AI-агент для анализа и автоматизации рабочих паттернов

AI-агент для анализа и автоматизации рабочих паттернов

Подход к автоматизации через LLM-анализ поведенческих паттернов: система собирает данные об использовании приложений, интерпретирует их через AI с учетом контекста от пользователя, затем генерирует код для автоматизации. Это создает замкнутый цикл: измерение → понимание → автоматизация → оценка эффекта. Ключевое отличие от обычных трекеров — система не просто показывает данные, а активно предлагает и реализует решения.

Связи

• Деградация инженерных навыков при избыточной автоматизации — Обратная сторона автоматизации паттернов: риск потери понимания базовых процессов
• Встраивание продуктовой аналитики на ранних этапах разработки — Общий подход: сбор данных о поведении для принятия решений
• LLM для ускорения продуктовых исследований — Похожий цикл: AI анализирует контекст и генерирует решения для оптимизации
• Пять уровней автономности AI в продажах — Описывает градацию автономности AI-агентов от ассистирования до полной автоматизации
• Страхование как механизм контроля AI-ошибок — Оба используют замкнутый цикл обратной связи для улучшения системы

---

Источник: Telegram, 2025-08-10