Инструкции для ИИ-агента, которые работают

Хорошие инструкции для ИИ-агента в клиентском сервисе описывают поведение, а не факты, и никогда не противоречат друг другу. Причину можно измерить. В бенчмарке IFScale, где проверили 20 моделей от семи разработчиков, даже лучшие передовые модели выполняли лишь 68% инструкций, если их было 500 одновременно, а самой частой ошибкой был простой пропуск правила. Каждое новое правило борется со всеми остальными за внимание модели. Напишите те немногие правила, которые действительно важны, простым языком, а всё остальное перенесите в базу знаний.

Это руководство для тех, кто открывает поле «инструкции» у ИИ-агента и не знает, что туда написать. Оно дополняет две наши статьи: как обучить ИИ-агента знаниям о вашем бизнесе рассказывает о том, что агент знает, а как не дать ИИ-агенту галлюцинировать описывает защитные механизмы вокруг него. Здесь же речь о том, как агент себя ведёт.

Чем инструкции отличаются от знаний?

Инструкции говорят агенту, как действовать. Знания говорят ему, что является правдой.

Пишите в инструкции	Пишите в базу знаний
Тон и стиль («тепло, коротко, без восклицательных знаков»)	Цены, пакеты и перечень услуг
Что делать, если клиент злится	Часы работы и праздничные выходные
Когда передавать разговор человеку	Формулировки политики возврата и возмещения
Что агент не должен обещать ни при каких условиях	Характеристики товаров, размеры, состав
Какие данные собрать перед записью	Адреса, парковка, как добраться

Самая частая ошибка, которую мы видим: в инструкции вставляют весь прайс-лист, страницу FAQ и политику отмены. Кажется, что так надёжнее. На деле агент работает хуже, и причин две.

Первая: факты в промпте устаревают незаметно. Вы меняете цену на сайте, забываете про промпт, и агент с полной уверенностью называет старую цифру. Вторая: длинный промпт рассеивает внимание. В отчёте Chroma «Context Rot» за 2025 год проверили 18 моделей и выяснили, что качество падает с ростом длины входных данных, даже на простых задачах. Исследование под руководством Стэнфорда, опубликованное в TACL, показало, что модели лучше всего используют информацию в начале или в конце длинного текста и хуже всего в середине. Ваше единственное критически важное правило, спрятанное на 140-й строке между двумя таблицами цен, находится ровно там, где модель слабее всего.

Сколько правил должно быть в инструкциях ИИ-агента?

Меньше, чем вы думаете. На цифры IFScale стоит посмотреть внимательно: они показывают, как именно агенты ошибаются, когда правил становится всё больше.

Точность падает с ростом плотности. Несколько сильных моделей держались выше 94% при 100 инструкциях, а при 500 опускались ниже 50%.
Ранние правила выигрывают. Авторы обнаружили устойчивый перекос в пользу инструкций, которые стоят ближе к началу промпта.
Главная ошибка: пропуск. Модели в основном не нарушали правила, они их молча отбрасывали.

Одна честная оговорка. В IFScale использовались простые инструкции вида «включи это ключевое слово» в задаче по написанию отчёта, и авторы прямо говорят, что результаты могут не переноситься на любую область. Правила клиентского сервиса выполнять сложнее, чем вставлять ключевые слова, так что в реальной работе соблюдение правил скорее окажется хуже, а не лучше.

Практический вывод для вас: если ваши инструкции похожи на регламент из 40 пунктов, агент будет выполнять большую их часть почти всегда, и вы не узнаете, какие правила он пропустил, пока на это не наткнётся клиент. Стремитесь к короткому списку правил, нарушение которых действительно обойдётся вам в деньги или доверие. Самые важные ставьте первыми.

Как написать инструкции для ИИ-агента: пошагово

1. Начните с задачи, в одном предложении

«Ты отвечаешь на сообщения в Instagram и WhatsApp для стоматологической клиники, помогаешь записаться на чистку и консультацию и передаёшь всё клиническое администратору». Это предложение работает лучше, чем страница прилагательных. Руководство Anthropic по промптам советует относиться к модели как к блестящему, но новому сотруднику, который ещё не знает ваших порядков. Напишите то, что сказали бы новичку в первый рабочий день.

2. Описывайте стиль примерами, а не прилагательными

«Дружелюбно и профессионально» не значит ничего: так пишет каждый бизнес. Вместо этого дайте два коротких примера ответа в нужном вам стиле. Покажите и длину. Если ваши клиенты пишут в WhatsApp три слова, ответ из пяти абзацев выглядит как робот.

3. Объясняйте причину каждого жёсткого правила

«Никогда не называй окончательную цену имплантов» звучит как правило. Но вот вариант лучше: «Никогда не называй окончательную цену имплантов, потому что она зависит от рентгеновского снимка, который стоматолог ещё не видел; вместо этого предложи консультацию». Такое правило агент сможет применить к случаям, которых вы не предусмотрели, например к коронкам или мостам.

4. Пропишите отказы и передачу человеку явно

Решите, что агент делает, когда отвечать ему не следует: медицинские или юридические советы, жалобы на конкретного сотрудника, споры о возврате денег, всё, что связано с проблемами оплаты. Для каждого случая укажите, что он говорит клиенту и что происходит дальше. «Скажи, что сотрудник ответит в рабочее время, затем передай разговор человеку» звучит понятно. «Эскалируй, когда уместно» понятным не является.

5. Укажите, что собрать, а не как допрашивать

Если для записи нужны имя, номер телефона и удобный день, перечислите эти три поля. Пусть агент собирает их естественно по ходу разговора, без жёсткого порядка вопросов. Клиенты сообщают данные не по порядку, и строгий сценарий ломается в ту же секунду.

6. Проверьте противоречия перед сохранением

Этот шаг пропускают почти все. Инструкции разрастаются месяцами: в марте кто-то добавляет «всегда предлагай скидку 10% на первый визит», а в июле кто-то другой пишет «никогда не упоминай скидки в личных сообщениях». Теперь у агента два правила, которые не могут быть верны одновременно, и он будет выбирать одно из них непоследовательно. После каждого изменения перечитывайте весь промпт сверху вниз, а не только строку, которую правили.

7. Тестируйте на сообщениях, которые вы действительно получаете

Возьмите десять реальных сообщений за прошлый месяц, включая неудобные (злой клиент, сообщение на испанском, просьба о скидке, вопрос «ты бот?»). Прогоните их через агента и прочитайте каждый ответ. Измените что-то одно и снова прогоните те же десять.

Как выглядят плохие и хорошие инструкции рядом?

Слабая инструкция	Более сильный вариант
«Будь полезным и дружелюбным».	Два примера ответа с точным тоном и длиной.
«Не давай неверную информацию».	«Если ответа нет в базе знаний, скажи, что уточнишь у команды, и передай разговор».
«Эскалируй жалобы».	«Если клиент недоволен прошлым визитом, извинись один раз, не спорь и передай разговор человеку».
«Мы работаем с 9 до 6, чистка стоит...»	Перенесите часы работы и цены в базу знаний.
«Всегда допродавай».	«После подтверждения записи один раз упомяни предложение по отбеливанию. Если клиент отказался, не повторяй».

Почему инструкции важны с юридической точки зрения?

Потому что слова вашего агента считаются словами вашего бизнеса. В деле Moffatt v. Air Canada (2024) трибунал Британской Колумбии признал авиакомпанию ответственной после того, как чат-бот на её сайте сказал клиенту, что тот может получить скидку в связи с утратой близкого задним числом, хотя реальная политика авиакомпании этого не допускала. Трибунал отклонил довод о том, что чат-бот сам отвечает за свои действия. Чёткие правила отказа («никогда не описывай политику возврата, которой нет в базе знаний») обходятся дёшево и работают как страховка.

Как с инструкциями работает Entagl

Несколько решений в Entagl напрямую следуют из исследований выше:

Факты и поведение хранятся раздельно. Услуги, товары, FAQ и часы работы находятся в данных вашего бизнеса и базе знаний, поэтому инструкции остаются короткими и описывают только поведение.
Специалисты вместо одного огромного промпта. Receptionist управляет командой агентов-специалистов (записи, товары, FAQ, продажи и другие), у каждого своя, более узкая задача, так что ни одному промпту не приходится вмещать все правила.
Проверка противоречий при правках. Когда вы просите AI Manager изменить инструкции агента простыми словами, он проверяет весь промпт на правила, которым изменение противоречит или которые оно дублирует, и согласует их до того, как изменение вступит в силу. Если два правила действительно конфликтуют, он спросит вас, какое поведение оставить. Это шаг 6, выполненный за вас.
Правила передачи задаёте вы. Вы решаете, когда разговор переходит к человеку, и ваша команда подхватывает его в общем инбоксе со всей историей.
Тестовая панель, которая показывает ход работы. Панель Test Agent отслеживает, что агент сделал при каждом ответе, так что если тестовый ответ выглядит неправильно, вы видите причину, а не гадаете.

Ничто из этого не заменяет вашего суждения о том, какими должны быть правила. Это лишь помогает держать ваши правила короткими и актуальными. Если вы планируете запуск, наше руководство о том, как запустить ИИ-агента и не потерять клиентов, рассказывает о стороне внедрения.

FAQ

Что писать в инструкциях ИИ-агента?

Задачу агента в одном предложении, примеры ответов, которые показывают ваш тон, несколько жёстких правил, защищающих деньги и доверие (с причиной для каждого), что собрать перед записью и когда именно передавать разговор человеку. Цены, часы работы и политики оставьте базе знаний.

Лучше ли длинный промпт для ИИ-агента клиентского сервиса?

Обычно нет. Исследования вроде IFScale и отчёта Chroma Context Rot показывают, что выполнение инструкций и точность падают по мере того, как промпты становятся длиннее и плотнее. Короткий промпт с ясными приоритетами выигрывает у длинного, где важное правило затерялось в середине.

Как часто обновлять инструкции ИИ-агента?

Каждый раз, когда меняются ваши процессы, и после разбора реальных разговоров, которые пошли не так. Наше руководство о том, как сохранить точность ИИ-агента после запуска, описывает этот цикл проверки. Каждый раз перечитывайте весь промпт в поисках правил, которым противоречит новое, а затем снова прогоняйте фиксированный набор тестовых сообщений.

Можно ли писать инструкции для ИИ-агента на своём языке?

Да. Пишите на том языке, на котором думаете. Агент Entagl отвечает клиентам на языке, на котором пишут они, на 100+ языках, независимо от языка ваших инструкций.

Нужны ли навыки промпт-инжиниринга, чтобы настроить ИИ-агента?

Нет. Важны те навыки, которыми вы уже пользуетесь, когда обучаете нового сотрудника: объясните, в чём работа, покажите примеры, растолкуйте причины правил и проверьте результат.

Начните с десяти сообщений

Прежде чем что-то переписывать, возьмите десять реальных сообщений клиентов и посмотрите, как ваш агент отвечает на них сегодня. Большинство проблем с инструкциями проявляются уже в этих десяти. Если хотите увидеть, как Entagl сверяет новые инструкции со старыми до того, как они заработают в WhatsApp, Instagram, Messenger и на вашем сайте, запишитесь на 30-минутное демо.

Источники: Jaroslawicz et al., «How Many Instructions Can LLMs Follow at Once?» (IFScale, arXiv 2507.11538, июль 2025); Hong, Troynikov и Huber, «Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance» (Chroma, июль 2025); Liu et al., «Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts» (TACL, 2024); Anthropic, «Prompting best practices» (Claude Platform Docs); Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149, в изложении Американской ассоциации юристов (American Bar Association).