ИИ-агент в MAX помогает быстро получать актуальные тарифы на доставку от СДЭК, Boxberry и Почты России прямо в чате мессенджера. Решение подстраивается под логистические процессы компании и работает как часть ии агенты решение для автоматизации рутинных запросов.
Что умеет
- Сравнивает стоимость и сроки доставки по заданным параметрам в одном сообщении.
- Учитывает особенности тарифов СДЭК (FBO/FBS), Boxberry и Почты, включая вес, габариты и зону.
- Передаёт данные о запросе в CRM или таблицу для дальнейшей обработки.
- Отправляет уведомления менеджеру при нестандартных условиях или изменениях в тарифах.
- Работает по расписанию: регулярно обновляет данные и присылает алерты по выбранным фильтрам.
Как это работает с MAX
ИИ-агент подключается через API MAX и обрабатывает сообщения с помощью вебхуков. При получении запроса агент обращается к парсеру тарифов, формирует ответ и возвращает его в чат. Для сложных сценариев используем n8n ии агенты — это позволяет выстраивать цепочки действий между MAX, внешними API доставки и внутренними системами без лишних ручных шагов.
Что подключаем
- Мессенджер MAX как основной канал общения.
- API СДЭК, Boxberry и Почты России для получения тарифов.
- CRM-системы или Google Sheets для сохранения заявок.
- Telegram для уведомлений менеджерам.
- Инструменты n8n для оркестрации процессов и обработки данных по расписанию.
Кому подходит
Решение удобно для логистических компаний и интернет-магазинов, которые часто консультируют клиентов по стоимости доставки. Подходит командам, где менеджеры тратят время на ручной поиск тарифов в личных кабинетах. ИИ-агент на сайт можно дополнить позже, если потребуется перенести часть общения на веб-страницу.
Частые вопросы
Как быстро агент отвечает на запрос тарифа?
Ответ формируется за время, сопоставимое с ручным поиском в личном кабинете, но без переключения между вкладками.
Можно ли настроить агент под свои тарифные правила?
Да, сценарий диалога и фильтры данных адаптируются под конкретные бизнес-процессы перед запуском.
Какие модели используются в работе агента?
Подбираем подходящие LLM — российские GigaChat Pro, YandexGPT и T-lite, а также зарубежные аналоги для сравнения качества ответов.
Нужно ли обучать сотрудников для работы с агентом?
Достаточно краткой инструкции по основным командам и просмотра документации — остальное агент берёт на себя.
