Когда речь заходит об AI в автоматизации, обычно есть два пути.

Когда речь заходит об AI в автоматизации, обычно есть два пути.

Первый — делать всё через одного «умного» агента: он сам понимает задачу, решает, куда отправить данные, что проверить и какой текст сгенерировать. Это удобно, когда процесс плохо формализован и много исключений. Но есть риск: чем больше свободы, тем сложнее контролировать качество и предсказуемость.

Второй — собрать цепочку из небольших шагов: классификация, извлечение, проверка, генерация, отправка. Такой подход стабильнее, проще отлаживается и легче масштабируется. Зато требует больше настройки и заранее продуманной логики ⚙️

Практика показывает: если процесс повторяемый — лучше дробить. Если задача «плавающая» и зависит от контекста — агентный подход может дать больше пользы 🤖

Оптимальная схема часто не выбирает что-то одно, а сочетает оба варианта: AI там, где нужна гибкость, и детерминированные блоки там, где важны контроль и надежность.