Агенты в маркетинге ломаются не на задачах, а на расплывчатом ТЗ

Агенты в маркетинге ломаются не на задачах, а на расплывчатом ТЗ

Агент может писать тексты, собирать сегменты, запускать рутины и даже дергать инструменты. Но если входная задача звучит как «сделай кампанию лучше», он почти гарантированно уедет в шум.

Нормальный чек-лист для агента такой:
— цель в одном предложении;
— один владелец решения;
— список доступных инструментов и запретов;
— формат ответа, а не «как получится»;
— критерий остановки: когда агент должен прекратить поиск и отдать результат.

В evals чаще всего валится не модель, а оркестрация. Агенту дают слишком много свободы, потом удивляются, что он:
— ходит по кругу;
— повторяет одни и те же действия;
— теряет контекст на длинной цепочке;
— делает «разумные», но бесполезные промежуточные шаги. Это не магия llm, это плохой контроль процесса.

Лучший тест на адекватность агента — не «может ли он сделать задачу», а «может ли он сделать ее без лишних шагов и с предсказуемым выходом». Если нет, урезайте инструменты, фиксируйте формат и ставьте жесткий стоп-сигнал.

В marketing_ai агенты полезны там, где процесс короткий, а правила жесткие. Все остальное сначала переводите в evals, иначе ai_tools будут красиво имитировать работу, а не делать ее.