Обоснование ИИ-агентов в бизнес-контексте: семантические слои, онтологии и практика MCP

Срини Рамадорай утверждает, что сбои в работе ИИ-агентов часто связаны с отсутствием общего бизнес-контекста, а не с недостатком интеллекта модели. Чтобы устранить этот пробел, автор предлагает использовать семантические модели и онтологии для формализации бизнес-терминологии и связей. Внедряя «семантический слой» — управляемый глоссарий терминов — агенты могут сверяться с определениями, вместо того чтобы угадывать их. В статье демонстрируется практический подход с использованием протокола Model Context Protocol (MCP), где агенты ограничены утвержденными путями доступа к данным и вынуждены останавливаться при обнаружении неопределенных терминов. Кроме того, автор подчеркивает использование «элицитации» для разрешения двусмысленности и получения одобрения человека для критически важных действий. Рассматривая агентов как новых сотрудников, требующих четкого обучения и границ, разработчики могут превратить накопленные знания в структурированные, машиночитаемые правила, гарантируя, что ИИ-агенты выполняют задачи именно так, как это задумано в рамках конкретной бизнес-среды.