Личный ИИ-агент директора: как мы пишем инструкцию, а не очередной промпт

Один наш заказчик, коммерческий директор, как-то сказал за кофе фразу, после которой мы взялись за задачу всерьёз: «Мне нужен помощник, который каждое утро говорит, что горит, а не бот, которому я сам должен объяснять, кто такой Петров и почему он важен». Никаких волшебных слов про AI, просто человек, у которого каждое утро — двести непрочитанных писем, календарь в шести цветах и десяток чатов, где что-то уже успело загореться, пока он спал.

Это было ровно про то, что сейчас модно называть «личный ИИ-агент». Вокруг темы много шума: одни продают «интеллектуального ассистента» под видом чат-бота, другие обещают, что на релизе какой-нибудь Qwen 27B каждый сам себе соберёт J.A.R.V.I.S. за вечер. Мы сели, попробовали — и очень быстро поняли, что главная сложность не в модели и не в подключении почты. Главное — это инструкция. Не системный промпт, а полноценный документ, по которому агент живёт.

Ниже — как мы к этому пришли, что провалилось на первом заходе и как в итоге выглядит наш подход, когда мы пишем ИИ-агента под конкретного руководителя.

Первый заход: большой промпт и вера в чудо

Классическая ошибка, на которую мы сами наступили. Взяли чат-модель, сверху навесили системный промпт на пару экранов: «ты помощник директора, у тебя есть доступ к календарю, будь краток, отвечай по делу». Прикрутили пару функций: «получить события на сегодня», «прочитать последние письма».

Первые три дня всё было волшебно. Директор писал «что у меня сегодня» — получал сводку. Просил «найди письмо от Сергея про поставку» — тот находил.

Потом начались странности. Агент бодро сообщал о встрече, которой в календаре не было. На вопрос «а откуда» — извинялся и придумывал новую версию. Путал двух Сергеев из разных компаний. Начинал письмо-ответ фразой «Здравствуйте, коллеги», хотя переписка была на «ты» с давним партнёром. В какой-то момент директор просто перестал ему верить, а это для персонального помощника — конец.

Мы разобрали логи и увидели неприятное: агент не знал, где проходят его границы. Ему сказали «помогай», но не сказали, что можно, что нельзя, что делать при сомнении и когда вообще молчать. Модели без внятной инструкции ведут себя как стажёр первого дня: очень стараются, всё портят.

Что мы поняли про слово «инструкция»

Когда клиенты говорят «ИИ-агенты, инструкция для оператора» — обычно имеют в виду методичку для человека, который будет с этим агентом работать. Мы же под инструкцией теперь понимаем совсем другое: это документ, по которому живёт сам агент. И это принципиально другая вещь, чем системный промпт.

Промпт — это склеенная в одну строку просьба. Инструкция — это регламент, разбитый на разделы, с примерами, ограничениями и правилами эскалации. Разница как между запиской на холодильнике и должностной инструкцией сотрудника.

Когда мы пишем ИИ-агента для конкретного руководителя, инструкция у нас теперь всегда содержит несколько обязательных блоков.

Роль и контекст владельца. Кто этот человек, чем он занимается, какие у него типовые дни, как он разговаривает, каких сокращений и жаргона придерживается. Без этого агент пишет универсальным менеджерским языком, а директор так не разговаривает — и всё чужеродное сразу режет ухо.

Что агент делает и чего не делает. Может составить черновик ответа. Не имеет права отправить письмо от имени владельца без подтверждения. Может забронировать переговорку. Не может назначить встречу с внешним контрагентом сам. Такие вещи прописываются буквально, без «здравого смысла» — здравый смысл у модели свой.

Инструменты и правила их использования. Какой MCP-сервер за что отвечает, что в него можно передавать, а что нет. Например: «в поиск по CRM передавай ИНН или полное наименование, не передавай персональные данные из писем».

Что делать при сомнении. Самый недооценённый раздел. Мы прямо пишем: если не уверен — не придумывай, спроси у владельца одним коротким уточняющим сообщением. И даём образец такого сообщения.

Память и приватность. Что можно запоминать между сессиями, что забывать через сутки, что вообще никогда не логировать. Для персонального агента это критично: у него в контексте — переписка с семьёй, финансовые вопросы, планы по сделкам.

Когда мы переписали всё это как настоящий регламент и подложили под агента, поведение изменилось разительно. Он перестал сочинять и начал уточнять. Утренняя рутина директора, на которую раньше уходило первые пара часов дня, ужалась до кофе с круассаном.

На чём это крутится

Отдельная история — выбор модели. Здесь как раз пригодился свежий контекст: летние релизы дали ощутимый выбор для локального запуска. Свежий Qwen 27B под открытой лицензией комфортно живёт на приличном ноутбуке с достойной видеокартой и справляется с агентскими сценариями. Для владельца, которому важно, чтобы почта и календарь не покидали периметр, — это как раз то, что нужно.

Для сценариев, где данные и так уходят наружу (публичные интеграции, работа с внешними сервисами), мы держим второй контур на GigaChat Pro. Тариф Pro тут важен не как маркетинговое слово, а как единица функциональности: там нормально работает вызов функций, а это в мире ИИ-агентов половина успеха. Ниже уровнем — уже сложнее заставить модель дисциплинированно ходить по инструментам.

MCP-серверы в такой связке — это отдельный праздник. Протокол за последний год стал стандартом де-факто: под календарь, почту, базу, CRM уже есть готовые серверы или тонкие обёртки над API. Мы больше не пишем каждый коннектор с нуля — берём готовое и накрываем сверху нашими правилами доступа.

Одна модель отвечает за черновики и уточнения, работая с чувствительным контекстом локально. Вторая — быстрее и дешевле — берёт на себя рутину вроде «пересобери повестку встречи по этим трём письмам». Между ними — тот самый регламент, который решает, кто за что отвечает.

Что оказалось важнее модели

За полгода работы с такими персональными агентами мы поняли простую вещь: разница между «игрушкой на неделю» и рабочим инструментом — не в том, какая LLM внутри. Она в дисциплине инструкции.

Меняешь модель — агент немного иначе формулирует, местами становится точнее или быстрее. Меняешь инструкцию — меняется поведение целиком. Добавили раздел про эскалацию — прекратились самодеятельные ответы. Прописали формат утренней сводки — перестал вываливать полотно текста. Ввели правило «если письмо от нового отправителя — сначала уточни у меня» — исчезли конфузы.

Второе наблюдение: личный ИИ-агент — не про универсальность. Пробовали делать «одного помощника на всех сотрудников отдела» — получалось усреднённо и никому не подходило. Как только начали писать инструкцию под конкретного человека, с его манерой, привычками и запретами, — агент из красивой демки превратился в вещь, которую жалко отключить.

Что делать, если хочется попробовать

Если вы решили сами разработать личного ИИ-агента для себя или для сотрудника, начните не с выбора модели и не с интеграций. Начните с документа, который прочитал бы новый ассистент-человек в первый день работы. Роль. Границы. Что делать при сомнении. Примеры хороших и плохих ответов. Кому эскалировать. Что запоминать, что забывать.

Потом подберите модель под задачу. Если данные не должны покидать компьютер — смотрите в сторону локальных открытых моделей, свежие релизы дают неплохой выбор для ноутбука. Если критичны русский язык, оплата в рублях и хранение в РФ — берите GigaChat Pro или YandexGPT с их функциональным вызовом.

И только потом — MCP-серверы, инструменты, интерфейс. Порядок именно такой. Инструкция первична. Модель — сменяемая деталь.

А самый честный тест готовности агента звучит так: если через неделю владелец скажет «слушай, а можно ему теперь ещё вот это поручить?» — значит, вы всё сделали правильно. Если через неделю агент тихо забыт в углу экрана — где-то в инструкции была дыра, которую модель заполнила по-своему.