Агентные сценарии работы

Дата составления: 2026-10-27
Статус: 💡 Актуально

От вопроса к поручению

В чате вы спрашиваете и получаете ответ. Агенту вы поручаете задачу: даете доступ к папке с материалами, описываете, что должно получиться, — и через несколько минут или часов получаете готовый документ, таблицу или пакет приложений.

Кейсы в этой статье выполнены в разных харнессах — Claude Cowork (с сентября 2026 года он стал частью обычного Claude), Codex и Perplexity Computer, — но к ним не привязаны. Агенты крупнейших лабораторий сегодня устроены почти одинаково, и любой из этих сценариев можно повторить в другом харнессе. Различаются детали: где идет работа, что агент видит и как часто спрашивает подтверждение. Обзор харнессов — в разделе Агентные инструменты.

Общие черты агентного сценария

• Поручение вместо вопроса. Мерило агентной работы — готовность результата: документа на бланке, таблицы с расчетами, пакета пронумерованных приложений. Ответ в окне чата — только промежуточный шаг.

• Массив вместо одного файла. Агент раскрывается там, где материалов больше, чем удобно читать самому: десятки решений, сотни страниц, сотни файлов. Он не загружает их в контекстное окно целиком, а ищет по папке нужное, поэтому структура папок и имена файлов напрямую влияют на результат.

• Инструменты вместо памяти модели. Чтобы дойти до результата, агент читает и создает файлы, пишет и запускает код для расчетов и конвертации, открывает сайты и внешние системы через браузер или коннекторы. Например, ставку ЦБ он не вспоминает, а находит на официальном сайте и пересчитывает проценты программой.

• Время и фон. Задача идет минуты и часы, за это время агент делает десятки шагов и раздает части работы субагентам. Облачные агенты продолжают работу, когда вы закрыли ноутбук, а повторяющиеся задачи запускаются по расписанию.

• Контроль по ходу работы. Агент показывает план, спрашивает подтверждение на важных действиях, а человек проверяет промежуточные и итоговые результаты. Ошибки агента масштабируются вместе с объемом: одна неверная ставка — это ошибка сразу в десятках расчетов.

• Повторяемость. Удачный сценарий не нужно каждый раз объяснять заново: его упаковывают в скилл или ставят на расписание.

Типовые сценарии

Кейсы из практики сообщества

Анализ массива судебных решений

Кейс Семена Мошкина, спикера курса «Нейросети для юриста»

В Claude Cowork агент проанализировал 30 решений по медицинским спорам: выделил заявленные требования, назначенные экспертизы и взаимосвязи между делами, сам обнаружил два дубликата и собрал правовое заключение на 10 страниц с оглавлением и сводными таблицами. Вся работа заняла около 25 минут.

Поиск нарушений в медицинской документации

Семен Мошкин

Массив — документация трех больниц объемом около 700 страниц. Агент в Claude Cowork выявил нарушения и внутренние противоречия, сформулировал вопросы для экспертов и основания для жалоб в прокуратуру. Результат — заключение на 30 страниц.

Расчет задолженности по 80 договорам займа

Кейс Алены Богомол, ментора курса «Нейросети для юриста»

Агент в Claude Cowork собрал таблицу задолженностей и процентов по 80 договорам займа. По договорам с привязкой к ставке ЦБ он сам нашел на официальном сайте все значения ставки за пять лет и пересчитал проценты. Расчеты проверили вручную — совпали.

Возражения на отзыв оппонентов

Алена Богомол

Задача — подготовить возражения на отзыв оппонентов в действующем судебном деле. В отдельную папку сложены материалы дела, документы оппонентов и собственные документы. Агент в Codex изучил материалы, при необходимости уходил в интернет за дополнительной информацией, запускал у себя нужные скрипты и положил готовый документ в ту же папку.

Заявление о включении в реестр кредиторов

Кейс Александра Клепцина, участника сообщества Нейросети | ilovedocs

Исходные данные: таблица Excel со 100+ позициями, девять папок с документами субподрядчиков (450+ файлов), судебные определения и образец заявления. Claude Cowork подготовил заявление в .docx на фирменном бланке, собрал расчет убытков в Excel, скомпоновал и пронумеровал 25 приложений в .pdf.

Проверка ссылок на судебные решения по первоисточнику

Кейс Николая Тюхая, участника сообщества Нейросети | ilovedocs.

Автор связал в Claude Cowork два скилла: скилл фактчекинга Source-Locked Verification и собственный скилл поиска в справочно-правовой системе испанских судов. Когда в сгенерированном ИИ тексте появляется ссылка на судебное решение, агент сам открывает систему, находит и скачивает это решение и сверяет с ним утверждения из текста.

Оформление сносок и цитат в диссертации по ГОСТу

Кейс Михаила Тевса

Диссертация на 130 страниц, около 200 сносок и 100 источников. Агент в Claude Cowork вытащил названия источников из сносок и переоформил их по ГОСТу по отдельной инструкции, а затем проверил каждую цитату по первоисточнику: нашел нужный фрагмент, сверил контекст, поправил опечатки или пометил «не по адресу», если цитаты в источнике не оказалось.

Скачивание документов с сайтов ведомств

Алена Богомол

Задача — обойти сайты администрации и площадки торгов, найти перечень документов и аккуратно скачать их по папкам, каждое приложение к постановлению отдельным файлом. ChatGPT Work сам прошел по сайтам и примерно за 15 минут скачал и разложил все документы.

Еженедельный дайджест по EU Digital

Кейс Григория Москалева, участника сообщества Нейросети | ilovedocs

Автор сделал скилл для мониторинга регуляторики в сфере EU Digital. Скилл запускает поиск одновременно по семи блокам — законодательство, судебная практика, штрафы, стандарты, экспертные мнения и другие — и на выходе дает структурированный дайджест. Задача стоит на расписании и выполняется в облаке, поэтому дайджест приходит, даже когда компьютер выключен.

Как поставить агенту задачу

Приемы ниже не зависят от харнесса. Особенности конкретных агентов — в разделе Агентные инструменты, приемы для сложных задач — в подразделе Управление агентами.

1. Опишите результат, а не первый шаг. Что должно получиться, в каком формате, по какому образцу и куда положить.

2. Дайте агенту папку и наведите в ней порядок. Агент ориентируется по структуре папок и именам файлов, поэтому осмысленные названия — не гигиена, а механика поиска. Как устроить рабочую папку — в статье Рабочее пространство агента.

3. Согласуйте план до начала работы. В сложной задаче попросите агента сначала показать план — у многих агентов для этого есть режим планирования — и запускайте выполнение, когда план вас устроит.

4. Делите большую задачу на этапы. Сложные задачи лучше вести последовательными этапами в отдельных чатах. Если агент раздает части задачи субагентам, они работают параллельно и без общей памяти: при зависимостях между частями параллельная работа без синхронизации дает противоречия. Подробнее — в статьях Приемы управления агентами и Оркестрация и субагенты.

5. Держите методику в файлах, а не в переписке. Когда контекстное окно заполняется, агент автоматически сжимает историю, и детали инструкций теряются; в длинных задачах это происходит многократно. Методику и критерии надежнее разложить по отдельным файлам. Подробнее — в статье Контекстная инженерия.

6. Проверяйте по ходу, а не только в конце. Промежуточная проверка после каждого этапа обходится дешевле: без нее ошибки накапливаются и переходят в следующие этапы.

7. Сверяйте нормы и практику с первоисточником. Даже сильный агент может применить устаревшую ставку или сослаться на недействующее постановление.

8. Не отдавайте агенту лишнего. Пароли от платных систем лучше не писать в тексте задачи: где возможно, входите в систему сами в браузере, с которым работает агент, или подключайте систему через коннектор. Конфиденциальные документы перед передачей агенту стоит обезличить.

9. Упакуйте удачный сценарий. Если задача повторяется, оформите ее в скилл или поставьте на расписание, чтобы не объяснять все заново. Агент может сделать это сам: в одном из кейсов выше он по итогам работы оформил скилл для претензий.

Когда агент не нужен

• Быстрый вопрос или один файл. Обычного чата достаточно: он отвечает быстрее и бережнее расходует лимиты.

• Механическая операция. Пронумеровать пункты или конвертировать файл надежнее обычной программой, чем генерацией: если задачу можно решить без языковой модели, ее решают без модели. Агент здесь полезен разве что как автор такой программы.

• Документы, которые нельзя отдавать в облако. Если материалы нельзя передавать даже обезличенными, остаются локальные модели: агентные возможности у них скромнее, зато данные не покидают компьютер.

Связанные статьи

• Что такое агентный ИИ — как устроен агент и чем он отличается от чата

• Управление агентами — следующий шаг: как управлять агентами на сложных задачах

• Контекстная инженерия — почему при сжатии истории теряются детали инструкций

• Рабочее пространство агента — как устроить папку, с которой работает агент

• Агентные инструменты — харнессы, в которых выполняются эти сценарии

• Скиллы и плагины — как упаковать удачный сценарий

• Инструменты исследования — мониторинг и правовые исследования с агентами

• Кодинг с агентами — когда агент пишет программу под задачу

Дополнительные материалы

• Вебинар «Как юристу использовать ИИ-агентов в своих задачах» (17.09.2026): запись — Павел Мищенко и Евгений Вихров о том, зачем юристу агенты и как пройти путь от идеи до работающего агента

• Вебинар «От чата к агенту: новый уровень работы с ИИ для юристов» (12.03.2026): запись · презентации — Павел Мищенко о том, чем работа с агентом отличается от чата, на примере Claude Cowork

• Вебинар «Нейросети для судебной работы: 3 реальных кейса» (09.06.2026): запись · презентации — Александр Клепцин о подготовке материалов дела

• Вебинар «Perplexity для работы: что попробовать» (02.09.2026): запись · презентации — Степан Леонтьев и Евдокия Шматина о работе в облачном агенте Perplexity Computer: навыки, коннекторы, расход кредитов

Теги: #агентный-ии #сценарии #кейсы