Внутри перестройки оркестрации ИИ-агентов в Intuit

Компания Intuit была одним из пионеров в использовании автономного ИИ (agentic AI), однако ее путь к успеху оказался далеко не прямым.

На конференции VB Transform 2026 вице-президент Intuit по искусственному интеллекту Нунг Хо (Nung Ho) рассказала о том, как компания дважды перестраивала свою архитектуру агентов примерно за четыре месяца: сначала перейдя от парка специализированных агентов к центральному уровню оркестрации, а затем отказавшись от этого уровня в пользу системы на базе навыков и инструментов, когда сам оркестратор начал давать сбои из-за собственной сложности. Вторая переработка целиком заняла 60 дней, причем первая рабочая версия была готова менее чем за 20.

Режим сбоя, который заставил провести второй редизайн, был вполне конкретным. Агенты в оркестрируемой системе передавали результаты друг другу на естественном языке, и при каждой передаче терялся контекст, необходимый следующему агенту для корректной работы.

«Если у вас 10 агентов и они все передают данные друг другу, то при каждом таком переходе ошибки накапливаются», — отметила Хо.

Почему рухнул уровень оркестрации

По словам Хо, изначальный переход к специализированным агентам был вызван вполне понятной жалобой клиентов. Набором способных агентов все равно приходится управлять клиенту, самостоятельно решая, какого агента задействовать для какой задачи. Ответом Intuit стала система, способная принимать задачу и распределять ее внутри себя, не требуя от пользователя самостоятельного выбора агента.

Этот уровень оркестрации продержался около трех месяцев, что Хо, не без доли шутки, описала как примерно один год по сжатой шкале развития ИИ-агентов в 2026 году.

Система сломалась по структурным причинам, а не из-за нехватки производительности. Передача результатов между агентами на естественном языке означала, что каждый последующий агент должен был самостоятельно догадываться, как предыдущий агент пришел к своему выводу, и эта точность выводов деградировала с каждым дополнительным шагом. Цепочка из десяти агентов давала сбои не случайно — она проектировалась с расчетом на накопление ошибок.

Именно этот диагноз заставил Intuit вернуться к архитектуре на основе навыков и инструментов.

60-дневная перестройка и то, чего стоило заручиться поддержкой инженеров

Перестройка производственной системы агентов за 60 дней потребовала не только архитектурного решения. Как рассказала Хо, более сложной задачей оказалось преодоление внутреннего сопротивления: нужно было убедить руководство и инженеров, создавших исходных агентов, что отказ от недавней работы был правильным шагом.

Руководству представляли доказательства, а не аргументы. Команда Хо создала демоверсию новой архитектуры на основе реальных клиентских запросов, полученных из рабочей среды, и показала, что она справляется с теми же задачами лучше существующей системы.

«Лучшее доказательство, по крайней мере по моему убеждению, — это то, что пытаются сделать клиенты? И любая создаваемая вами система должна решать эти проблемы», — сказала Хо.

Чтобы перетянуть на свою сторону инженеров, потребовался иной подход. Сотни инженеров вне основной команды Хо разработали специализированных агентов, которые теперь отправлялись в отставку, и перед ними стояла задача разобрать их творения на отдельные навыки и инструменты.

По словам Хо, главным аргументом стал масштаб. Автономный агент решал одну узкую задачу, в то время как общий навык или инструмент, встроенный в новую архитектуру, мог обслуживать каждого клиента, соприкасающегося с этой частью продукта. Такой сдвиг также изменил повседневные обязанности партнерских команд: они переключились с создания агентов на проведение оценок (евалов), поскольку именно те стали единственным способом измерить эффективность новой архитектуры.

Интеграция человека в процесс и обратная связь на новом уровне

Самым очевидным для клиентов результатом перестройки стала функция, позволяющая подключить живого человека к беседе с ИИ-агентом — правда, в настоящее время она находится на стадии раннего тестирования и доступна примерно для 1% клиентской базы Intuit. «Мы планируем масштабировать ее в ближайшие несколько недель», — сообщила она.

Хо пояснила, что клиент может подключить к беседе сотрудника службы поддержки Intuit прямо посреди разговора, либо своего собственного бухгалтера, либо штатного бухгалтера Intuit, причем этот специалист подключается со всем контекстом того, что агент уже успел сделать.

Хо провела прямую параллель с тем, как большинство ИИ-продуктов на базе чата справляются с аналогичной ситуацией. Универсальный ассистент, отвечающий на вопрос о налогах, обычно ограничивается дисклеймером с рекомендацией проконсультироваться со специалистом. Система же Intuit создана для того, чтобы связать клиента с этим специалистом напрямую в рамках того же диалога.

Эта передача задач человеку сопровождается моделью разрешений, созданной специально для работы с финансовыми данными. Любое действие, совершаемое агентом с финансовыми данными клиента, требует предварительного явного разрешения, хотя, по словам Хо, это требование может со временем смягчаться по мере роста доверия клиентов к системе. Intuit ведет журнал аудита всех действий агента, которые при необходимости можно отменить.

Обратная связь в эпоху автономного ИИ

Перестройка также изменила подход Intuit к сбору и использованию отзывов — изменение, которое, по словам Хо, носит качественно иной характер по сравнению с прошлым опытом.

«Раньше отзывы были очень, очень редкими и при этом бимодальными, — отметила Хо. — Либо они были в восторге, либо ненавидели продукт, и обычно всё склонялось к негативу».

В чат-системах каждый диалог функционирует как отзыв: по словам Хо, это позволило компании увеличить долю клиентов, оставляющих явные отзывы, с примерно 0,3% почти до 100%.

Хо рассказала, что снова начала сама писать код — специально для создания моделей, которые систематически анализируют этот огромный объем отзывов в поисках слабых мест системы в таких масштабах, с которыми не справился бы ни один ручной процесс проверки.

С этим объемом приходит и тон, к которому большинство продуктовых команд вовсе не привыкли. Клиенты прямо и недвусмысленно указывают агенту на его ошибки.

«Они прямо говорят вам: «Ты отстой. Я ненавижу это. Это неправильно», — поделилась Хо. — Но они также готовы прощать систему и исправлять ее, поэтому наша задача — собрать этот новый тип обратной связи и действительно улучшить систему».