ii-agent-ekspress-testirovan/passport.md

ПАСПОРТ ИИ-АГЕНТА (черновик)

Поле	Значение
Наименование	ИИ-агент «Экспресс-тестирование по охране труда (Пилот)»
Категория	Средняя (риск формирования неверных знаний по технике безопасности при использовании непроверенных интернет-источников; отсутствие аудита результатов)
Сложность	Средняя (интеграция с внешним поиском Яндекс, парсинг HTML, динамическая генерация контента, веб-интерфейс)
Исполнитель	Департамент AI (ДЦБ) АО «Казахтелеком»
Заказчик / Владелец	Даурен, Департамент искусственного интеллекта (ДИИ), Дивизион цифрового бизнеса (ДЦБ). Фамилия и прямой контакт (Telegram/телефон) не подтверждено – владелец отказался предоставить (нецензурная реакция в конце интервью); уточнит владелец самостоятельно при регистрации паспорта.
Дата внедрения	–
Пользователь	Сотрудники линейного персонала (профессия: монтер), пилотная группа 20 человек.

1. Предпосылки

• Существует потребность в оперативной проверке знаний сотрудников (монтеров) по технике безопасности без длительной подготовки материалов ответственным лицом.
• Текущий процесс (гипотеза интервьюера) предполагает ручной поиск инструкций и составление вопросов, однако точные метрики затрат времени владельцем не названы и не подтверждено – интервьюер не задавал вопрос о текущих временных затратах, только описывал гипотетический сценарий; уточнит владелец или ДЦБ проведет хронометраж текущего процесса.
• Владелец инициировал создание «тестового экземпляра» для разовой проверки группы из 20 человек, чтобы продемонстрировать возможность автоматического поиска норм в интернете и генерации теста.
• Ключевое требование владельца: максимальная простота для пилота (без сохранения истории, без сложных интеграций, результат только на экране).

2. Входные данные и источники

• Поисковая система: Яндекс (открытый сегмент интернета, Казахстан).
  • Точка доступа: URL поисковой выдачи по запросу «техника безопасности монтер Казахстан».
  • Метод доступа: Автоматический переход по первой релевантной ссылке в выдаче (по требованию владельца).
  • Формат данных: Текстовое содержимое веб-страницы (HTML).
  • Владелец данных: Внешние ресурсы (не подтверждено наличие гарантированного источника типа enbek.kz; владелец настаивает на поиске по первой ссылке).
• Веб-интерфейс: Браузер сотрудника (ПК или мобильное устройство).
  • Доступность API: Требуется разработка легкой веб-панели, вызывающей Published API агента.
  • Частота обновления: Динамически, при каждом запуске теста (для пилота – единоразово).

3. Процессы / функции для внедрения ИИ

• Функция поиска: Автоматический поиск актуальных требований по охране труда в интернете по ключевому запросу.
• Функция анализа: Парсинг текста с первой найденной ссылки, выделение ключевых правил и норм.
• Функция генерации: Создание теста из 10 вопросов с вариантами ответов и ключами на основе полученного текста.
• Функция тестирования: Интерактивное проведение опроса сотрудника, прием ответов и сверка с ключами.
• Функция вердикта: Расчет процента правильных ответов и вывод статуса «Прошел» / «Не прошел».

4. Шаги процесса

• Триггер: Сотрудник переходит по ссылке на веб-сервис.
• Агент выполняет поиск в Яндексе по запросу «техника безопасности монтер Казахстан».
• Агент переходит по первой ссылке и пытается извлечь текст (парсинг HTML).
• Решение: Если данные не найдены или ссылка битая → агент возвращает сообщение «Нет данных».
• Если текст получен → агент генерирует 10 вопросов и правильные ответы.
• Веб-интерфейс отображает вопросы сотруднику.
• Сотрудник вводит ответы на 10 вопросов.
• Агент сверяет ответы, рассчитывает процент правильности.
• Результат (Процент + Статус) отображается на экране сотрудника.
• Процесс завершается (данные не сохраняются).

5. Результат работы агента

• Интерактивный тест из 10 вопросов, сгенерированный на лету.
• Мгновенный вердикт на экране: «Прошел» (при пороге ~80% и выше, по договоренности) или «Не прошел», с отображением процента.
• Сообщение об ошибке «Нет данных» в случае невозможности найти источник.
• Критерии качества результата:
  • Количество вопросов: строго 10.
  • Скорость генерации: мгновенно (по факту работы агента).
  • Числовой порог качества вопросов: не подтверждено – владелец указал статус «тестовый экземпляр», точность не нормирована; уточнит владелец при приемке.

6. Ожидаемый эффект

• Было → станет по шагам:
  • Было: Ручной поиск и составление вопросов (точное время не подтверждено – интервьюер не задавал вопрос о текущих затратах времени, только констатировал гипотезу; уточнит владелец или ДЦБ проведет замер).
  • Станет: Авто-поиск → Авто-генерация → Мгновенный вывод на экран.
• Охват пилотной группы: 100% (20 человек) за один прогон.
• Ускорение процесса получения результата: с отложенного во времени (запись в журнал) до мгновенного (секунды).
• Примечание по расчету экономии: Владелец не предоставил данные о текущих затратах времени на подготовку теста вручную, поэтому точный расчет экономии в часах или тенге невозможен на данном этапе. Оценка эффекта качественная: устранение ручного труда и ускорение обратной связи.

7. Экономический эффект

• Оценка экономии: не подтверждено – интервьюер не задавал вопрос о стоимости часа или текущих затратах времени, владелец не предоставлял данных; рассчитает ДЦБ после пилота или при масштабировании.
• Потенциал: Экономия времени специалиста за счет автоматизации поиска и генерации вопросов при регулярном использовании.

8. Контроль и риски

• Риск недостоверности источника: Агент может выбрать первую ссылку, ведущую на форум, блог или устаревший документ, что приведет к генерации некорректных вопросов по безопасности (владелец осознанно идет на этот риск в рамках пилота).
• Риск безопасности труда: Формирование неверных знаний у монтеров из-за ошибок в вопросах может повлечь нарушение техник безопасности и травматизм.
• Риск отсутствия аудита: Результаты тестирования не сохраняются в базу данных, что делает невозможным доказательство прохождения проверки при расследовании инцидентов.
• Операционный риск: Нестабильность внешней выдачи Яндекса или изменение структуры сайтов-источников может привести к сбою парсинга («Нет данных»).

9. Меры по снижению рисков

• Валидация источника: На этапе доработки внедрить механизм проверки домена (whitelist надежных сайтов, например, только гос. ресурсы) перед парсингом.
• Человеческий контроль: Ввести обязательную визуальную проверку сгенерированных вопросов ответственным за ОТ перед допуском сотрудников (на этапе отладки).
• Логирование: Реализовать сохранение истории прохождений (кто, когда, результат, источник вопросов) в простую таблицу для аудита.
• Ограничение сферы применения: Использовать решение только как учебный тренажер, не заменяющий обязательную аттестацию, до момента полной валидации источников.

10. Рекомендуемый формат реализации

• Маршрут: Alem + веб-панель.
• Почему подходит: Владелец явно запросил «веб-сайт», где сотрудник проходит тест, что требует интерактивного интерфейса (кнопки, формы), а не просто чата. Логика генерации вопросов и поиска данных реализуется агентом на платформе Alem, а интерфейс выносится в отдельную легкую панель.
• Что делает Alem:
  • Тип агента: Skill + MCP (навык поиска в интернете и парсинга HTML).
  • Базы знаний: Динамические (интернет-источники по запросу).
  • Действия: Поиск в Яндексе, извлечение текста, генерация JSON с вопросами, проверка ответов.
• Что вне Alem / требует подтверждения:
  • Хостинг веб-панели (frontend) во внутреннем контуре КТ.
  • Интеграция панели с Published API агента Alem.
  • Подтверждение возможности выхода агента в открытый интернет (Яндекс) через MCP-шлюзы с учетом политик безопасности КТ.
  • Отсутствие SSO: на этапе пилота доступ по прямой ссылке без авторизации (риск).

Карточка агента Alem (черновик)

• Название: SafetyTest Pilot.
• Тип агента: Поисковый агент с генерацией контента (RAG + Search).
• Системный промпт: «Ты эксперт по охране труда. Найди в Яндексе актуальные правила техники безопасности для монтеров в Казахстане (первая релевантная ссылка). Извлеки ключевые требования. Сгенерируй ровно 10 тестовых вопросов с 3 вариантами ответов (один верный). Если источник не найден или не содержит правил, верни ошибку. Точность критична.»
• Базы знаний: Динамический поиск в интернете (без статических файлов на старте).
• Инструменты/MCP: search_engine (Yandex), web_parser (HTML extractor).
• Примеры диалога:
  • Вход: Запрос «Сгенерируй тест для монтера».
  • Действие: Поиск → Парсинг → Генерация.
  • Выход: JSON: [{question: "...", options: [...], correct: 1}, ...].
• Правила draft-подтверждения: На этапе пилота – без подтверждения (мгновенный вывод), но с флагом «Тестовые данные».
• Как протестировать: Запустить для 20 сотрудников, проверить корректность вопросов визуально, зафиксировать случаи «Нет данных».

Пакет документов (Бриф, Схема, Паспорт) готов для подтверждения владельцем перед передачей в Департамент AI (ДЦБ); обратите внимание, что разделы с контактами и оценкой рисков требуют обязательного уточнения владельцем перед стартом разработки.