Предизвикателството
Днешната статия идва директно от практиката ми – от един проект, който ме накара да преосмисля фундаментално начина, по който подхождам към автоматизациите с изкуствен интелект. И не, не става дума за технически провал. Става дума за едно много важно прозрение: понякога най-доброто решение е да НЕ използваш AI.
Позволете ми да ви разкажа за един проект, който изглеждаше елементарен на пръв поглед, но се оказа златна мина от поуки.
Заданието
Агенция за недвижими имоти ме потърси със следното задание:
“Искаме всеки ден брокерите ни да получават имейл с:
- Контактнани лийдове, които отново трябва да потърсят
- Нови лийдове за деня
- Въпроси за задаване по време на срещи
- 10-те най-често срещани възражения и начини за справяне с тях”
Звучи просто, нали? Автоматизация, която хиляди агенции биха искали да имат.
(Между другото, изискването за контактнани лийдове дойде по време на работата, което усложни автоматизацията с още една седмица труд, но това е тема за друга статия за управление на проекти.)
Първоначалната архитектура
Като ентусиаст на AI технологиите, веднага проектирах следната структура:
Компоненти:
- CRM система – Google Sheets, който събира лийдове от 7 различни рекламни канала
- База данни – Supabase за информация за брокерите
- AI Agent #1 (Strategy) – обработва информацията за всеки лийд и създава персонализирана стратегия
- AI Agent #2 (Gmail_HTML) – генерира HTML код за имейл на база стратегията
- Gmail – авторизиран профил за изпращане на имейлите
Логиката:
- Изтеглям и филтрирам новите лийдове
- Подавам ги към първия AI агент за създаване на стратегия
- Стратегията и лийд информацията отиват към втория агент
- Вторият агент създава HTML структура
- HTML-ът се изпраща чрез Gmail
- Същият процес се повтаря за контактнаните лийдове
Елегантно. Модерно. AI-powered.
И изключително неефективно.
Шокиращите резултати
Когато тестването с реални данни започна, числата бяха ужасяващи:
- Време за изпълнение: ~90 минути за списък от 12 броя лийдове
- Разход на токени: Над 300,000 на едно изпълнение
- Честота: Автоматизацията трябваше да работи ВСЕКИ ДЕН
- Месечна прогноза: 9,000,000+ токени само за този проект
Представете си какво означаваше това за клиента:
- Дълго очакване всяка сутрин
- Огромни месечни разходи за API извиквания
- Риск от халюцинации на AI агентите
- Непредвидими грешки в критичен бизнес процес
Имах два избора: да приема този резултат като “това е цената на AI” или да направя стъпка назад и да мисля критично.
Критичният въпрос
Тук се върнах към най-фундаменталния въпрос в автоматизацията:
Кога наистина имаме нужда от AI агент?
Започнах детайлен анализ на всеки от агентите:
AI Agent #1 (Strategy):
- ✅ Трябва да анализира различни видове данни за лийдове
- ✅ Трябва да взема решения на база контекст
- ✅ Всеки лийд е уникален и изисква персонализиран подход
- Вердикт: НЕОБХОДИМ
AI Agent #2 (Gmail_HTML):
- ❌ Просто форматира данни в предефиниран HTML шаблон
- ❌ Следва строги, неизменни правила
- ❌ Няма нужда от “мислене” или вземане на решения
- ❌ Същата задача може да се изпълни с код
- Вердикт: ИЗЛИШЕН
Прозрението
Вторият агент правеше работа, за която няма нужда от изкуствен интелект. Това беше класическа задача за традиционно програмиране – взимане на данни и поставянето им в шаблон.
Както казват експертите: ако задачата е базирана на правила и е повтаряща се, със структуриран вход, използвайте автоматизация базирана на правила.
Решението
Изтрих AI Agent #2 и го замених с custom JavaScript код – прост, детерминистичен, предвидим.
Новите резултати:
- ⚡ Време за изпълнение: ~18 минути (80% подобрение)
- 💰 Разход на токени: ~160,000 (47% намаление)
- 🎯 Надеждност: 100% консистентност във форматирането
- 🚀 Производителност: Бърза и предвидима
Защо е важно да правим това разграничение?
1. Финансовата страна
AI агентите консумират токени – много токени. При модела GPT-4, изпълнението на система с агенти изисква повече изчислителни ресурси, което може да увеличи разходите и латентността. За моя клиент, разликата беше между €200-300 месечно и €400-600 месечно – двойно!
2. Надеждността
Агентите, задвижвани от LLM модели, са вероятностни системи, което означава, че понякога могат да вземат неправилни решения. За HTML форматиране, не искате “понякога” – искате “винаги правилно”.
3. Поддръжката
Детерминистичен код е лесен за дебъгване. Знаете точно какво прави всяка линия. Ясно дефинирана структура е много по-лесна за тестване със примерни сценарии. При агент, който сам взема решения, дебъгването става кошмар.
4. Производителността
Традиционният код се изпълнява за милисекунди. AI агентите се нуждаят от секунди или минути за всяко извикване. Умножете това по дузини или стотици операции дневно.
Кога да използваме AI агенти?
Изследванията показват ясни критерии. Използвайте AI агенти, когато задачата включва многостъпково вземане на решения и има дълга опашка от силно променливи входни данни и контексти.
Използвайте AI агенти за:
- ✅ Анализ на неструктурирани данни (документи, имейли, снимки)
- ✅ Задачи изискващи креативност или преценка
- ✅ Обработка на амбигюитет и променливи сценарии
- ✅ Персонализация базирана на сложен контекст
- ✅ Задачи, които преди изискваха човешка намеса
НЕ използвайте AI агенти за:
- ❌ Повтарящи се, предвидими операции
- ❌ Задачи с ясно дефинирани правила
- ❌ Форматиране и трансформации на данни
- ❌ Критични операции без толеранс към грешки
- ❌ Случаи, където традиционният код е по-бърз и надежден
За най-успешните случаи, AI агентите са идеални за сценарии, които бяха практически невъзможни за автоматизация до днес и изискваха човешка намеса или преценка.
Hybrid подходът – най-доброто от двата свята
В крайна сметка, най-мощните автоматизации използват хибриден модел:
- AI агенти за интелигентни, адаптивни задачи
- Традиционен код за детерминистични операции
- Ясно дефинирани граници между двете
Като комбинират двете технологии, бизнесите могат да постигнат оперативно съвършенство, докато задвижват иновациите, адаптивността и по-интелигентното вземане на решения.
Цената на лесния път
Наблюдавам тази грешка да се повтаря отново и отново в индустрията. Много разработчици виждат промпт като лесен изход:
“Защо да пиша код, когато мога просто да кажа на AI агента какво да направи?”
Отговорът е прост: Защото някой трябва да плаща токените. И този някой е вашият клиент.
Работната етика, която избрах
Оптимизирането на тази автоматизация ми отне една седмица допълнителна работа. Спях по 3-4 часа на ден, за да спазя крайните срокове. Можех ли просто да предам проекта в първоначалния му вид? Технически – да. Системата работеше.
Но аз не съм в бизнеса просто да “карам нещата да работят”. Искам да създавам решения, които наистина помагат на клиентите – финансово, оперативно, дългосрочно.
В моята работа имам три принципа:
- Ефективност преди елегантност – Най-хубавото решение е това, което работи най-добре, не това което изглежда най-добре в портфолиото
- Разходи за клиента, не за разработчика – Инвестирам своето време, за да спестя техните пари
- Устойчивост, не краткосрочни решения – Автоматизацията трябва да работи добре месеци и години напред
Поуките за бизнес собственици
Ако си собственик на бизнес и се обръщаш към агенция за автоматизация:
Задавай правилните въпроси:
- “Защо използвате AI агент за тази конкретна задача?”
- “Имат ли други алтернативи, които са по-ефективни?”
- “Какви са прогнозните месечни разходи за токени?”
- “Как ще се скалира системата при растеж?”
Търси партньор, не изпълнител:
Добрият разработчик ще:
- Обясни защо избира определена технология
- Предложи алтернативи с плюсове и минуси
- Оптимизира за ТВОИТЕ разходи, не за СВОЕТО удобство
- Мисли дългосрочно за поддръжка и скалируемост
Червени флагове:
- “Ще използваме AI за всичко” – без обяснение защо
- Липса на дискусия за разходи за токени
- Фокус върху “колко е готино”, а не “колко ефективно”
- Нежелание да обсъдят алтернативни подходи
Поуките за разработчици
Ако изграждаш автоматизации с AI:
Помни:
- AI агентите не са универсално решение – Те са мощен инструмент за правилните задачи
- Времето на клиента си струва – 90 минути vs 18 минути дневно се натрупва
- Токените струват пари – 300K vs 160K токени дневно е огромна разлика
- Надеждността има значение – Детерминистични системи >> Вероятностни системи за критични операции
- Вашето удобство != клиентска стойност – Да напишеш промпт е лесно, да напишеш оптимизиран код изисква умения
Практически съвети:
- Преди да добавиш AI агент, питай: “Може ли това с традиционен код?”
- Започни с най-простото решение, усложнявай само при нужда
- Измервай и докладвай: време за изпълнение, разход на токени, процент на успех
- Документирай защо си избрал всяка технология
Заключение
Тази седмица упорита работа не беше за това да докажа колко съм добър програмист. Беше за това да докажа, че поставям интересите на клиента преди моето собствено удобство.
Големият урок: AI агентите са невероятен инструмент, но като всеки инструмент – трябва да се използват мъдро. Не всеки проблем се решава с чук, дори ако чукът е най-новата и най-блестящата технология на пазара.
В света на автоматизациите, най-умното решение често не е най-технологично напреднатото. Най-умното решение е това, което балансира функционалност, разходи, надеждност и поддръжка.
И понякога, най-умното решение е да кажеш “не” на AI.
Остава да се надявам, че тези усилия наистина ще бъдат оценени. Но независимо от това, знам че направих правилното за проекта, за клиента и за бъдещата устойчивост на системата.
Какво мислите вие? Имате ли подобен опит с overengineering на AI решения? Споделете в коментарите!
