Три стадии AI в бизнесе. Большинство застряло на первой. Пока рынок выясняет, какая языковая модель умнее, профессиональная среда уже сместилась к другому вопросу: что стоит вокруг модели.
Это называется ХАРНЕС - и это следующий этап после чат-ботов и скриптовой автоматизации.
Стадия первая: ChatGPT или аналог, сотрудники задают вопросы. Языковая модель в чистом виде - инструмент, который ждёт промпта и отвечает.
Стадия вторая: скриптовая автоматизация. «Если пришло письмо, перешли в ChatGPT, отправь ответ». Связки в N8N, Zapier. Жёсткий сценарий, нулевая гибкость.
Стадия третья - Харнес. Здесь начинается другое. Что такое харнес и чем он отличается от агента
«Агент» сегодня - слово, которое означает всё и ничего. Чаще всего им называют AI, который умеет использовать инструменты: поискать в браузере, нажать кнопку, отправить запрос.
Харнес - это полная рабочая среда вокруг модели.
⚙️ Контекст и навыки. Агенту дают «досье»: кто вы, как работаете, в каком стиле пишете, что такое ваш продукт. Он начинает работать с вашим контекстом, как сотрудник после онбординга.
⚙️ Реальные инструменты. Через протокол MCP агент получает доступ к вашей почте, браузеру, CRM, календарю. Читает, пишет, действует.
⚙️ Работа без триггера. Агента настраивают на расписание: каждое утро готовит сводку, каждую неделю собирает отчёт, мониторит нужное в фоне. Без напоминаний. Разница примерно такая: агент - это человек, которому дали телефон. Харнес - это человек с телефоном, офисом, доступом к вашим системам и расписанием на неделю. Языковая модель - двигатель. Мощный, да. Харнес - это машина, которую вокруг него собрали.
Вижу этот переход в реальных задачах:
Агент на основе Claude Code берёт задачу и закрывает её целиком: открывает браузер, пишет письма, ставит встречи, итерирует результат. Вы ставите цель - он выбирает инструменты. С контентом: «отследи конкурентов, перепиши в моём стиле, поставь на публикацию». Один запрос - вся цепочка. Инфраструктура для этого уже существует. Это не прогноз.
Пока все выбирают, чей двигатель мощнее, кто-то уже строит машину.
· 06.06
4 стадия - сожгли все бабки на токены, убили хоть сколько то стабильную автоматизацию, потеряли инженеров в попытках оптимизировать ФОТ через замену дорогих специалистов и обанкротились. Ждем😂
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён
· 07.06
А это кстати уже необязательно, если к построению такой инфраструктуры будут подходить те самые инженеры. Правда и управлять пооцессами должны тоже они. Тогда работ по автоматизации будет еще больше, потому что повысится количество требований по качеству к тем же mcp, скиллам и управлению контекстом. Ну а кто инженерную школу будет рушить, тот да, пойдет по миру, проиграв системную работу
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён
· 07.06
Такая инфраструктура обречена и не будет ее строить инженер, ибо понимает, что это даже хуже чем из говна и палок строить. Автоматизация перестаёт быть автоматизацией, она становится предположением автоматизации и это уже даже не баги, а плавающее несоответствие NFR'ам ведь гарантии могут быть только на фолбеки. Ну MCP это json-rpc потому пофиг какие к нему требования, он то будет работать, а вот то, что перед ним и за ним - нет, ибо сейчас тул/скил отработал, а потом нет. Это все равно что обмазывать все через do-while где в условии зашит рандом, это ж безумие...
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён
· 08.06
Именно. Инженеры здесь не теряют работу, они становятся архитекторами среды. Это другая роль, не меньшая.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
ответ удалён