Агент сделал все верно, а результат не тот. Как мы проверяем ИИ в 1С и на сайтах
В прошедшее воскресенье Мария, менеджер по продажам зубных паст моей компании «Нанодент», наговорила голосовое сообщение в мобильном Bitrix24. Причем не мне, а в личку ИИ-агенту, которого мы называем Клод Вадимович (он в корпоративном портале «оформлен» как сотрудник): «Покажи мне сумму моих продаж на выставке в сентябре 2025 года». Скоро снова Dental-Expo, и, видимо, захотелось посмотреть, сколько она продала на прошлогодней. Почему именно в воскресенье — не знаю, но для меня это хороший признак.
Самое интересное началось дальше. Я про этот разговор не знал и увидел его вечером в сводке, которую агент присылает мне в конце дня. Оказалось, вмешался еще один агент — встроенный агент самого Bitrix24. Он транскрибировал голосовое, понял, что внутри поручение, и сам создал задачу: постановщиком указал Марию, исполнителем — Клода Вадимовича. Тот посмотрел продажи за прошлый год и сообщил ей сумму. То есть один агент оформил задачу, второй ее выполнил. Я такую связку не проектировал. Это уже не демонстрационный сценарий, который придумал руководитель: человек сам пользуется инструментом, причем в выходные.
Меня зовут Вадим Камашев, у меня два торговых бизнеса: «Нанодент» — премиальные зубные пасты из Японии и Италии для ретейла и стоматологических клиник, и производство серебряных украшений с розницей «СильверРФ». Последние полгода я сам, как вайб-кодер, делаю ИИ-агентов и подключаю их к 1С «Управление торговлей», бухгалтерии и нашим сайтам.
Решил, но не так, как я подразумевал
У нас была задача со штрихкодами для Wildberries и Ozon: у некоторых наших паст несколько штрихкодов, нужно было добавить очередной в карточку товара в 1С. В моем представлении логика была очевидной: если в поле уже есть один штрихкод, второй добавляем туда же через запятую. Но я этого явно не проговорил. Агент увидел, что поле заполнено, и вместо того чтобы спросить, создал в карточке отдельное поле и записал штрихкод туда. Ничего катастрофического, технически задачу он решил. Но не так, как я подразумевал.
Это связано еще и с режимом bypass permissions: я сознательно разрешаю агенту действовать без подтверждения на каждом шаге. Это существенно ускоряет работу, но увеличивает риск. В осторожном режиме он, скорее всего, остановился бы и спросил, добавить штрихкод в то же поле, заменить или создать новое. Поэтому я бы не называл это классической ошибкой ИИ. Скорее это недостаточно определенная постановка задачи плюс высокая автономность.
Сначала на трех объектах
Для работы с 1С у агента есть отдельная тестовая база — новый сценарий сначала проверяется там. Потом переносим в рабочую систему, но тоже не на весь массив. Обычно сначала прошу выполнить операцию, например, на трех сущностях — трех товарах, карточках, документах. Агент останавливается и отчитывается. Потом условно 30–50 объектов. И только потом все остальное.
Если заставлять агента согласовывать каждое действие, значительная часть смысла исчезает: человек опять превращается в диспетчера, который нажимает «разрешить». Поэтому я не убираю автономность, а ограничиваю масштаб возможной ошибки: пусть агент принимает решения, но сначала в «песочнице» или на трех объектах, а не сразу на трех тысячах.
Снапшот, лог и костыли
Все изменения на боевых системах — в «Управлении торговлей», бухгалтерии, на живых сайтах — только с моего личного подтверждения. Самостоятельные решения там без проверки на тестовых системах я агентам запрещаю. С сайтом обязательны снапшот и бэкап, отдельный лог — помимо GitHub, у меня есть еще свой — и фиксация того, как все выглядело до и после. Сайты у нас на Bitrix и АСПРО: большие изменения делает подрядчик, а правки в дизайне и визуале мы уже поручаем агенту.
Риски здесь абсолютно реальные. Требование к агенту — все делать штатными средствами. Но подрядчик посмотрел и по ряду действий сказал, что агент создал костыли. И конечно, любой подрядчик скажет, что так делать не надо.
Реальная ответственность и иллюзия ответственности
Дальше вопрос, который можно назвать философским, а можно и не философским. Мой опыт с подрядчиками (я сейчас не про это, а вообще) показывает, что люди тоже совершают ошибки. Причем очень много. Приходит новый подрядчик и говорит с изумлением и чувством собственного превосходства: «А кто это вообще до меня здесь такое делал!?» Хотя предыдущему мы тоже платили как профессионалу.
Один из главных вопросов, на мой взгляд, простой: кто несет ответственность? Когда я, как вайб-кодер, делаю агента, который вместо профессионала вносит изменения в боевые системы, я беру ответственность на себя, и я это очень четко осознаю. Альтернатива — заплатить много денег, возможно, за иллюзию ответственности подрядчика. Он, безусловно, знает больше агента в своей области, но ошибаться может точно так же. Наверное, формально ответственности у него действительно больше. Для себя я пока формулирую так: если передаю работу агенту, я не должен делать вид, что ответственность куда-то исчезла. Моя задача — не надеяться, что агент не ошибется, а выстроить процесс так, чтобы его ошибку можно было заранее увидеть, ограничить масштаб и откатить.
И да, побочное следствие: в процессе автоматизации я сам понемногу становлюсь программистом. Можно сказать, мы с агентом отъедаем чужой хлеб.
Барьеры и рвы
Агент у меня тратит довольно много токенов: я специально поставил барьеры, можно сказать, рвы, которые заставляют его перепроверять самого себя. На уровне Claude я использую плагин Superpowers, который сам ревьюит код, но у агента есть еще от меня обязательное требование — три раза себя перепроверить, в том числе по принципу фальсификации: не просто искать подтверждение, что решение правильное, а пытаться найти, почему оно может быть неправильным. Из-за этого даже на обычной задаче агент тратит как минимум раза в три больше времени и денег. Для меня это требование безопасности, потому что агентом пользуется все больше сотрудников — бухгалтерия, продажи, маркетинг, склад, — и появляется доверие к его работе.
Для важных задач я сделал отдельный скилл и сам запускаю проверку: ChatGPT смотрит решения и код, которые сделал Claude. Как правило, это полезно: логика у них разная, «мозги» разные. Важное решение одного агента желательно дать проверить другому. Кроме того, другой мой скилл Red-Team атакует концепцию, код, решение, пытаясь найти слабое место.
Сколько экономим и во что это обходится
Точную сумму назвать трудно, отдельные статьи могу посчитать примерно. Дизайнерам мы перестали платить, я думаю, 100–150 тысяч рублей в месяц на один бизнес. На юристе, думаю, экономим еще 100–200 тысяч: всю предварительную работу по параллельным импортерам, которые ввозят «в серую» зубные пасты, нарушая права правообладателей, — письма, претензии, материалы до арбитража — у меня проводит агент, а серьезное юридическое действие — (пока) живой юрист. На правках сайтов — где-то 60 тысяч в месяц на бизнес, а их у меня два. По 1С эффект скорее в скорости: ответ приходит в течение получаса, а если задача сложная — в течение часа; сотрудник ставит задачу голосом, агент побежал в 1С и прислал отчет. Он же проверяет выбытие кодов маркировки «Честного знака». Если очень грубо, я думаю, выходит минимум тысяч 500 рублей в месяц на два бизнеса. Много это или немного? Можно сказать, что немного. С другой стороны, все равно приятно.
Теперь затраты. Две подписки Claude по 200 долларов, ChatGPT за 100, еще где-то 150 на инфраструктуру и серверы и где-то 150 на токены. Всего около 800 долларов в месяц на два бизнеса, их надо отнять от экономии.
И я не считаю свое время. На вайб-кодинг и управление уходит, думаю, часа 3–4 в моем рабочем дне. Не все могут такое себе позволить. Если считать через стоимость моего часа, овчинка выделки не стоит, я думаю, мы легко уйдем в минус. Но мне это нравится: я по образованию экономист-математик, всегда любил таблички и аналитику, до этого увлекался дашбордами в Power BI. Мозги работают, это тренировка, и параллельно плюс для бизнеса.
И я верю в потенциал. Много процессов уже в разработке, и, думаю, в пределах 2–3 месяцев мы выйдем на суммарную экономию миллиона полтора-два на два бизнеса. Скорее всего, новых сотрудников мы нанимать не будем. Наверное, это логичный этап: в жесткой конкуренции бизнес видит в агентах возможность повысить скорость процессов и сократить расходы.
Чего я пока не решил
Если кто-то скажет: а как же безопасность и коммерческая тайна? Да, этот вопрос есть, и как его кардинально решить, я пока не знаю. Будь мы большой корпорацией, той вольности, которую я дал себе в своем малом бизнесе, скорее всего, быть не могло бы. Жесткое ограничение у меня, например, такое: сотрудник не может поручить агенту что-то сделать в боевой базе без моего ведома. То есть чтение — это одно, изменение данных — другое. Есть перечень сотрудников, которые могут работать с агентом, я вижу все их задачи. А очень жестких ограничений на чтение я пока не поставил, по мере роста, наверное, буду вводить.
И вопрос, который часто возникает в разговорах с коллегами и партнерами: мы используем западные модели, информация уходит на западные серверы, а в личных подписках, если не отключить настройку, переписка может идти на обучение моделей. То есть мы как бы открылись Западу. Но какие альтернативы? Claude и ChatGPT, на мой взгляд, сейчас самые сильные системы, а для бизнеса хочется лучшее. Можно отдавать информацию китайским коммунистам, подключать DeepSeek. Я об этом думаю: их модели показывают очень высокие результаты в бенчмарках, и часть рутинных задач для воркеров я хочу отдавать им. А можно ли те же задачи поручать нашим Алисе и GigaChat, я очень не уверен: на мой взгляд, по возможностям они, к сожалению, вторичны.
В моем маленьком бизнесе это пока управляемо в том числе потому, что я лично вижу практически все. Но масштабировать такую модель один в один нельзя. Мне кажется, на моем примере хорошо видно: агенты ускоряют процессы и позволяют экономить на подрядчиках, но переносят часть ответственности внутрь компании. И чем больше полномочий ты отдаешь агенту, тем больше приходится думать не о том, умный ли ИИ, а об обычных управленческих вещах: кто имеет доступ, что ему разрешено, где нужна проверка, что можно откатить и кто в конечном итоге отвечает за результат.
Опубликовано 01.10.2026
