Agentic AI: почему качество ТЗ определяет успех внедрения

Бизнес всё чаще смотрит в сторону ИИ-агентов, которые не просто отвечают в чате, а выполняют действия: используют RAG, обращаются к CRM, вызывают API, проверяют данные, помогают в продажах, поддержке, обучении и внутренних процессах.

Но сложность таких проектов требует более зрелого подхода к постановке задачи.

ТЗ на Agentic AI должно фиксировать не только сценарии диалога, но и архитектуру агента: данные, инструменты, доступные действия, ограничения, каналы взаимодействия, UX и KPI.

Особенно важно заранее описать:

1. какие источники знаний подключаются;
2. как должен работать RAG;
3. какие tools доступны агенту;
4. какие действия требуют подтверждения;
5. будет ли вывод в текст, голос или ИИ-аватар;
6. какие метрики покажут эффективность.

В статье Chatme.ai разобрали структуру ТЗ на Agentic AI и типовые ошибки, которые приводят к дорогим доработкам.

Материал доступен в блоге Chatme.ai: https://chatme.ai/blog/kak-sostavit-tz-na-agentic-ai-rag-instrumenty-i-vy/