Всеохоплююча восьмиетапна рамкова модель для створення функціональних AI-агентів нещодавно з’явилася в результаті обговорень розробників і спрямована на вирішення постійних проблем у створенні автономних систем маркетингової автоматизації. Ця методика, оприлюднена місяць тому користувачем Reddit Icy_SwitchTech у спільноті AgentsOfAI, надає практичні рекомендації для організацій щодо впровадження маркетингових операцій на базі штучного інтелекту й уникає поширених помилок. Ця рамкова модель виникла через поширені труднощі маркетологів у розробці AI-агентів, зокрема через схильність починати з надто амбіційних, абстрактних проектів, що часто призводить до їх закидання і витрат ресурсів. Навпаки, вона рекомендує починати з чітко визначеної проблеми — сфокусуватися на конкретних завданнях, наприклад, бронюванні зустрічей, моніторингу вакансій або підсумовуванні непрочитаних листів — для спрощення дизайну та налагодження. Ключові етапи включають ретельний вибір базової моделі, перевагу маючи існуючі великі мовні моделі таких як GPT, Claude, Gemini або open-source варіанти, як LLaMA і Mistral, при цьому спочатку уникаючи тренування власних моделей. Наголос робиться на логіку, міркування та структуровані виходи, що забезпечує основну функціональність агента. Важливою частиною методології є інтеграція зовнішніх інструментів — аспект, який часто недооцінюється. Функціональні агенти потребують здатностей більше, ніж просто чатбот, — зокрема веб-скрапінгу (через Playwright або Puppeteer), управління електронною поштою (через API Gmail або Outlook), інтеграції з календарями та виконання файлових операцій, таких як обробка PDF. Загальний цикл роботи має виглядати так: обробка вхідних даних користувача, тлумачення інструкцій моделі через запити, визначення наступних кроків, використання необхідних інструментів, інтеграція результатів і повтор до завершення завдання. Цей цикл «модель-інструмент-результат» керує процесами агента. Дизайн пам’яті реалізується обережно: на початку перевагу має короткочасна пам’ять для нещодавніх повідомлень, тоді як постійна пам’ять використовує бази даних або JSON-файли, перед застосуванням складних векторних баз даних. Інтерфейси починають з простих командних рядків для тестування і можуть розвиватися у веб-дашборди (типу Flask, FastAPI чи Next. js), інтеграцію з Slack або Discord або виконувані скрипти для практичної використаності. Ітеративне удосконалення є критично важливим, оскільки ідеальна функціональність при запуску є малоймовірною. Реальні завдання вимагають виявлення невдач і їх усунення через кілька циклів розробки для досягнення надійності. Важливо контролювати масштабованість, щоб не допустити роздування функціоналу, а також спеціалізувати агентів (наприклад, зосереджуватися виключно на бронюванні зустрічей) для більшої ефективності. Спільнота пов’язує цю рамку з традиційними принципами програмної інженерії, адаптованими для AI, при цьому враховуючи унікальні виклики, що виникають через недетермінізм, запити-контексти та договори щодо використання інструментів, яких нема у звичних курсах. Додаткові аспекти включають планування багатоступеневих дій моделі, базове ведення журналів вводу-виводу та використання інструментів, збереження короткотермінової пам’яті на кожному кроці для уникнення втрати даних під час роботи.

Заходи безпеки рівня виробництва передбачають визначені контракти агента, перевірки вхідних та вихідних даних, бюджети ресурсів, тайм-аути, логіку повторів, сповіщення людини, а також моніторинг вартості і затримок. Історії завдань зберігаються зовнішньо, а не у безкінечному оперативному контексті. Тестування виконується за допомогою так званих “золотих” наборів тестів із відомими відповідями для виявлення регресій і підтвердження якості з кожним оновленням. Ця методика відповідає зростаючій увазі до автоматизації маркетингу. За даними галузі, агентний ШІ — автономні системи, що керують складними робочими процесами — привертає значні інвестиції: у 2024 році залучено 1, 1 мільярда доларів інвестицій та зафіксовано зростання кількості вакансій на 985% порівняно з попереднім роком. Застосування включає маркетингові операції: агент-оператор платформи Experience від Adobe (запущений у вересні 2025) дозволяє планувати багатоступеневих агентів і покращувати відповіді, тоді як агентний ШІ Amazon (також запущений у вересні 2025) автоматизує управління маркетплейсами, оптимізацію запасів та рекламні кампанії під контролем продавців. Маркетологи мають балансувати між ефективністю автоматизації та стратегічним контролем людини, розвивати власні стратегії збору даних для персоналізації ШІ і встановлювати відповідальні еталони для штучного інтелекту. Агентний ШІ ставить під загрозу традиційні програмно-адресні моделі реклами, оскільки автоматизує запуск кампаній, таргетинг і оптимізацію — ці сфери належать складним програмним доменам. Інструменти маркетингової аналітики все частіше включають рівень розмовного ШІ для безпосереднього доступу до даних та автоматизації робочих процесів, що підсилює тенденцію впровадження ШІ. Згідно з даними IAB Europe, 85% європейських компаній використовують інструменти маркетингу на базі ШІ, з основним застосуванням у створенні контенту та звітуванні. Освітні ініціативи допомагають долати труднощі впровадження, і 60% компаній навчають персонал роботі з ШІ, а також виявляють високий інтерес до стандартизованих керівних принципів. Операційна трансформація вже триває: агентства прагнуть збільшити кількість клієнтів менеджерів рахунків на 83% завдяки автоматизації. Кейси демонструють зниження бюджетних завдань на 90% і прискорення налаштування кампаній на 80%, що дозволяє зосередитися на стратегічному плануванні та взаєминах із клієнтами. Ця практична рамка пропонує реалістичні шляхи впровадження AI-автоматизації маркетингу без складної теорії. Успіх залежить від підходу з вузькою сфокусованістю, ітераційного вдосконалення і продуманого дизайну пам’яті, що дозволяє надійно розвивати спеціалізованих агентів у розумні терміни та уникати невдач через надмірність. Її розвиток під впливом спільноти відображає зростаючу зрілість індустрії, з акцентом на вимірюваних цілях автоматизації з миттєвим операційним впливом і базовою здатністю до майбутнього розвитку.