Агент не сломался. Сломался процесс

Агент поддержки уверенно отвечает по старому правилу. Агент продаж пишет лиду, который уже перешел в другой статус. Внутренний агент меняет поле, за которое никто не отвечает. Можно сказать, что подвела модель.

Чаще агент сделал ровно то, что позволял процесс.

Обычно проблема не в том, что нужен еще один промпт. Не хватает контура работы. Где источник истины. Кто владелец исключения. Какое действие требует согласования. Какой переход безопасен. Какая метрика показывает, что пилот стал лучше ручного процесса. Где система обязана остановиться.

Если эти правила живут в Slack, Notion, старых тикетах и памяти менеджера, агент каждый раз собирает рабочую модель из намеков. Он может звучать уверенно и все равно угадывать.

HEUREMA - небольшая команда, которая работает в логике forward deployed AI engineering. Мы заходим в один реальный рабочий процесс и сначала делаем его явным. Только потом имеет смысл расширять полномочия агента.

На практике это значит описать текущий цикл, назвать владельцев и системы учета, зафиксировать границы данных, оставить рискованные действия на согласовании у человека и заранее договориться, какие признаки оправдают расширение пилота.

Нас интересует не демонстрация. Нас интересует рабочий контур над модельным слоем. Внутри него агент может готовить черновики, маршрутизировать, проверять, суммировать и эскалировать, потому что граница видна.

Когда процесса нет, более сильная модель просто быстрее разгоняет путаницу. Когда процесс закодирован, результат работы AI можно проверять.

Так мы смотрим на forward deployed AI engineering. Быть рядом с работой. Кодировать процесс. Явно задавать полномочия. Измерять один рабочий процесс до масштабирования.