Разработка ИИ-агентов для бизнеса

ИИ-агент выполняет задачу по сценарию: принимает обращение, уточняет детали, ищет ответ в базе знаний, заполняет карточку в CRM и передаёт сложный случай сотруднику. Создаём ИИ-агентов и ассистентов для отделов продаж, поддержки, маркетинга и внутренних операций. Каждый агент получает ограниченный набор действий, журнал и правила передачи человеку.

Обсудить задачу Смотреть проекты

Какие задачи решает ИИ-агент

Квалификация входящих заявок и переписки: агент определяет тему, полноту данных и приоритет, задаёт уточняющие вопросы и создаёт сделку в CRM. Ответы на вопросы клиентов и сотрудников по документам компании. Подготовка черновиков: коммерческих предложений, ответов на тендерные запросы, описаний товаров. Сбор данных из нескольких систем в один отчёт. Для каждой задачи описываем, что агент делает сам и где нужна проверка.

Как устроен агент

Агент состоит из модели, инструкций, инструментов и памяти. Инструменты — это вызовы ваших систем: поиск по базе знаний, чтение и запись в CRM, отправка сообщений, расчёты. Модель выбирает инструмент по сценарию, а мы ограничиваем список действий и добавляем проверки, чтобы агент не выходил за рамки задачи. Память хранит контекст диалога и историю обращений клиента в пределах согласованного срока.

База знаний и точность ответов

Ответы по документам строим на поиске по базе знаний (RAG): документы, регламенты, прайсы и страницы сайта разбиваются на фрагменты, индексируются и подставляются модели вместе с вопросом. Агент отвечает по вашим материалам и может показать источник. Перед запуском проверяем ответы на тестовом наборе реальных вопросов и фиксируем, какие темы агент передаёт сотруднику.

Что входит в разработку

Проект ведём от сценария до запуска в рабочих системах и передачи документации.

Разбор процесса, примеров обращений и источников данных
Сценарии, инструкции модели и список разрешённых действий
База знаний с поиском по документам и обновлением материалов
Интеграции: CRM, мессенджеры, сайт, таблицы, телефония, 1С-Битрикс
Тестовый стенд, набор проверочных запросов и приёмка с вашей командой
Журнал действий, метрики и уведомления команде, например в Telegram
Документация по развёртыванию, откату и обновлению

Как строится работа

Этап 1
Описываете процесс, присылаете примеры обращений, документов и доступы к системам, с которыми должен работать агент.
Этап 2
Проектируем сценарий: какие действия агент выполняет сам, где спрашивает подтверждение, когда передаёт человеку.
Этап 3
Собираем прототип на реальных данных и проверяем на тестовом наборе запросов вместе с вашей командой.
Этап 4
Подключаем интеграции, запускаем в рабочем режиме, передаём документацию и при необходимости продолжаем сопровождение.

Стоимость разработки ИИ-агента

Стоимость зависит от числа сценариев и действий агента, количества интеграций, объёма базы знаний и требований к тестированию. Отдельно считаем расходы на запросы к модели по ожидаемой нагрузке и инфраструктуру. Чтобы рассчитать цену, пришлите описание процесса, примеры обращений и список систем, с которыми должен работать агент.

Обсудить задачу

Частые вопросы

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота?

Чат-бот отвечает на вопросы в диалоге. Агент, помимо ответов, выполняет действия: создаёт сделки, заполняет поля, собирает данные из систем и запускает следующие шаги процесса. Часто агент работает без диалога, по событию: новая заявка, новое письмо, новая строка в таблице.

Какие модели вы используете?

OpenAI, YandexGPT, GigaChat, DeepSeek и открытые модели на собственном сервере. Выбор зависит от языка, требований к данным и стоимости запросов; для персональных данных предпочитаем модели, размещённые в России.

Как агент подключается к нашей CRM?

Через API CRM: amoCRM, Битрикс24 и другие системы с открытым интерфейсом. Агент получает ограниченные права: например, создание сделки и запись комментария без удаления данных.

Что происходит, если агент не уверен в ответе?

В сценарии задаём порог уверенности и список тем, которые всегда передаются сотруднику. Агент сообщает клиенту, что подключит специалиста, и передаёт контекст диалога в CRM или мессенджер.

Сколько времени занимает разработка агента?

Прототип для одного процесса обычно готов в течение нескольких недель после получения данных. Срок зависит от числа интеграций, объёма базы знаний и требований к тестированию; его фиксируем после разбора.

Можно ли начать с одного сценария?

Да, это обычный порядок: запускаем агента на одной задаче, измеряем эффект и расширяем сценарии по результатам.