AI Agents в маркетинге терпят неудачу в основном потому, что команды ставят перед ними расплывчатые цели, дают слишком много инструментов и не предусматривают этап проверки, а не из-за слабости моделей. Агент — это языковая модель, которая планирует шаги и самостоятельно вызывает инструменты, такие как поиск, CMS или API рекламных платформ. Эта автономность полезна только тогда, когда задача, разрешения и проверки определены до начала работы.
Ниже приведены ошибки, которые мы видим чаще всего, когда компании пытаются использовать агентов для исследований, отчетности, контент-операций или управления кампаниями, а также методы контроля, которые их предотвращают.
Что считается AI Agent?
Этот термин используется свободно. Чат-бот, отвечающий на вопросы, на самом деле не является агентом. Агент получает цель, решает, какие действия предпринять, выполняет их с помощью инструментов и проверяет результаты, часто в цикле. Фреймворки, такие как OpenAI Agents SDK, использование инструментов Anthropic, Model Context Protocol, LangGraph и CrewAI, являются распространенными способами их создания.
Продукты также выпускают функции агентов: браузерные агенты, которые переходят по веб-сайтам, агенты для написания кода, которые изменяют файлы, и функции платформ внутри Google Ads или Meta, которые корректируют кампании. Ошибки, описанные ниже, применимы ко всем из них.
Ошибка 1: Цель, которую никто не может проверить
«Улучшить наш SEO» — это не задача, которую агент может выполнить. Он что-то сделает, отчитается об успехе и оставит вас в догадках. Агентам нужна цель с видимым конечным состоянием: «Найдите все страницы товаров с отсутствующими мета-описаниями и составьте по одному для каждой в этой таблице».
Агентства пишут задачи для агентов так же, как пишут брифы для младшего коллеги: вводные данные, результат, формат, ограничения и что делать, если что-то непонятно.
Ошибка 2: Предоставление прав на запись в первый же день
Агент, подключенный к действующему рекламному аккаунту с разрешением изменять ставки, может потратить деньги быстрее, чем кто-либо заметит. Контент-агент с правами на публикацию может отправить ошибки на сотни страниц.
- Запускайте каждого агента в режиме «только чтение» и проверяйте предложенные им действия
- Перейдите в режим черновика: он может создавать черновики, кампании в приостановленном состоянии или pull-запросы
- Разрешайте прямые изменения только для действий с низким уровнем риска и жестким ограничением (лимит бюджета, количество страниц)
- Ведите журнал каждого вызова инструмента с входными и выходными данными
Ошибка 3: Слишком много инструментов одновременно
Каждый инструмент, который может вызвать агент, — это еще один шанс выбрать не тот. Агент с двадцатью инструментами тратит шаги на исследование и путается между похожими функциями. Дайте ему три или четыре инструмента, необходимых для задачи, с четкими названиями и описаниями.
Почему агенты выдумывают факты в середине задачи?
Длинные задачи накапливают ошибки. Если третий шаг возвращает пустой результат, а агент делает предположения вместо того, чтобы остановиться, каждый последующий шаг строится на этом предположении. Итоговый отчет выглядит уверенно, но он неверен.
Решение — сделать сбой явным. Скажите агенту останавливаться и сообщать, когда инструмент не возвращает данные, и проектируйте инструменты так, чтобы они возвращали четкие сообщения об ошибках вместо пустых строк. Запрашивайте источники: каждое число в отчете должно указывать на запрос или страницу, из которой оно взято.
Ошибка 4: Отсутствие оценки перед масштабированием
Демо, которое сработало один раз, — это не доказательство. Прежде чем агент начнет работать с полным аккаунтом или сайтом, протестируйте его на выборке с известными правильными ответами. Для агента отчетности сравните его цифры с ручной выгрузкой по десяти аккаунтам. Для агента контент-аудита проверьте его выводы на наборе страниц, который кто-то уже проверил.
Ошибка 5: Игнорирование стоимости и времени
Агенты совершают много вызовов модели на задачу, а длинные контексты оплачиваются за каждый шаг. Задача, которая стоит дешево на тестовой странице, может стать дорогой при масштабировании на тысячи. Измеряйте токены на выполненную задачу во время тестирования и устанавливайте бюджет на один запуск в коде.
Ошибка 6: Prompt injection из интернета
Браузерный агент читает веб-страницы, а веб-страницы могут содержать текст, написанный для манипуляции им, например, скрытые инструкции по отправке данных в другое место. Любой агент, который читает ненадежный контент и при этом имеет инструменты для отправки данных или внесения изменений, нуждается в разделении: относитесь к тексту страницы как к данным, а не как к инструкциям, и требуйте одобрения для любого исходящего действия.
Какие задачи подходят для агентов сегодня?
Агенты хорошо справляются с задачами, которые повторяются, имеют проверяемый результат и допускают цикл «черновик-проверка»:
- Технические SEO-аудиты, которые перечисляют проблемы с URL-адресами страниц
- Сбор еженедельных показателей с нескольких платформ в черновик отчета
- Мониторинг страниц конкурентов со сводками изменений
- Массовое создание метаданных для одобрения человеком
- Проверка целевых страниц на наличие битых ссылок, отсутствующих тегов или медленных элементов
Полезный тест — обратимость. Если неверный результат можно обнаружить при проверке и отбросить без затрат, агент подходит. Если неверное действие доходит до клиентов или расходует бюджет до того, как кто-то его увидит, оставьте человека в цепочке или не используйте агента.
Они слабее в стратегии, в суждениях, зависящих от контекста вне данных, и во всем, где неверное действие трудно отменить.
Как Alien Road применяет AI Agents
В типичном проекте наша команда начинает с инвентаризации повторяющихся задач, которые маркетинговый персонал клиента уже выполняет еженедельно, с учетом времени, которое занимает каждая из них. Мы выбираем одну задачу с четким результатом и создаем для нее агента в режиме «только чтение» или «черновик», с ведением журнала с первого запуска.
Тестирование проводится на выборке, где мы уже знаем правильный результат, и мы измеряем точность, сэкономленное время и стоимость одного запуска. Только после того, как агент сравнивается с ручной работой на этой выборке, он переходит к полному объему, при этом человек по-прежнему одобряет изменения.
Ежемесячная отчетность показывает часы, которые заменил агент, ошибки, обнаруженные при проверке, и стоимость запуска, чтобы клиент мог решить, стоит ли расширять его на следующую задачу или остановить.
Ошибка 7: У агента нет владельца
Агенты дрейфуют. Платформа меняет поле API, веб-сайт меняет макет, обновление модели меняет способ чтения инструкций. Без владельца, который каждую неделю просматривает журналы и результаты, агент может выдавать неверные результаты в течение месяца, прежде чем кто-то заметит. Назначьте ответственного человека, так же, как вы сделали бы это для запланированного отчета или автоматизации в Zapier.
С чего начать на этой неделе
Запишите одну повторяющуюся задачу, которая отнимает у кого-то из вашей команды не менее двух часов в неделю и приводит к созданию документа или таблицы. Определите точный результат, перечислите инструменты, необходимые для его получения, и запустите агента в режиме «только чтение» на один цикл. Сравните его результат построчно с человеческой версией, прежде чем принимать какие-либо другие решения.
Читать далее: Агентство AI-маркетинга · AI-маркетинг