💻Компания ABC Legal превратила каждого сотрудника в создателя агента.
Брэндон Фуллер, технический директор ABC Legal, американской компании по доставке юридических документов, в начале этого года внедрил Claude Enterprise для 1100 сотрудников компании.
Каждый отдел (отдел вручения судебных документов, отдел электронной подачи документов, отдел PR, а также маркетинг, комплаенс, финансы и другие) начали самостоятельно создавать автоматизированные процессы.
Компания предоставила доступ к пакету Claude Enterprise всем 1100 сотрудникам. На внедрение ушла неделя: Фуллер создал стартовый набор из двух шаблонов в отдельных git-репозиториях. Затем он сформировал внутренний комитет из 15 человек — представителей разных отделов. Ни один из них не был программистом. Команде поручили клонировать репозиторий и создать управляемых агентов (Managed Agents) с помощью Claude Code. За неделю сотрудники без опыта в IT собрали первых рабочих агентов, а через месяц в компании работало уже более 50 таких систем.
Большинство агентов выполняют одну задачу, их результаты никто не оценивает формально, и они работают автономно. Для агентов, собирающих оцененную обратную связь, применяется архитектура из трех ролей:
- Первоначальный агент выполняет работу, как правило, в режиме реального времени по мере поступления задания или возврата документа, и ведет журнал аудита каждого действия.
- Система Harvester запускается ежечасно или ежедневно и собирает отзывы пользователей из Slack, которые поступают в виде ответов на сообщения в ветке и реакций в виде эмодзи. Каждый такой отзыв становится помеченной точкой данных.
- Программа настройки запускается еженедельно, анализирует все параметры одновременно и предлагает изменение запроса на изменение в подсказках или конфигурации, а не в весовых коэффициентах модели. Она только составляет черновики. Человек проверяет и объединяет запрос на слияние.
Опыт Фуллера в развертывании ИИ, в частности, управляемых агентов Claude, позволил ему выработать несколько принципов работы этой технологии:
- Воспринимайте всё как код. «Код — это просто структурированный текст. LLM — это текстовые движки», — сказал он. «Чем больше информации о вашем бизнесе вы сможете преобразовать в текст в репозитории, тем больше рычагов влияния вам предоставляют агенты».
- Начните с участия человека. Каждый агент начинает с публикации рекомендаций для проверки человеком. Только после демонстрации последовательного согласия с решениями человека он получает право действовать независимо.
- Инвестируйте в обратную связь. Шаблон «сборщик-настройщик» означает, что агенты улучшаются без переобучения. Ответы в Slack и реакции с эмодзи становятся структурированными сигналами, которые влияют на изменения в подсказках и конфигурации, и все это через тот же рабочий процесс запроса на слияние, который уже используют люди.
- Избегайте обходных путей с запланированными задачами.
- Ожидайте трудностей с Git, а не с ИИ. Самой сложной задачей было приучить бизнес-пользователей к клонированию репозитория и работе с Git и запросами на слияние, а не к самому ИИ. Это сработало, и быстро, но это было настоящим препятствием.
Брэндон Фуллер, технический директор ABC Legal, американской компании по доставке юридических документов, в начале этого года внедрил Claude Enterprise для 1100 сотрудников компании.
Каждый отдел (отдел вручения судебных документов, отдел электронной подачи документов, отдел PR, а также маркетинг, комплаенс, финансы и другие) начали самостоятельно создавать автоматизированные процессы.
Компания предоставила доступ к пакету Claude Enterprise всем 1100 сотрудникам. На внедрение ушла неделя: Фуллер создал стартовый набор из двух шаблонов в отдельных git-репозиториях. Затем он сформировал внутренний комитет из 15 человек — представителей разных отделов. Ни один из них не был программистом. Команде поручили клонировать репозиторий и создать управляемых агентов (Managed Agents) с помощью Claude Code. За неделю сотрудники без опыта в IT собрали первых рабочих агентов, а через месяц в компании работало уже более 50 таких систем.
Большинство агентов выполняют одну задачу, их результаты никто не оценивает формально, и они работают автономно. Для агентов, собирающих оцененную обратную связь, применяется архитектура из трех ролей:
- Первоначальный агент выполняет работу, как правило, в режиме реального времени по мере поступления задания или возврата документа, и ведет журнал аудита каждого действия.
- Система Harvester запускается ежечасно или ежедневно и собирает отзывы пользователей из Slack, которые поступают в виде ответов на сообщения в ветке и реакций в виде эмодзи. Каждый такой отзыв становится помеченной точкой данных.
- Программа настройки запускается еженедельно, анализирует все параметры одновременно и предлагает изменение запроса на изменение в подсказках или конфигурации, а не в весовых коэффициентах модели. Она только составляет черновики. Человек проверяет и объединяет запрос на слияние.
Опыт Фуллера в развертывании ИИ, в частности, управляемых агентов Claude, позволил ему выработать несколько принципов работы этой технологии:
- Воспринимайте всё как код. «Код — это просто структурированный текст. LLM — это текстовые движки», — сказал он. «Чем больше информации о вашем бизнесе вы сможете преобразовать в текст в репозитории, тем больше рычагов влияния вам предоставляют агенты».
- Начните с участия человека. Каждый агент начинает с публикации рекомендаций для проверки человеком. Только после демонстрации последовательного согласия с решениями человека он получает право действовать независимо.
- Инвестируйте в обратную связь. Шаблон «сборщик-настройщик» означает, что агенты улучшаются без переобучения. Ответы в Slack и реакции с эмодзи становятся структурированными сигналами, которые влияют на изменения в подсказках и конфигурации, и все это через тот же рабочий процесс запроса на слияние, который уже используют люди.
- Избегайте обходных путей с запланированными задачами.
- Ожидайте трудностей с Git, а не с ИИ. Самой сложной задачей было приучить бизнес-пользователей к клонированию репозитория и работе с Git и запросами на слияние, а не к самому ИИ. Это сработало, и быстро, но это было настоящим препятствием.