5 мест, где маркетинговый AI-агент ломается ещё до продакшна

5 мест, где маркетинговый AI-агент ломается ещё до продакшна

Первый сбой — цель без границ. Если агенту дать «повысить конверсию», он начнёт оптимизировать всё подряд: заголовки, сегменты, время отправки, офферы. Нужен контракт: входы, допустимые действия, KPI и стоп-условия.

Второй — память без структуры. Через несколько итераций агент теряет, какие гипотезы уже проверял, и начинает дублировать решения. Для длинных цепочек храните состояние отдельно: краткое резюме, список принятых решений, список отклонённых.

Третий — отсутствие guardrails. Агент, который сам пишет email, пуши или CRM-заметки, должен работать только в песочнице до валидации. Иначе одна галлюцинация уходит в отправку, а не в лог. Для этого ставят правила: whitelist полей, лимиты на длину, проверка тональности, ручное подтверждение на спорных шагах.

Четвёртый — слишком длинная цепочка инструментов. Чем больше шагов, тем выше шанс, что на 8–12 итерации контекст поплывёт. Если задача повторяется, лучше разбить её на два агента: один собирает данные, второй пишет и валидирует. Так проще дебажить и дешевле считать ошибки.

Если агент нельзя описать в трёх состояниях — «собрал», «изменил», «отправил» — он ещё не готов к автоматизации.