Перейти к основному содержимому
ПИПроектный интеллект

Контроль за действиями агента (Human-in-the-Loop)

Безопасность и целостность данных в корпоративных системах имеют наивысший приоритет. Чтобы исключить ошибки, «галлюцинации» или нежелательные изменения, «Проектный интеллект» работает по принципу строгого подтверждения.

Принцип работы: Предложение → Проверка → Применение​

Система никогда не вносит изменения в Jira, Confluence или другие инструменты управления проектами в автоматическом режиме без ведома пользователя. Весь процесс разбит на три этапа:

1. Этап предложения (Suggestion)​

Когда вы просите агента что-то изменить (например, «Перенеси все задачи по модулю X на следующую неделю»), ИИ не делает это сразу. Вместо этого он:

  • Анализирует текущее состояние проекта.
  • Формирует план изменений.
  • Выводит в интерфейс предложение (например, список задач, которые будут изменены, и их новые даты).

2. Этап проверки (Review)​

Пользователь видит четкое описание того, что именно собирается сделать агент. На этом этапе вы можете:

  • Одобрить (Accept): Если предложение верно, вы нажимаете кнопку подтверждения.
  • Отредактировать (Edit): Вы можете вручную поправить предложенные данные прямо в интерфейсе перед применением.
  • Отклонить (Reject): Если агент ошибся, вы просто отклоняете предложение.

3. Этап применения (Execution)​

Только после явного подтверждения пользователя агент обращается к API системы и вносит изменения.

Верификация результата​

После того как действие было выполнено, «Проектный интеллект» не просто сообщает «Готово», а проводит автоматическую верификацию:

  • Он снова обращается к системе, чтобы убедиться, что данные действительно изменились на нужные значения.
  • Если в процессе применения произошла ошибка (например, задача была заблокирована администратором), агент анализирует ошибку и предлагает корректирующий вариант.

Почему это важно?​

Такой подход решает три критические проблемы использования AI в бизнесе:

  1. Доверие: Вы точно знаете, что произойдет с вашими данными.
  2. Ответственность: Ответственность за изменение данных остается за человеком.
  3. Качество: Вы acting as a filter, отсекая любые неточности в логике ИИ до того, как они попадут в продакшн.