3 фазы, 12 недель, 750к-1.3 млн — пошаговый фреймворк внедрения AI-агента с конкретными бюджетами, milestones и чеклистом готовности. Финальная статья серии.

«К Петрову лучше не ходить в пятницу после обеда» — это знает каждый в офисе. Но нигде не записано. Как передать такие знания AI-агенту: RAG, плейбуки, shadowing — с кодом на Python.

API OpenAI лёг — что делает ваш агент? Circuit Breaker, Graceful Degradation и 5 уровней деградации. Код на Python + чеклист вопросов подрядчику.

AI-агент ошибся. Кто отвечает: разработчик, оператор, руководитель? Три модели ответственности — Tool, Supervised Autonomy, Full Autonomy — с примерами кода и RACI-матрицей.

Инструкция для менеджера: 6 пунктов, полстраницы. Инструкция для AI-агента по тому же процессу: 9 разделов, 10-15 страниц. Почему «просто подключить ChatGPT к процессу» не работает — разбираем на примере согласования договора.

Работаю над внедрением LLM-агентов в бизнес-процессы. За последний год видел десятки проектов — своих и чужих.
Паттерн один и тот же: красивый PoC → попытка масштабирования → провал.
MIT Media Lab в 2025 году подтвердил это цифрами: 95% пилотов по GenAI не дают измеримого влияния на P&L. Gartner добавляет: 40%+ проектов по агентному ИИ отменят к 2027.
Причина не в моделях. GPT-4, Claude, GigaChat — все работают нормально.
Проблема на стыке технологий и инфраструктуры. И о ней интеграторы предпочитают молчать, т.к. её решение — это 70-80% бюджета проекта.