ИИ-агенты и ассистенты для бизнеса

Коротко

ИИ-агент — это программа на основе языковой модели, которая не только отвечает на вопросы, но и выполняет действия: создаёт карточку в CRM, запрашивает недостающие данные, заполняет таблицу, передаёт задачу сотруднику. Я разрабатываю агентов для трёх задач: обработка обращений, ответы по базе знаний компании и работа с документами. Каждое действие агента записывается, а спорные случаи он передаёт человеку.

Обсудить задачу Сроки и стоимость

01 — Разница

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота

Параметр	Чат-бот на сценариях	ИИ-ассистент	ИИ-агент
Что делает	Ведёт по заранее заданным кнопкам и ответам	Отвечает на вопросы своими словами по вашим документам	Отвечает и выполняет действия в ваших системах
Где подходит	Запись, простые заказы, частые вопросы с одним ответом	Внутренняя база знаний, консультации клиентов	Обработка заявок, документов, многошаговые задачи
Ограничения	Не понимает вопрос, сформулированный иначе	Не выполняет действий	Нужны проверки и журнал, дороже в разработке

Когда ИИ не нужен

Если правила чёткие, а данные уже в структурированном виде — например, перенести оплаченные заказы из CRM в 1С, — обычная автоматизация дешевле и надёжнее модели. Такие задачи описаны на странице «Автоматизация процессов и интеграции с 1С и CRM». Об этом скажу на диагностике, даже если вы пришли за ИИ-агентом.

02 — Задачи

Какие задачи решают ИИ-агенты

Обработка заявок и обращений

Агент принимает обращение с сайта, из почты, Telegram или ВКонтакте и работает по шагам:

определяет тип обращения: заказ, вопрос, жалоба, повторное обращение;
извлекает параметры: что нужно, в каком объёме, к какому сроку, контакты;
если данных не хватает, сам уточняет у клиента;
создаёт карточку в CRM и назначает ответственного;
на типовой вопрос отвечает сразу по базе знаний, сложный передаёт менеджеру вместе с кратким изложением.

Подходит онлайн-школам, клиникам, сфере услуг, производству с заказами.

База знаний и помощник для сотрудников

Помощник отвечает на вопросы сотрудников или клиентов по документам компании: регламентам, прайсам, инструкциям, условиям договоров. К каждому ответу он прикладывает ссылку на документ, из которого взята информация. Если ответа в документах нет, прямо говорит об этом, а не придумывает. Доступ можно разграничить по ролям: менеджер не увидит документы бухгалтерии.

Работа с документами

Агент извлекает данные из счетов, накладных, актов и договоров — в PDF, сканах и фотографиях, — проверяет их по вашим правилам и сопоставляет с учётной системой. Каждый документ получает статус:

зелёный — всё сходится;
жёлтый — не хватает данных, и агент сам их запрашивает;
красный — нужно решение человека.

Сотрудник разбирает только исключения.

03 — Устройство

Как ИИ-агент устроен изнутри

Часть	Что делает
Языковая модель	Понимает текст обращения или документа
Инструменты	Действия в ваших системах: создать карточку, найти заказ, записать в таблицу. Список строго ограничен
База знаний	Ваши документы, по которым агент ищет ответ
Правила и проверки	Обычный код: суммы, даты, обязательные поля, лимиты
Журнал	Запись каждого шага: что получил, что решил, что сделал
Человек	Решает спорные случаи и одобряет важные действия

Агент не может сделать то, для чего у него нет инструмента. Если действие «удалить сделку» или «отправить оплату» не заложено, агент его не выполнит, как бы ни был сформулирован запрос.

04 — Качество

Как измеряется качество до запуска

Собираем от 50 до 200 реальных примеров из вашей работы с заранее известным правильным результатом.
Прогоняем агента на этом наборе и считаем точность и долю случаев, переданных человеку.
Разбираем каждую ошибку: неточное правило, неудачная формулировка задания модели или сложный случай, который лучше отдавать человеку.
Повторяем проверку после каждого изменения, до выхода к сотрудникам и клиентам.

Так я настраивал ИИ-проверку в собственном проекте: точность 96,4% на контрольном наборе из 150 ответов, заранее оценённых вручную.

05 — Модели

Какие языковые модели использую

Подбираю модель под задачу по качеству, скорости и стоимости: ChatGPT, Claude, Gemini и другие. Для простых шагов — недорогие модели, для сложных — более сильные. Система не привязана к одному поставщику: модель можно заменить, если появится точнее или дешевле.

Пример из практики

Пример: ИИ-репетитор с проверкой решений

01Задача

Помочь школьникам готовиться к ЕГЭ и ОГЭ по физике так, чтобы они понимали решение, а не списывали ответ, и проверять развёрнутые решения по официальным критериям экзамена.

02Решение

Telegram-бот и веб-приложение с общим аккаунтом. Помощник ведёт ученика к ответу наводящими вопросами и объясняет теорию по эталонным учебникам, а не по общим знаниям модели. Банк из 11 500 с лишним задач собран и очищен автоматически. Развёрнутые решения — текстом или фотографией листа — оценивает ИИ по критериям экзамена.

03Результат

Точность проверки — 96,4% на контрольном наборе. Проверка повторяется после любого изменения. Ответы модели кэшируются, а модели подключаются каскадом, чтобы держать расходы под контролем.

Что это значит для вас: так же строится помощник по вашим регламентам и проверка документов по вашим правилам — с точностью, измеренной до запуска.

В проекте для стоматологической клиники агент работает с базой через ограниченный набор инструментов: взять тему, найти факт в базе знаний клиники, положить черновик в очередь на согласование. Подробно — на странице «Автоматизация маркетинга с ИИ».

Стоимость

Сроки и стоимость

Сроки и стоимость работ
Работа	Срок	Стоимость
Ассистент по базе знаний компании	2–3 недели	от 100 000 ₽
Агент обработки заявок с передачей в CRM	3–4 недели	от 180 000 ₽
Обработка документов с проверкой и сверкой	3–5 недель	от 200 000 ₽
Сопровождение, доработка базы знаний	Ежемесячно	от 30 000 ₽ в месяц
Расходы на языковые модели	Ежемесячно	По факту, обычно 2–15 тыс. ₽ в месяц

Вопросы

Частые вопросы

Сколько стоит разработка ИИ-агента?

Ассистент по базе знаний — от 100 000 ₽, агент обработки заявок — от 180 000 ₽. Точная цена фиксируется после диагностики.

Будет ли агент придумывать ответы?

Агент отвечает только по вашим документам и показывает источник. Если информации нет, он говорит об этом и передаёт вопрос сотруднику. Точность проверяется на ваших примерах до запуска.

Куда уходят данные клиентов?

Модель получает только данные, необходимые для задачи. Контакты и паспортные данные в неё не передаются, если это не нужно для ответа. Какие данные уходят во внешние сервисы, согласуем до начала работ.

Можно ли использовать российские модели?

Система подключает модели разных поставщиков через их интерфейсы, в том числе GigaChat и YandexGPT. Качество на вашей задаче сравниваем на наборе примеров в пилоте.

Сколько стоит работа модели каждый месяц?

Зависит от числа обращений и документов. Оценку даю на диагностике. Расходы снижаю выбором модели под каждый шаг и повторным использованием одинаковых ответов.

Нужно ли переписывать базу знаний?

Нет, подойдут существующие документы. Но чем они аккуратнее, тем точнее ответы: на диагностике покажу, что стоит привести в порядок.

Что будет, если агент ошибся?

По журналу видно, на каком шаге и почему. Ошибку исправляем, а случай добавляем в набор проверки, чтобы она не повторилась.

Где может работать агент?

На сайте, в Telegram, ВКонтакте, в почте и внутри CRM.

Другие направления

Заявка

Опишите, какие обращения или документы нужно обрабатывать

Или напишите напрямую