. Выберите одну задачу для всего курса.
Prompt-template
Я хочу понять, нужен ли мне отдельный AI-помощник для задачи.
Задача: [описание].
Как часто возникает: [частота].
Входные данные: [что обычно есть].
Результат: [что нужно получить].
Цена ошибки: [низкая/средняя/высокая].
Нужны ли внешние действия: [да/нет].
Разбери задачу и классифицируй её как:
1) разовый промпт;
2) повторяемый prompt-template;
3) AI-помощник;
4) потенциальный AI-агент.
Объясни критерии. Не предлагай автоматизацию, если данных недостаточно.Ключевая мысль
AI-помощник — это повторяемая конфигурация для класса задач, а не просто длинный промпт.