Продажи
Квалификация заявки, поиск клиента, подготовка менеджера, CRM и следующий шаг.
AI Agents / Под ключ
Разработка ИИ-агентов для бизнеса
Не «умный чат». Контролируемый исполнитель одного процесса.
ПроцессАгент получает конкретную роль, вход и критерий результата
ИнструментыCRM, документы, база знаний, API и внутренние системы
ГраницыРазрешённые действия и права задаются до запуска
КонтрольКритические шаги можно передать на Human Approval
- Что это
- ИИ-агент — ограниченный программный workflow, в котором модель может выбирать следующий шаг и инструмент на пути к заданной цели.
- Когда использовать
- Когда порядок действий зависит от промежуточного результата и нужно выбирать между несколькими инструментами или источниками.
- Граница контроля
- Автономность ограничивается целью, разрешёнными tools, условиями остановки и Human Gate для критических действий.
01 / Что такое агент
ИИ-агент нужен, когда одного ответа недостаточно. Он получает задачу, собирает нужный контекст, выбирает следующий шаг, вызывает разрешённый инструмент и продолжает процесс до результата или точки, где требуется человек.
Это отличается от обычного чат-бота: агент не только разговаривает, а работает внутри ограниченного процесса — например, разбирает заявку, ищет данные, готовит документ, обновляет CRM или передаёт решение сотруднику.
02 / Agent loop
Цель → контекст → инструмент → проверка → следующий шаг.
01Trigger
Заявка, письмо, документ, событие в CRM или команда сотрудника.
02Context
Агент получает только нужные данные, историю и разрешённые источники.
03Decision
Определяет следующий шаг в рамках заданного workflow и правил.
04Tool call
Использует API, поиск, CRM, базу знаний или другой разрешённый инструмент.
05Validation
Проверяет результат и наличие необходимых данных перед продолжением.
06 / HUMAN GATEEscalation
Передаёт человеку исключение или действие с высокой ценой ошибки.
07Action
Создаёт запись, документ, ответ или следующий шаг процесса.
08Log / feedback
Результат и ошибки становятся материалом для контроля и улучшения.
03 / Где полезен
Агент окупает сложность там, где есть несколько связанных действий.
Документы
Получить файл, извлечь данные, проверить условия, подготовить черновик и передать на согласование.
Поддержка
Найти ответ по базе знаний, учесть контекст обращения, завести тикет и эскалировать исключение.
Операции
Собирать данные из нескольких систем, выполнять последовательность шагов и контролировать статус.
Когда агент не нужен
Если процесс полностью описывается жёсткими правилами без неоднозначного текста и решений, обычная автоматизация часто дешевле, надёжнее и проще в поддержке.
04 / Архитектура
Модель не получает «все права». Инструменты — часть контракта.
InputEvent / message / document
KnowledgeContext / RAG / memory
ReasoningLLM + workflow rules
ToolsCRM / API / files / DB
ControlApproval / logging / fallback
Каждый tool описывается как разрешённая операция с понятным входом и результатом. Неопределённость, недоступность источника или выход за границы роли не должны превращаться в скрытую импровизацию агента.
05 / Как разрабатываем
Сначала сценарий и критерии приёмки. Потом — агент.
01Process map
Выбираем один сценарий, который действительно требует AI.
02Tool contract
Фиксируем данные, системы и разрешённые операции.
03Failure modes
Заранее описываем исключения, недостаток данных и точки эскалации.
04Prototype
Проверяем core loop на реальных примерах и данных.
05Evals
Тестируем качество не по одной красивой демонстрации, а по набору сценариев.
06 / APPROVEHuman Gates
Отдельно принимаем решения о внешних и критических действиях.
07Integration
Подключаем production-системы только после bounded pilot.
08Operate
Логи, ошибки и изменения моделей становятся частью сопровождения.
06 / Кейсы
Примеры agent-style архитектуры в реальных проектах.
AI Tender Automation
Многошаговый pipeline поиска, документов, анализа, расчёта и CRM с подтверждением критических действий человеком.
Product Owner / AI Transformation
Открыть кейс ↗Human Reflection Engine
Memory Retrieval, Context Builder, evaluation и safety для долгосрочного AI-ассистента.
Product Strategist / Agent Workflow Design
Открыть кейс ↗Knowledge layer
Корпоративная база знаний / RAG: как устроить поиск и ответы по корпоративным источникам ↗
Corporate layer
Когда агенты должны работать как часть единого интерфейса к знаниям и системам компании: корпоративный AI-ассистент ↗
Agent knowledge
Как подключать корпоративные документы к агенту без передачи всей базы в каждый prompt: RAG для бизнеса ↗
Architecture choice
Не каждый процесс требует агента: AI-агент, чат-бот или workflow — что выбрать ↗
07 / FAQ
До оценки проекта.
Цена определяется числом шагов, интеграций, исключений и требованиями к контуру. Считать по «одному агенту» без process map обычно бессмысленно.
Сначала ограничиваем пилот одним сценарием. Срок полной интеграции зависит прежде всего от систем и доступа к данным, а не от выбора LLM.
Да: от разбора процесса и tool contract до пилота, интеграции и критериев приёмки.
Да, если у системы есть подходящий способ интеграции и заранее определены права агента.
Для этого проектируются evals, fallback, ограниченные права и Human Gates для дорогих ошибок.
Не всегда. Она нужна, если агент должен отвечать или действовать на основе внутренних документов и правил компании.
Есть процесс для AI-агента?Разобрать процесс ↗