Компания Intuit дважды за четыре месяца отказалась от собственной архитектуры ИИ-агентств. На конференции VB Transform 2026 вице-президент компании по ИИ назвал это самым быстрым путем развития.

Шон Майкл Кернер

Компания Intuit была одним из первых пионеров в использовании агентного искусственного интеллекта, но ее путь к успеху отнюдь не был прямым.

На конференции VB Transform 2026 вице-президент Intuit по искусственному интеллекту Нхунг Хо рассказал, как компания дважды перестраивала свою архитектуру агентов в течение примерно четырех месяцев: сначала перешла от парка специализированных агентов к централизованному уровню оркестровки, а затем отказалась от этого уровня в пользу системы, основанной на навыках и инструментах, когда сама система оркестровки начала давать сбои из-за своей сложности. Полная вторая перестройка заняла 60 дней, а первая рабочая версия была готова менее чем за 20 дней.

Причина сбоя, вынудившая к второй переработке системы, была специфической. Агенты в скоординированной системе передавали результаты друг другу на естественном языке, и при каждой передаче терялся контекст, необходимый следующему агенту для корректных действий.

«Если у вас 10 агентов, и все они передают мяч друг другу, то каждый такой пас приводит к накоплению ошибок», — сказал Хо.

Почему произошел сбой в работе уровня оркестровки

Хо сказал, что первоначальная идея внедрения специализированных агентов возникла из простой жалобы клиента. Управление парком квалифицированных агентов по-прежнему остается задачей клиента, который должен решить, какого агента использовать для какой задачи. Решением Intuit стала система, которая может принимать задачу и направлять ее внутри компании, не требуя от клиента самостоятельного выбора агента.

Этот уровень оркестровки продержался около трех месяцев, что, как полушутя описал Хо, примерно соответствует году в сжатые сроки разработки агентов в 2026 году.

Сбой произошел по структурной причине, а не из-за ограниченных возможностей. Передача результатов между агентами на естественном языке означала, что каждый последующий агент должен был догадываться, как вышестоящий агент пришел к своему выводу, и эта способность к догадкам ухудшалась с каждым дополнительным шагом. Цепочка из десяти агентов не просто время от времени давала сбои, а накапливала ошибки по своей сути.

Именно этот диагноз заставил Intuit вернуться к архитектуре, основанной на навыках и инструментах.

Восстановление за 60 дней и что потребовалось для получения одобрения инженерного отдела.

Перестройка системы производственных агентов за 60 дней потребовала не только архитектурного решения. По словам Хо, более сложной проблемой были внутренние сложности: убедить как руководство, так и инженеров, создавших первоначальные агенты, в том, что отказ от недавних работ был правильным решением.

В своей презентации руководству компания опиралась скорее на доказательства, чем на аргументы. Команда Хо создала демонстрацию новой архитектуры, используя реальные запросы клиентов из рабочей среды, а затем показала, что она работает лучше, чем существующая система, выполняя те же задачи.

«Лучшее доказательство, по крайней мере, на мой взгляд, — это то, чего пытаются добиться клиенты. И любая создаваемая вами система должна решать эти проблемы», — сказал Хо.

Для того чтобы завоевать расположение инженерного отдела, потребовался другой подход. Сотни инженеров, не входящих в основную команду Хо, создали специализированных агентов, которых выводили из эксплуатации, и задача заключалась в том, чтобы разобрать этих агентов на отдельные навыки и инструменты.

Хо сказал, что главным аргументом был масштаб. Автономный агент решал одну узкую проблему, в то время как общий навык или инструмент, встроенный в новую архитектуру, мог обслуживать каждого клиента, взаимодействующего с этой частью продукта. Этот сдвиг также изменил обязанности партнерских команд, сместив их внимание с разработки агентов на проведение оценок, поскольку оценки стали единственным способом измерить, действительно ли новая архитектура работает.

Вовлечение человека в процесс и обратная связь в другом масштабе

Наиболее очевидным результатом обновления для клиентов стала функция, позволяющая подключать к разговору с оператором живого общения — хотя в настоящее время она находится на ранней стадии тестирования и доступна примерно 1% клиентской базы Intuit. «В ближайшие несколько недель мы планируем расширить ее масштабы», — сказала она.

Хо сказал, что клиент может в ходе разговора подключить к обсуждению специалиста службы поддержки Intuit, своего бухгалтера или одного из бухгалтеров Intuit, и этот специалист подключится, получив полную информацию о том, что уже сделал агент.

Хо провел прямое сравнение с тем, как большинство чат-продуктов на основе ИИ обрабатывают аналогичные ситуации. Универсальный помощник, отвечающий на налоговый вопрос, обычно заканчивает сообщением о необходимости обратиться к специалисту. Система Intuit же построена таким образом, чтобы напрямую связывать клиента с этим специалистом в рамках того же диалога.

Передача данных от человека к клиенту осуществляется с помощью модели разрешений, разработанной специально для финансовых данных. Каждое действие, которое агент совершает с финансовыми данными клиента, требует предварительного явного разрешения, хотя, по словам Хо, это требование может быть смягчено со временем, по мере того как клиенты будут доверять системе. Intuit ведет журнал аудита всех действий агента, который при необходимости можно отменить.

Обратная связь в эпоху агентного ИИ

В результате реконструкции также изменился подход Intuit к сбору и использованию отзывов, и, по словам Хо, это качественное отличие от того, что было раньше.

«Раньше обратная связь была очень скудной и носила бимодальный характер, — сказал Хо. — Либо им нравилось, либо они это ненавидели, и обычно это было скорее негативное мнение».

В системе, основанной на чате, каждый разговор функционирует как обратная связь, что, по словам Хо, позволило компании увеличить долю клиентов, когда-либо предоставлявших явную обратную связь, с примерно 0,3% до почти 100%.

Хо сказала, что вернулась к самостоятельному написанию кода специально для создания моделей, которые систематически анализируют этот объем обратной связи, выявляя слабые места системы в масштабах, с которыми не справился бы ни один процесс ручной проверки.

Такой уровень громкости сопровождается тоном, который большинство команд разработчиков продуктов не привыкли слышать напрямую. Клиенты прямо и ясно указывают агенту, в чем именно заключалась ошибка.

«Они прямо говорят: „Ты отстой. Мне это ужасно. Это неправильно“, — сказал Хо. — Но они также готовы проявить снисхождение к системе и исправить ее, поэтому на всех нас лежит ответственность за то, чтобы извлечь пользу из этой новой обратной связи и улучшить систему».

Источник: venturebeat.com