РЕАЛЬНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ

Как мы обучали рабочий контур Codex принципам Anthropic

Уровень: среднийВремя: 10 минутРезультат: проверяемый контур AI-агента

Мы не переобучали модель и не меняли её веса. Мы изучили курсы Anthropic, проверили идеи на Hermes и перестроили собственный процесс работы с Codex.

От модели к рабочей системе

Главный вывод курсов Anthropic оказался практичным: агенту недостаточно уметь отвечать. Ему нужны границы, контекст, инструменты, проверки и возможность остановиться.

Что мы изменили

Сложная задача теперь начинается с плана. Делегация фиксирует результат, входные данные, ограничения, критерий завершения, точку проверки, разрешённые инструменты и лимиты выполнения. Такой подход связан с понятием AI-агента.

CLAUDE.md-подобные инструкции мы используем для рабочих соглашений, а жёсткие правила вынесли в hooks и API-gates. Подготовить письмо можно автоматически, отправить его без подтверждения владельца — нельзя.

Проверка важнее ответа

Для повторяемых процессов появились Skills и eval-проверки. Мы проверяем не только текст результата, но и то, прошёл ли агент обязательные шаги, не ослабил ли тесты и можно ли подтвердить вывод исходными данными.

Важные изменения проходят независимую проверку. Агент, который создавал результат, не должен быть единственным, кто объявляет его правильным.

Практический пример: почта

Hermes сохраняет исходные письма, извлекает даты и суммы, удаляет дубли по UID и содержимому, различает рабочие уведомления и шум, а внешние действия оставляет на подтверждение.

Когда Codex достиг лимита использования, мы добавили backoff для очереди. Вместо бесконечного потока ошибок письма сохраняются и ждут восстановления доступа.

Почему мы не включили всё сразу

Курсы Anthropic также показывают цену лишних интеграций. Мы не стали автоматически подключать все API, Connectors, Managed Agents и плагины. Сначала нужно доказать пользу, ограничить доступ, измерить стоимость и предусмотреть отключение.

Итог

Мы не сделали Codex другой моделью. Мы обучили рабочую систему правильно с ним взаимодействовать: планировать, ограничивать, проверять и честно показывать, что осталось неподтверждённым.

← Все практические материалы

Мы публикуем то, что проверяем в собственной лаборатории. Реальные AI-агенты, автоматизация и контроль действий для бизнеса. Обсудить задачу →