Сбер: Качество ИИ-агентов зависит от подготовки команды по четырем ключевым дисциплинам

Точность ИИ-агентов нужно постоянно увеличивать. Помочь в этом могут четыре дисциплины, которые необходимо внедрять в корпоративную культуру для обучения сотрудников. Каждую команду разработчиков важно обучить промпт-инжинирингу, контексту инжиниринга, тюнингу модели под конкретный сценарий и созданию мультиагентных систем. Об этом на сессии «ИИ-агенты как конкурентное преимущество: кейсы лидеров рынка» форума «Цифровые решения» рассказал старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов.

«Для нас важна точность агентов, – подчеркнул Кирилл Меньшов. – В отличие от классической разработки агента можно сделать за 2–3 дня. Но может потребоваться больше полугода, чтобы довести точность такого решения до 80%. Агенты — новая технология. Ключевым фактором успеха в их разработке мы видим четыре дисциплины, которым нужно обучать команды. Первая дисциплина — промпт-инжиниринг: написание промптов. Вторая — контекст-инжиниринга: то, каким образом дать модели контекст операции с регулированием, все нормативные акты, политики, процедуры, регламенты и как правильно структурировать всё это, чтобы модель поняла. Третья — тюнинг модели под конкретную ситуацию. Четвёртая — создание мультиагентных систем. Это про то, как агенты взаимодействуют друг с другом и как дать им общую память, доступ к знаниям, хранилищам».

По словам Кирилла Меньшова, то, насколько полно можно передавать задачи агенту, зависит от уровня доверия к нему. При этом во многих сценариях точность агента оказывается выше, чем у человека.