Агенты поддержки
Отвечают клиентам в чатах и почте, поднимают историю обращений, эскалируют сложное.
- Главная
- ИИ-агенты
Создание ИИ-агентов под ключ
Разработка ИИ-агентов начинается не с модели, а с вашего процесса. Мы разбираем, где у команды уходят часы на рутину, и собираем агента, который берёт эту работу на себя: читает обращения, ищет ответы в ваших документах, заполняет CRM, готовит письма и передаёт человеку то, что требует решения.
Разработка ИИ-агентов
Разработка ИИ-агентов — от процесса до работающего решения
Работаем по всей России: проектируем, разрабатываем и внедряем ИИ-агентов для бизнеса — с интеграцией в те системы, которые у вас уже есть.
Агенты для документов
Разбирают счета, договоры и заявки, вытаскивают реквизиты, заносят данные в учётные системы.
Автономные агенты
Ведут рутинные операции по расписанию: мониторинг, сверки, отчёты, напоминания.
Личный ИИ-агент
Помощник руководителя: разбирает почту и звонки, готовит сводки, ставит задачи команде.
Простыми словами
ИИ-агент — что это простыми словами
ИИ-агент — это программа на базе языковой модели, которая получает цель и сама доводит дело до результата. Она умеет обращаться к инструментам: искать по базе знаний, вызывать API, читать документ, записывать данные в CRM.
Модель здесь — «мозг», а агент — это ещё и руки: доступы, инструменты, память и правила, по которым он работает.
Чат-бот
Идёт по сценарию
Работает по заранее прописанному сценарию и ломается на шаге в сторону.
СамостоятельностьИИ-ассистент
Отвечает на вопросы
Подскажет, как оформить заявку, найдёт пункт в регламенте. Но работу за вас не делает.
СамостоятельностьИИ-агент
Берёт задачу целиком
Сам решает, какие шаги нужны, выполняет их и показывает результат — а спорные случаи отдаёт человеку.
Самостоятельность — в заданных вами границахВиды
Какие бывают ИИ-агенты
Диалоговые
Работают с клиентом в чате, мессенджере или по телефону.
Процессные
Ведут внутреннюю операцию от начала до конца.
Автономные
Запускаются сами по событию или расписанию, без оператора.
Локальные
Работают внутри контура компании на своём железе.
Команда агентов
Несколько специализированных агентов с общим координатором.
Подробные разборы конкретных внедрений — в блоге, а готовые сценарии по отраслям — в каталоге продуктов.
Где окупается
Где ИИ-агенты для бизнеса окупаются быстрее всего
Мы смотрим на три признака: рутина повторяется, результат легко проверить, данные уже есть в системе.
- Первая линия поддержки и типовые вопросы клиентов
- Приём и разбор заявок из почты, форм и мессенджеров
- Работа с договорами, счетами и спецификациями
- Ведение CRM: заполнение карточек, follow-up, напоминания
- Поиск по внутренним регламентам и базе знаний
- Подготовка коммерческих предложений и отчётов
Пять шагов
Как создать ИИ-агента: пять шагов
Порядок один и для агента поддержки, и для агента, который разбирает документы. Разница — в объёме интеграций и требованиях к данным.
Выбрать процесс
Берём задачу, где рутина измеряется часами в неделю, а результат можно проверить. Универсальный агент «на всё» не взлетает — узкий взлетает почти всегда.
Подготовить данные
Собираем документы и базу знаний, определяем доступы и то, что агенту видеть нельзя. Обычно на этом шаге заодно наводится порядок в самих данных.
Выбрать модель
Решаем, что уходит в облачную модель, а что считается локально. Настройка ИИ-агента под задачу важнее размера модели: чаще выигрывает не самая большая.
Собрать пилот
Запускаем на узком участке с человеком в контуре: агент предлагает — сотрудник подтверждает. Так видно реальные ошибки, а не лабораторные.
Вывести в работу
Добавляем мониторинг качества ответов, расширяем зону ответственности агента и обучаем команду. Дальше — регулярная доработка под изменения процесса.
Нужен разработчик ИИ-агентов?
Разберём ваш процесс и скажем честно, где агент окупится, а где хватит обычной автоматизации.
Написать нам
Архитектура
На чём делаем ИИ-агентов
Архитектуру собираем так, чтобы платформа не превращалась в клетку: модель можно заменить, инструменты — добавить, а данные остаются вашими.
- Российские модели: GigaChat Pro, YandexGPT, T-lite
- Открытые модели для локального запуска внутри контура
- MCP — единый способ дать агенту доступ к вашим системам
- RAG на PostgreSQL и pgvector: ответы по вашим документам
- Интеграции: 1С, CRM, почта, Telegram, WhatsApp, MAX, ВКонтакте
- API агента — чтобы встроить его в ваш продукт или сайт
Сколько стоит ИИ-агент
Цена зависит от четырёх вещей: сложность процесса, количество интеграций, состояние данных и требования к контуру. Агент в одном канале с готовой базой знаний — это один порядок работ. Агент с доступом к учётной системе, документам и правами по ролям — другой.
Отдельная статья расходов — работа моделей. Здесь тоже есть выбор: часть запросов уходит в облако, часть считается локально, а простые шаги вообще обходятся без большой модели.
Прикинуть бюджет по составу работ можно в калькуляторе — он считает состав проекта, а не «среднюю температуру по рынку».
Открыть калькуляторВопросы
Частые вопросы про ИИ-агентов
Коротко отвечаем на то, что спрашивают на первой встрече.
Что такое ИИ-агент простыми словами?
ИИ-агент — это программа на языковой модели, которая не просто отвечает текстом, а сама выполняет шаги: читает письмо, находит клиента в CRM, готовит ответ, ставит задачу менеджеру. Если ассистент подсказывает, то агент делает работу и отчитывается о результате.
Чем ИИ-агент отличается от ИИ-ассистента и чат-бота?
Чат-бот идёт по заранее прописанному сценарию. Ассистент отвечает на вопросы в диалоге. ИИ-агент получает цель, сам выбирает инструменты — поиск по базе, вызов API, запись в CRM — и доводит задачу до конца, при необходимости спрашивая человека. Ассистент подскажет, как оформить заявку, агент оформит её сам и вернёт номер.
Как создать ИИ-агента для своей компании?
Начните с одного процесса, где рутина измеряется часами в неделю. Дальше порядок такой: разобрать процесс по шагам, подготовить данные и доступы, выбрать модель, собрать пилот на узком участке, проверить на реальных задачах и только потом расширять зону ответственности агента.
Сколько стоит разработка ИИ-агента?
Стоимость складывается из сложности процесса, числа интеграций, требований к данным и выбранной модели. Простой агент в одном канале обходится заметно дешевле, чем агент с доступом к ERP и документам. Оценить свой случай можно в калькуляторе на сайте или на встрече.
Можно ли обойтись бесплатными ИИ-агентами или готовыми решениями?
Готовые конструкторы и открытые проекты подходят, чтобы попробовать идею и понять ценность. Проблемы начинаются на корпоративных данных: доступы, аудит, персональные данные, отказоустойчивость. Обычно пилот собирают на готовом, а в продакшен выводят собственного агента.
Можно ли запустить локального ИИ-агента внутри контура компании?
Да. Локальный запуск открытых моделей на своём железе закрывает вопросы 152-ФЗ и коммерческой тайны: данные не покидают периметр. Часть задач при этом можно оставить облачным российским моделям — выбор делается по чувствительности данных и требуемому качеству.
Какие модели вы используете для ИИ-агентов?
Модель подбираем под задачу: российские GigaChat Pro, YandexGPT и T-lite, открытые модели для локального запуска. Архитектура агента не привязана к одному поставщику — модель можно заменить без переписывания системы.
Сколько занимает внедрение ИИ-агента?
Пилот на один процесс — несколько недель от первой встречи до работающего агента на реальных данных. Полноценное внедрение с интеграциями в корпоративные системы занимает больше времени и обычно идёт этапами, чтобы каждый шаг было видно на деле.
Что если агент ошибётся?
Поэтому начинаем с режима «агент предлагает — человек подтверждает» и оставляем мониторинг качества. Ответственные шаги без подтверждения не отдаём.
Нужно ли переучивать сотрудников?
Агент встраивается в привычные инструменты — почту, мессенджер, CRM. Обучение обычно сводится к короткой инструкции и паре разборов на реальных задачах.
Внедрение
Обсудим внедрение ИИ-агента
Разберём задачу и скажем честно: делать ли её вообще, сколько это займёт и с чего начать. Без обязательств.