Обновление агента может незаметно ухудшить ответы.
← Все услуги
Надёжность ИИ
Экзамены и контроль качества ИИ-агентов
Создаём контрольные сценарии, порог качества и запрет выпуска версии агента, если она отвечает хуже или нарушает правила.
БИЗНЕС-РЕЗУЛЬТАТ
Снижать риск незаметного ухудшения ответов и автоматических действий после обновлений.
КОГДА НУЖЕН МОДУЛЬ
Проблемы, которые он решает
Не обещаем абстрактный «рост». Сначала фиксируем исходное состояние, источник данных и измеримый критерий результата.
Качество оценивается впечатлением, а не одинаковыми примерами.
Опасное действие не отделено от обычного ответа.
ЧТО ВХОДИТ
Состав работ
- Набор контрольных сценариев
- Критерии правильности
- Порог допуска версии
- Проверка опасных действий
- Отчёт о регрессиях
- История результатов экзаменов
ЕЖЕДНЕВНЫЙ ЦИКЛ
Что автоматизируется
- Запускает тесты перед выпуском
- Сравнивает новую и текущую версии
- Блокирует релиз ниже порога
- Фиксирует ошибочные ответы
- Создаёт задачу на исправление
ПРОЦЕСС
От данных до проверенного изменения
Каждый этап заканчивается артефактом: картой, задачей, внедрением или отчётом. Поэтому виден не только план, но и фактическое выполнение.
- 01
Критерии
Фиксируем правильность, полноту, использование источника и запрещённые действия.
- 02
Набор экзамена
Собираем обычные, пограничные и критические случаи.
- 03
Сравнение версий
Запускаем одинаковые задания на текущей и новой версии.
- 04
Шлюз выпуска
Версия ниже порога не получает доступ к рабочему контуру.
ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ
Что подключаем
- Регламенты и база знаний
- Реальные обезличенные ситуации
- Матрица прав
- Текущая и новая версии агента
МЕТРИКИ
Чем измеряем
- Процент пройденных случаев
- Критические ошибки
- Регрессии относительно текущей версии
- Доля ответов с подтверждённым источником
КОНТРОЛЬ
Границы автоматики
- Изменения, влияющие на цену, бюджет или публичные обещания, проходят подтверждение владельца.
- Каждое действие записывается в журнал: источник данных, решение, исполнитель и результат проверки.
- При нехватке данных система создаёт задачу, а не подменяет факт предположением.
КОМУ ПОДХОДИТ
Где модуль даст измеримый результат
- ИИ-агенты продаж
- Корпоративные базы знаний
- Автоматизированная поддержка
- Системы с внешними действиями
МАТЕРИАЛЫ ПО ТЕМЕ
Как принять решение до покупки
Практические руководства раскрывают архитектуру, риски, контроль и критерии выбора.
ИИ-агенты · 8 минут
Подтверждение действий ИИ: безопасная автоматизация
Матрица действий, прав доступа и журнал, которые делают агента управляемым.
Читать ИИ-агенты · 10 минутГде ИИ-агент ускоряет продажи, а где нужен человек
Практическая граница между автоматизацией, подтверждением и ответственным решением.
Читать ИИ-агенты · 11 минутБаза знаний ИИ-агента: версии, источники и обновления
Как сохранить знания отдельно от интерфейса и не потерять их при обновлении приложения.
ЧитатьВОПРОСЫ ОБ УСЛУГЕ
Перед подключением
Что означает пройденный экзамен?+
Агент прошёл заранее определённые контрольные случаи. Это не доказывает безошибочность во всех реальных ситуациях.
Можно менять порог качества?+
Да, но изменение фиксируется. Для критических сценариев порог и обязательные проверки задаются отдельно.