Мне нравится работать с AI-агентами. Но перед тем как добавить нейросеть в очередной процесс, я бы сначала спросил: а обычный if здесь точно не справится? Перенести данные из формы в CRM, отправить уведомление при смене статуса, проверить обязательные поля. Если правила известны заранее, я бы выбрал обычный workflow. Не вижу смысла просить модель «подумать» там, где достаточно проверить условие. Другое дело, когда нужно разобраться в свободном тексте: понять обращение клиента, извлечь договорённости из переписки или найти информацию в документах. Здесь уже есть задача для AI, а не просто повод подключить его к процессу. Мне ближе подход, в котором AI отвечает за конкретный участок, а не управляет всем подряд. Например, модель определяет смысл обращения и предлагает категорию. Дальше обычная логика проверяет результат, назначает исполнителя и запускает нужный сценарий. Неоднозначные случаи уходят человеку. При проектировании мне важнее ответить на вопросы «как это проверить?» и «что произойдёт при ошибке?», чем добавить ещё одного агента. Если для участка процесса достаточно понятных правил, пусть там и остаются понятные правила. Для меня хорошая автоматизация не обязана выглядеть умной. Она должна решать задачу без лишней сложности. #AI #Automation #SystemDesign #AIAgents #ITArchitecture А у вас были задачи, где после экспериментов с AI вы вернулись к обычному скрипту или workflow?