Кто владелец ИИ-агента в компании?

В реестре у каждого агента есть владелец, роль и права. Владелец отвечает за допустимые действия агента и за разбор ошибок.

Что такое AgentOps?

AgentOps — эксплуатация ИИ-агентов как инженерная дисциплина: логи, evals, контроль качества и трассировка действий, чтобы поведение агентов было проверяемым.

Как расследовать ошибку ИИ-агента?

По трассировке: каждое действие агента записывается с владельцем и контуром данных, поэтому видно, что и почему произошло, и какой следующий шаг снижает риск повторения.

Управление парком ИИ-агентов в компании (AgentOps)

Контур управления AI-агентами

Реестр, права и evals управляют памятью, логами, бюджетами и kill-switch каждого агента.

Шесть вопросов, на которые без контура нет ответа

Кто владелец агента и отвечает за его действия?
Какие данные ему доступны - в каком контуре данных?
Какие действия ему разрешены, а какие нет?
Как проверяется результат - evals и критерии качества?
Где хранится его память и не расходится ли она с другими?
Как расследуется ошибка - есть ли трассировка действий?

Зоны ответственности контура

Система / слой	Зона ответственности
Владелец	реестр агентов: владелец, роль, права, интеграции, зона ответственности; на каждого агента - kill-switch и бюджет
Доступ к данным	контуры данных, доступы и согласования вместо shadow-агентов на боевых данных
Разрешённые действия	явный список допустимых действий агента и аварийная остановка
Аудит и трассировка	каждое действие пишется с владельцем и контуром; ошибку можно расследовать по трассировке
Память	единый переносимый слой памяти (Sloy) вместо дублей и расхождений между агентами
Качество (AgentOps)	логи, evals и контроль качества для каждого агента

Оценить, где ИИ даст эффект в вашем процессе

Почта clients@kt.team Telegram @kt_team_it

Жизненный цикл агента в контуре

01
Завести в реестр
Владелец, роль, права и интеграции фиксируются в едином реестре агентов.
02
Подключить память и интеграции
Переносимый слой памяти (Sloy) и доступ к Jira, Git, 1С, DWH, Slack, почте, ЭДО и внутренним API.
03
Задать рамки
Допустимые действия, контур данных и критерии качества - что агенту можно и как проверяем результат.
04
AgentOps
Логи, evals и трассировка действий в эксплуатации.
05
Аудит и расследование
По трассировке видно, кто владелец, в каком контуре работал агент и что пошло не так.
06
Замер по бизнес-метрикам
Оцениваем изменение работы компании, а не число агентов, и корректируем рамки.

Что входит в контур

Реестр и владельцы

Карточка агента: владелец, роль, права, интеграции, kill-switch и бюджет.

Корпоративная память - Sloy

Документы, регламенты, решения и история проектов в едином переносимом слое.

Безопасность и 152-ФЗ

Контуры данных, доступы и аудит; чувствительные запросы - через LLM-шлюз для 152-ФЗ.

AgentOps

Логи, evals, контроль качества и трассировка действий - механизм, а не лозунг.

Интеграции

Jira, Git, 1С, DWH, Slack, почта, ЭДО и внутренние API через управляемый слой.

Пример агента под контуром

ИИ-бухгалтер OSNO-VA - отдельный агент с владельцем, правами и аудитом.

Как измеряем результат

Результат измеряется не количеством агентов, а изменением работы компании: меньше ручных согласований, быстрее подготовка документов, меньше ошибок в данных, короче онбординг команд и прозрачнее ответственность за решения.
Для каждого агента задаём владельца, метрики, допустимые действия и критерии качества. Sloy - это слой памяти (данные).
Эта страница - управляющий контур над многими агентами: кто владелец, что разрешено, как проходит аудит.
Контур - операционное выражение наших AI-принципов.

Корпоративная память Sloy LLM-шлюз для 152-ФЗ Агентный спринт: первый агент