Как да работите ефективно с ClickUp Super Agents: най-добри практики

Вашият екип е залят от AI мания, но инструментите изглеждат несвързани с реалната ви работа.

Вие поставяте подробностите за проекта в чатбот, надявайки се да получите полезно резюме, но получавате само общ отговор, в който липсва цялата важна информация. Това се дължи на факта, че повечето AI инструменти страдат от амнезия – те забравят всичко в момента, в който затворите прозореца, което ви принуждава да обяснявате отново всичко при всяка нова заявка.

Това постоянно повторно обясняване отнема много време и е основен източник на неудовлетвореност.

Проучвания показват, че работниците прекарват 4,5 часа седмично в коригиране на резултатите, генерирани от AI. Това създава нов вид AI разрастване — непланирано разпространение на AI инструменти и платформи без надзор или стратегия, което води до загуба на пари, дублиране на усилията и пълна липса на контрол върху AI отпечатъка на вашата организация.

Това е сценарий, в който прекарвате повече време в подаване на контекст на вашия AI, отколкото получавате в замяна. Резултатът е екип, който смята, че AI е по-скоро проблем, отколкото полза, и се отказва от инструментите, връщайки се към ръчна, повтаряща се работа.

ClickUp Super Agents са специално създадени, за да решат този проблем! В този блог разглеждаме как да работите ефективно с AI агенти, като използвате най-добрите практики и стратегии!

Какво представляват AI агентите и с какво се различават Super Agents?

Повечето екипи третират AI агентите като луксозни чатботове – въвеждат подробни инструкции всеки път и се чудят защо резултатите са непоследователни.

Само 15% от ИТ лидерите в момента използват напълно автономни AI агенти.

Ето какво наистина работи: ClickUp Super Agents . Това са AI-задвижвани съотборници, които работят във вашата ClickUp Converged AI Workspace — единна, сигурна платформа, където проекти, документи, разговори и анализи съжителстват, с AI, вграден като интелигентен слой, който разбира и движи работата ви напред.

За разлика от външните чатботове, те са автономни системи, които изпълняват задачи, вземат решения и повтарят работата, без да се нуждаят от постоянна човешка намеса. Те вече имат достъп до вашите ClickUp Tasks, ClickUp Docs и историята на проекта.

Това е възможно благодарение на две основни разлики:

Агентите се учат от контекста на вашето работно пространство и запомнят вашите предпочитания, така че можете да зададете ясни цели и ограничения веднъж по време на настройката, а след това да оставите агента да работи автономно във вашите работни процеси, без да се налага да го подканяте постоянно.

Промяната е незабавна. Вместо да прекарвате деня си в копиране и поставяне на контекст в празно текстово поле, имате AI съотборник, който вече е напълно готов за работа. Можете да му зададете цел и той ще използва вградените си знания, за да свърши работата, освобождавайки екипа ви да се съсредоточи върху задачи, които изискват човешка креативност и стратегическо мислене.

🎥 Гледайте това видео, за да научите повече за Super Agents:

Кога да използвате AI агенти и кога традиционни работни процеси

Настроили сте някои основни автоматизации, но сега се нуждаете от повече ресурси.

Например, искате да автоматизирате многоетапен процес, който изисква известна преценка – като сортиране на инженерни бъгове според въздействието им върху клиентите – но вашата проста, базирана на правила система не може да се справи с двусмислието. Това е разочароваща безизходица, която принуждава екипа ви да се върне към ръчна, отнемаща време координация.

Това е класически случай на използване на неподходящ инструмент за дадена задача. Или се отказвате изцяло от автоматизацията, обричайки екипа си на часове повтаряща се работа, или изграждате крехка, прекалено сложна мрежа от тригери, която се разпада в момента, в който се промени някоя променлива.

Решението е да използвате многопластов подход, комбинирайки традиционната автоматизация с AI агенти за по-сложни сценарии. В ClickUp това означава да знаете кога да използвате ClickUp Automations и кога да разгърнете ClickUp Super Agent.

ClickUp Automations са идеални за предвидими, повтарящи се действия. Те използват прости Automation triggers — като промяна на ClickUp Task Status или настъпване на крайния срок — за да изпълнят конкретно действие. Мислете за тях като за надеждни работни коне на вашия работен процес.

ClickUp Super Agents, от друга страна, са предназначени за задачи, които изискват разсъждение и контекст. Те блестят, когато работата включва двусмислие, многобройни стъпки или извличане на информация от различни източници.

Ето кога да използвате всеки от тях:

С тази рамка работният процес на вашия екип се трансформира.

Простите, често повтарящи се задачи се изпълняват без усилие от ClickUp Automations. За сложни, когнитивно интензивни задачи, използвате Super Agent. Това създава мощна, устойчива система, в която не само автоматизирате кликовете, но и автоматизирате микрорешенията.

Защо подсказването е въвеждане в работата, а не основно умение

Всички смятат, че трябва да усвоят ново, високотехническо умение, известно като подсказване, само за да получат основната полза от AI. В действителност това създава бариера пред внедряването на AI, при което само няколко „опитни потребители“ могат да накарат AI да работи, докато останалата част от екипа остава назад, разочарована и непродуктивна.

Тази динамика е пряк резултат от използването на AI инструменти без контекст.

Когато AI няма памет, всяко взаимодействие е като студен старт, а качеството на резултата зависи изцяло от качеството на вашата команда. Това е изтощителен цикъл, който кара AI да изглежда по-скоро като трудна задача, отколкото като полезен помощник.

С ClickUp Super Agents подсказването е еднократен процес на въвеждане, а не ежедневно, повтарящо се умение. Тъй като Super Agents имат постоянна памет и са част от вашата ClickUp Converged AI Workspace, вие им преподавате правилата веднъж и те ги запомнят завинаги.

Представете си го като назначаване на нов член в екипа. Няма да обяснявате отново мисията на компанията и целите на проекта всеки път, когато възлагате задача. Правиш го веднъж и им се доверяваш, че ще запазят тази информация. Така работят Super Agents.

Това променя начина, по който екипът ви инвестира енергията си.

Вместо да провеждате безкрайни семинари за изработване на подсказки, можете да се съсредоточите върху това, което наистина има значение: определяне на ясни цели за екипа, установяване на интелигентни предпазни мерки и изграждане на прости цикли за обратна връзка. „Подсказването“ се случва по време на първоначалната настройка, а стойността се увеличава с всяка задача, която агентът изпълнява самостоятелно.

📮ClickUp Insight: Половината от нашите респонденти се борят с внедряването на AI; 23% просто не знаят откъде да започнат, а 27% се нуждаят от повече обучение, за да правят нещо по-сложно.

ClickUp решава този проблем с познат чат интерфейс, който прилича на изпращането на текстови съобщения.

Екипите могат да започнат веднага с прости въпроси и заявки, а след това естествено да открият по-мощни функции за автоматизация и агентни работни потоци, без да се налага да преминават през трудна крива на обучение, която спира толкова много хора.

Как да дефинирате цели, ограничения и резултати за AI агентите

Повечето от нас са пробвали да използват AI асистент, но резултатите са много разнородни. Молим го да „ни помогне с маркетинговия текст“ и той ни дава нещо толкова общо, че е неизползваемо. 🤨

Без ясна насока AI агентът е просто мощен инструмент, насочен към нищо. Последствията са непоследователни резултати и липса на доверие в системата. Вашият екип няма да делегира работа на агент, на когото не може да разчита, и обещанието за производителност, задвижвана от AI, остава само обещание.

Решението е да спрете да мислите за подсказки и да започнете да мислите за рамки. Предварителната работа, която вършите, за да определите цели, ограничения и резултати, елиминира необходимостта от постоянни, повтарящи се подсказки.

Определете ясни критерии за успех предварително.

Неясните цели водят до неясни резултати. Агентът се нуждае от конкретен, измерим резултат, към който да се стреми.

Това ниво на конкретност дава на агента ясна дефиниция за „завършено“. Той знае какво, кога и къде, което елиминира догадки и гарантира, че резултатът е незабавно полезен.

Определете граници и разрешения

Автономният агент е мощен сътрудник, но трябва да познава своите граници. Страхът, че AI ще „излезе извън контрол“ и ще предприеме неодобрени действия, е основна пречка за внедряването му. Това води до това, че екипите или изобщо не използват агенти, или ги контролират толкова строго, че това обезсмисля целта на автоматизацията.

Можете да решите този проблем, като установите ясни граници от самото начало. В ClickUp супер агентите се третират като потребители, което означава, че те наследяват разрешенията за работната среда и ролите в работната среда, които вече сте настроили. Това осигурява мощна вградена защита.

След това можете да конфигурирате допълнителни контроли за достъп за самия агент. Например, можете да дадете на супер агента разрешение да създаде нов ClickUp Doc, но не и да го публикува, или да промени ClickUp Task Status, но не и да прехвърли собствеността.

Тези предпазни мерки дават на вашия екип увереност да остави агента да работи самостоятелно.

Определете точките за предаване за човешка проверка.

Не всяко решение трябва да бъде автоматизирано. Когато използвате агент без ясни контролни точки за човешки надзор, рискувате той да допусне грешка при задача с висок залог, като например изпращане на неправилна актуализация на важен клиент. Това подкопава доверието и може да доведе до реални бизнес проблеми.

Решението е да се създадат работни процеси, в които човекът е в центъра. Идентифицирайте моментите, в които човешката преценка е от решаващо значение, и създайте ясни точки за предаване. Става въпрос не за микромениджмънт, а за интелигентно сътрудничество.

Например, можете да конфигурирате Super Agent да изготви седмичен доклад за заинтересованите страни, но вместо да го изпрати директно, той създава задача, възложена на проектния мениджър, с прикачен доклад за преглед.

Агентът поема тежките задачи по събиране и обобщаване на данните, а човекът осигурява последния етап на критична проверка. Този подход на сътрудничество изгражда доверие и гарантира качество, без да се жертва ефективността.

Ето един работен процес за управление на риска, изпълняван от Super Agents с участието на човек:

Ефективни техники за подсказване за съгласуване на агентите

Дори при система, която разчита повече на въвеждането, отколкото на подсказките, първоначалните инструкции, които давате, са от решаващо значение. Ако подсказките ви за настройка са небрежни или общи, същото ще важи и за работата на агента. Това води до разочароващ цикъл на усъвършенстване, при който постоянно променяте инструкциите на агента, за да коригирате резултатите му, което е също толкова досадно, колкото и разработването на външен чатбот.

В резултат на това агентът никога не успява да свърши работата както трябва. Той може да изпълни 80% от задачата правилно, но останалите 20% изискват ръчна корекция, която отнема цялото време, което би трябвало да спестите.

За да избегнете това, фокусирайте усилията си върху първоначалното съгласуване. Тези техники за подсказване имат за цел да научат агента как да работи, а не просто да му кажат какво да прави за една конкретна задача.

Бъдете конкретни по отношение на задачите и контекста.

Общите инструкции водят до общи резултати. Когато създавате ClickUp Super Agent, не му казвайте само каква е ролята му – дайте му контекста, от който се нуждае, за да се отличи.

Това ниво на детайлност предоставя на агента конкретния оперативен контекст, от който се нуждае, за да вземе интелигентни решения. Избягвайте капана да приемате, че агентът „знае“ уникалните конвенции на вашия екип.

Използвайте структурирани формати за последователни резултати.

Ако имате нужда резултатите от работата на агента да следват определен формат, дайте му ясен шаблон. Агентите са отлични в следването на модели, но не могат да четат мисли. Простото искане на „резюме“ може да доведе до всичко – от плътен параграф до няколко точки.

Определете структурата, която искате да видите. Например, когато настройвате агент да обобщава бележките от срещи от ClickUp Doc, вашите инструкции могат да включват:

„Моля, обобщете срещата, като използвате следния формат: Взети решения:

Това ви гарантира последователни и предвидими резултати всеки път, което улеснява усвояването на информацията и действията въз основа на нея.

Използвайте постоянната памет, за да намалите зависимостта от подсказки.

Това е функцията, която наистина отличава Super Agents от обикновените чатботове. Тъй като ClickUp Super Agents имат безкрайна памет, те се учат от всяко взаимодействие. Не е нужно да се повтаряте.

Това фундаментално променя начина, по който работите с агента с течение на времето.

Това е основна част от рамката на LLM агентите в ClickUp.

Агентът не просто изпълнява списък с команди, а изгражда база от знания за вашата работа, което с времето значително намалява зависимостта ви от подробни указания.

Най-добри практики за работа с AI агенти

Настроили сте първия си агент, но той не дава очаквания резултат.

Той се справя с няколко изолирани задачи, но не е променил производителността на вашия екип. Това често се случва, когато екипите използват агенти в изолация, без да ги интегрират в по-широкия си оперативен ритъм.

Резултатът е колекция от „любими“ автоматизации, които са удобни, но не са стратегически. Те спестяват няколко минути тук-там, но не решават системните проблеми с разрастването на работата и несъгласуваността в екипа. За да извлечете пълната полза от AI, трябва да преминете от еднократни задачи към интегрирани, мащабируеми работни процеси.

Това изисква промяна в мисленето – от простото използване на агент към истинско сътрудничество с него. Ето най-добрите практики, които ще ви помогнат да постигнете това.

Чести грешки при работа с AI агенти

Първо, нека посочим какво не работи. Ако третирате своя Super Agent като чатбот, пропускате същността. Ето най-често срещаните грешки, които наблюдаваме:

Разглеждайте ги като възможности за учене. Всеки екип преминава през период на адаптация при преминаването от инструменти, зависими от команди, към автономни агенти.

Как да тествате и усъвършенствате работата на агентите

Започнете с малки стъпки и разширявайте дейността си разумно. Не възлагайте на новия си агент задачи от критично значение, свързани с клиенти, още в първия ден. Вместо това започнете с по-малко важни вътрешни задачи, за да калибрирате поведението му.

Прегледайте внимателно ранните резултати. Когато откриете грешка, дайте ясна и конкретна обратна връзка. Например, ако обобщението на агента е прекалено дълго, не казвайте просто „направете го по-кратко“. Редактирайте инструкциите на агента, като напишете: „Обобщенията трябва да съдържат не повече от три точки“.

Можете да видите дейността на Super Agent и да актуализирате профила му по всяко време, което прави този процес на усъвършенстване лесен. Това е ключова практика за автоматизация на базата от знания — вашият агент е част от базата от знания и трябва да се поддържа.

Създайте работни процеси за агентите, които могат да се мащабират в различните екипи.

Това е мястото, където ще отключите експоненциална стойност. Индивидуалните агенти са полезни, но мрежа от координирани агенти може да управлява цели бизнес процеси. Помислете как агентите могат да си прехвърлят работата, да споделят контекст и да работят в различни екипни пространства в ClickUp.

Например:

Този мулти-агентен работен процес координира сложен процес от начало до край. Това е възможно, защото всички агенти работят в една и съща ClickUp Converged AI Workspace, споделят контекст и поддържат синхронизация без никаква ръчна намеса.

Ето как Кайл Колман, нашият GVP по маркетинг, управлява своите мулти-агентни работни процеси:

Как работят супер агентите на ClickUp във вашето работно пространство

Разочарованието от повечето AI инструменти не е само в това, че са неточни. А в това, че се намират някъде другаде.

ClickUp Super Agents премахват тази пречка. Те работят в рамките на същата структура, която вашият екип вече използва за планиране, изпълнение и проследяване на работата.

Те работят в рамките на реалната структура на вашия екип.

Всеки екип има своя вътрешна логика. Конкретните статуси означават конкретни неща. Персонализираните полета отразяват вашите приоритети. Някои списъци представляват активна работа, докато други са забавени задачи или архиви.

Супер агентът работи по тази логика.

Ако дадена задача премине в статус „Блокирана“, този статус не е просто етикет. Той е сигнал, който агентът може да интерпретира. Ако вашият маркетинг екип дефинира спешността по един начин, а инженерният екип – по друг, агентът се адаптира към този контекст, защото работи вътре в тези пространства, а не извън тях.

Това е по-важно, отколкото изглежда. AI често се проваля не защото му липсва интелигентност, а защото му липсва оперативна осведоменост. В работното ви пространство Super Agent реагира на начина, по който вашият екип действително работи.

Те работят с реални проекти, а не с копия.

Когато Super Agent изготви седмично обобщение, той може да публикува актуализацията директно в съответната задача.

Ако идентифицира просрочени задачи с висок приоритет, той може да актуализира статуса им или да създаде последващи подзадачи в правилния списък. Когато подготвя доклад за заинтересованите страни, той изготвя документа точно там, където вашият екип очаква да го намери.

Няма дублиране на слоеве; действието се извършва при източника на истината.

Те намаляват разходите за координация между свързаните задачи.

Super Agents виждат цялостната картина! Те могат да разглеждат свързани задачи, зависимости и документи, за да разберат как работата се свързва, а не само как се променя.

Вместо ръчно да преглеждате множество списъци, за да видите какво е блокирано, или да събирате актуализации от разпръснати коментари, агентът синтезира това, което вече се случва в работната среда, и го превръща в полезни информации.

Реалната полза е по-малко моменти, в които някой трябва да спре, да събере контекста и ръчно да състави цялостна картина на напредъка.

Super Agents: Какви промени настъпват в оперативната дейност

Когато AI работи във вашето работно пространство, тя участва в изпълнението. Тази разлика е фина, но значителна. Това означава по-малко стъпки за превод между идеята и действието и по-малко невидимо лепило, което да държи системите заедно.

Все пак Super Agent не замества преценката. Той поема повтарящата се координация, която тихо я изчерпва.

Отвъд подсказките към истинско сътрудничество между агентите

Крайната цел е да развиете взаимоотношенията си с AI от командване и отговаряне до истинско сътрудничество.

Това изисква промяна в организацията. Това означава, че най-ценното умение на вашия екип, свързано с AI, вече не е бързото инженерство. Вместо това, то е способността да се дефинират ясно целите, да се проектира интелигентно управление на работния процес и да се изградят ефективни цикли за обратна връзка.

Доверието в агента да работи автономно – в рамките на ограниченията, които сте задали – е това, което разкрива пълния му потенциал.

Екипите, които овладяват това партньорство между хора и агенти, прекарват много по-малко време в досадното и повтарящо се координиране, което забавя проектите. Те автоматизират изпълнението, за да могат да се съсредоточат върху работата, която само хората могат да вършат: стратегическо мислене, творческо решаване на проблеми и изграждане на взаимоотношения.

Агентът се занимава с „как“, освобождавайки екипа ви да се фокусира върху „защо“.

Готови ли сте да преминете от подсказките към сътрудничество с AI? Започнете безплатно с ClickUp и вижте как Super Agents могат да променят продуктивността на вашия екип.

Често задавани въпроси

Чат-базираните инструменти са без състояние, което означава, че отговарят на индивидуални команди, без да запазват контекста между сесиите. Агентите с постоянна памет, като ClickUp Super Agents, запазват информацията от взаимодействията, научават вашите предпочитания и натрупват знания за вашата работа с течение на времето.

Можете да определите ясни граници за това, до какво има достъп агентът и какви действия може да предприема самостоятелно. В ClickUp супер агентите се третират като потребители, така че те работят в рамките на съществуващите разрешения за работната среда и контрол на достъпа, които вече сте установили за членовете на екипа си.

За автономните агенти е много по-важно да се определят ясни цели и измерими резултати. Подсказването се превръща в предварителна задача за „въвеждане“, за да се съгласува агентът, а не в непрекъснато умение за взаимодействие, необходимо за получаване на стойност.

Агентите могат да поддържат контекста само за данните, до които имат достъп. Когато агент работи в конвергентна AI работна среда като ClickUp, той има роден достъп до всички ваши задачи, документи и работни потоци, което елиминира необходимостта от повтарящи се подсказки или ръчно споделяне на контекста, изисквано от външни инструменти.