Cresta: как опыт в CX превратился в конструктор агентов на Claude

Представь, что ты строишь агента для службы поддержки авиакомпании. Клиент пишет: «Хочу вернуть деньги» — не уточняя, за какую покупку, и в том же сообщении жалуется на проблему со входом в аккаунт. Чтобы ответить правильно, агенту нужно проверить, что клиент купил, какая у компании политика возврата, историю его аккаунта и статус платежа. А теперь представь, что таких диалогов — миллионы в день, и под каждого крупного клиента нужен свой агент со своими правилами.

Именно с такой задачей живёт компания Cresta: её платформа обслуживает диалоги для United Airlines, CVS Health, Marriott и других крупных брендов. Это и есть повод для сегодняшнего разбора — как опыт построения CX-агентов (агентов для клиентского сервиса) Cresta превратила в отдельный продукт — Conductor, агента, который помогает строить других агентов.

Кто такая Cresta и зачем ей второй агент

Cresta основана в 2017 году, её CEO — Пинг Ву (Ping Wu). Компания привлекла более $270 млн инвестиций и вышла на годовую выручку больше $100 млн. Её платформа решает три задачи одновременно: ведёт диалоги с клиентами самостоятельно через AI-агентов, подсказывает живым операторам в реальном времени и показывает бизнесу, где разговоры идут не так — это называется conversation intelligence, «аналитика диалогов».

Чтобы строить и поддерживать таких агентов, команде приходится каждый раз решать одни и те же вопросы: что агент должен знать, к каким системам ему нужен доступ и где его поведение можно оставить гибким, а где — жёстко зафиксировать. Cresta хотела, чтобы это понимание не терялось внутри одной команды разработчиков, а было доступно всем, кто строит агентов — без необходимости начинать с нуля каждый раз.

Conductor: агент, который строит агентов

Так появился Conductor — конструктор агентов на естественном языке. Пользователь описывает словами, что хочет построить, а Conductor ведёт его от первичного плана (blueprint) через реализацию, оценку качества и дальнейшую оптимизацию.

Первую версию Conductor Cresta собрала на Claude Sonnet и Claude Opus, чтобы помогать внутренней команде поддерживать клиентские развёртывания. Вопрос был в том, можно ли превратить внутренний инструмент в продукт, которым клиенты будут пользоваться сами, прямо внутри платформы. Для открытой разработки — когда непонятно наперёд, сколько шагов потребуется и какие инструменты понадобятся — Conductor использует Claude Agent SDK как универсальную «обвязку»: она собирает контекст, вызывает инструменты, пишет и запускает код, подстраивается по ходу работы.

«Мы использовали Claude Code внутри как инструмент разработки, потому что он отлично справлялся с программистской частью создания агента, — рассказал Ренджи Ли (Renjie Li), инженерный лидер Cresta Conductor. — Claude Agent SDK дал нам способ использовать тот же агентный харнесс программно. С Conductor мы соединили его с глубокой аналитикой диалогов Cresta, экспертизой в CX, системой оценок и runtime-средой — чтобы дать пользователям тот опыт создания агентов, который мы сами хотели бы иметь с первого дня».

По данным Cresta, в первых внедрениях у самой компании и её партнёров Conductor сократил время первичного развёртывания агента примерно в два раза.

Самообучающийся мета-агент

Conductor — это мета-агент, то есть агент, который помогает строить других агентов, и при этом он сам постоянно совершенствуется. Он построен на проверенных практиках разработки CX-агентов. По мере того как команды строят и дорабатывают новых агентов с его помощью, они фиксируют собственные удачные паттерны, рабочие процессы и экспертные решения — и это создаёт своего рода маховик знаний (knowledge flywheel), который делает каждый следующий проект быстрее и стабильнее предыдущего.

После запуска агента в продакшн реальные взаимодействия с клиентами, итоги рабочих процессов и обратная связь становятся новыми сигналами для следующей итерации улучшений. Conductor помогает превратить опыт, полученный при создании одного агента, в переиспользуемый артефакт памяти — с зафиксированными паттернами, бизнес-правилами и подходами к оценке. Этот артефакт можно сохранить как навык (skill) и поделиться им с остальной командой, чтобы другие строили на основе уже проверенных практик, а не изобретали заново.

Где агенту нужна гибкость, а где — жёсткие правила

Написать первый промпт — только часть задачи. Одно из самых сложных решений — определить, где диалог должен оставаться гибким, а где нужны явные бизнес-правила и контролируемое поведение инструментов.

«Нельзя уходить в слишком жёсткую детерминированность, иначе получишь гигантское дерево решений, в котором пытаешься прописать каждую возможную ветку… но есть критичные для бизнеса рабочие процессы, которые должны работать всегда и без сбоев — особенно в сильно регулируемых отраслях с низкой толерантностью к риску, — объяснил Ренджи. — Conductor помогает находить такие требования к детерминированности и реализовывать их, не теряя гибкости, нужной для улучшения общего впечатления от диалога».

Conductor анализирует исторические диалоги, чтобы помочь командам понять, где в процессе должен оставаться человек, а где модели можно дать свободу действий. Но после того как эти границы установлены, разработчикам всё равно нужно тестировать жёсткие, детерминированные участки на соответствие требованиям, которым они должны соответствовать — и пересматривать эти тесты по мере изменения бизнес-правил.

Как Cresta оценивает сам Conductor

Conductor измеряют по тому, насколько хорошо он строит агентов. Для этого Cresta прогоняет его через набор задач: построить нового агента, написать для него тест-кейс, изменить существующего агента, провести анализ первопричины (root cause analysis) ошибки.

Просто выполнить задачу — не единственный критерий. Команда смотрит и на то, каким путём Conductor пришёл к результату, и что он использовал по дороге.

Эти же задачи работают как страховочная сеть. Когда выходит новая модель Claude или обновляется сам фреймворк Conductor, Cresta повторно прогоняет свои оценки — на тех же задачах и с той же системой скоринга — чтобы увидеть, что улучшилось и что всё ещё требует доработки, прежде чем кто-либо решится зафиксировать изменение в продакшене.

Такая же дисциплина оценки встроена и в сам Conductor — она позволяет пользователям продукта проверять, работают ли их агенты так, как задумано. Conductor превращает требования и граничные случаи, зафиксированные на этапе построения, в тесты внутри своего модуля оценки. Команды могут затем мониторить рабочие процессы, которые должны работать безотказно, по мере изменения политик, подключённых систем и паттернов диалогов — и обновлять агента вместе с бизнесом, не теряя надёжности уже закреплённых процессов.

Как Conductor устроен поверх Claude Agent SDK

Cresta спроектировала Conductor как специализированную для CX «панель управления» разработкой агентов. Она объединяет данные о диалогах, экспертизу в предметной области и практики разработки, а затем управляет каждым запуском агента через политики, наблюдаемость (observability), верификацию и улучшения на основе обратной связи.

Claude Agent SDK лежит в основе Conductor как универсальный «движок исполнения». Он отвечает за сбор контекста, вызов инструментов, написание и запуск кода — а Conductor уже надстраивает над этим CX-рабочие процессы, инструменты и предметный контекст Cresta.

Команда оценивала SDK именно под задачи, которые должен решать Conductor: многошаговые задачи, большой объём контекста, повторяющееся использование инструментов. В оценку входили также приватность данных, архитектура изоляции клиентов (tenant architecture), распределение ключей на уровне организации, контроль доступа и наблюдаемость на всех уровнях реализации.

«Anthropic даёт нам прочный, универсальный фундамент для агентной разработки. Это позволяет нам направлять собственные инженерные усилия туда, где Cresta создаёт наиболее долгосрочную ценность для клиентов», — сказал Сянгру Чен (Xiangru Chen), вице-президент по инженерии Cresta.

От внутреннего инструмента к продукту для клиентов

Conductor начинался как внутренний инструмент — он помогал собственной выездной команде Cresta (forward-deployed team) понять, какие задачи разработки можно сделать повторяемыми, где контекст важнее всего и что разработчикам нужно видеть и проверять по ходу работы. Успех этой внутренней практики дал команде уверенность, чтобы предложить те же возможности клиентам и партнёрам напрямую.

Для любой компании, чей продукт разворачивает кастомных агентов быстрее, чем инженеры успевают собирать их вручную, подход Cresta — полезный ориентир: с агентами и мета-агентами самая сложная часть работы часто начинается уже после первой сборки, а не во время неё. Если тебе интересно глубже разобраться с устройством агентов на SDK, посмотри бесплатный курс Claude Code с нуля — там объясняются базовые механики, на которых строятся такие системы.

Главные уроки от команды Cresta

Опыт Cresta сводится к нескольким практическим принципам, которые полезны любой команде, строящей продукт на агентах.

• Используй свои продукты сам (dogfooding). Conductor сначала работал как чисто внутренний инструмент и стал продуктом только тогда, когда его результат сравнялся с тем, что построил бы опытный инженер с глубокой экспертизой в AI.
• Фокусируйся на своём уникальном преимуществе. Cresta провела жёсткую границу между тем, что могли принести только они сами (данные о диалогах и понимание клиентского опыта), и тем, что можно взять готовым из Agent SDK — и отказалась строить что-либо «на неправильной стороне» этой границы.
• Определи, какие части агента должны быть детерминированными. Жёстко закрепляй те рабочие процессы, которые критичны для бизнеса и не могут давать сбоев, а остальное оставляй гибким — иначе не получится живого, адаптивного агентного опыта.
• Запуск в продакшн — это лёгкая часть. Первая сборка — это лишь около 20% усилий, остальные 80% — это тестирование, оптимизация и непрерывное улучшение, которое идёт после запуска. Поэтому инструменты нужно проектировать вокруг цикла итераций, а не вокруг момента запуска.

Что в итоге

История Cresta показывает закономерность, которая повторяется у многих компаний, строящих продукты на Claude: самый большой актив — не промпт и не модель, а накопленная экспертиза предметной области, которую можно упаковать в многократно используемую систему. Conductor взял CX-экспертизу Cresta и сделал её доступной любой команде — без необходимости заново проходить тот же путь проб и ошибок.

Если ты собираешь собственного агента, из этой истории стоит забрать главное: не пытайся сделать всё детерминированным и не отдавай всё на волю модели — найди границу между ними для своего конкретного процесса, и закладывай время на тестирование и доработку после запуска, а не только на сам запуск.

Если хочешь попробовать всё это руками — начни с бесплатного курса «Claude Code и терминал: с 0».

Частые вопросы