AI-маркетинг ломается не на генерации текста, а на передаче контекста между шагами

AI-маркетинг ломается не на генерации текста, а на передаче контекста между шагами

Если агент делает email, лендинг и сегментацию в разных цепочках, у него быстро распадаются: ICP, оффер, ограничения бренда, исключения по продукту. На практике проблемы начинаются не в первом ответе, а после 8–12 итераций, когда в память уже попали противоречивые правки.

Чтобы пайплайн не расползался, держите три слоя отдельно:
— постоянный контекст: бренд-правила, продуктовые ограничения, тон;
— операционный контекст: текущая кампания, сегмент, цель;
— история действий: что агент уже поменял и почему.

Самая частая ошибка — давать агенту один большой prompt и надеяться, что он сам «помнит» решение. Лучше делать короткие state-объекты, checkpoint после каждого шага и явный re-read перед генерацией следующего артефакта. Тогда агент не перетирает оффер при каждом новом варианте креатива.

Если нужен масштабируемый маркетинг-агент, оптимизируйте не длину prompt'а, а качество состояния. Тогда меньше галлюцинаций, меньше ручных откатов и проще отлавливать, на каком шаге цепочка потеряла смысл.