Агент сам отвечает клиентам, готовит отчёты, парсит данные и работает с CRM — без участия человека на каждом шаге. Строим на ChatGPT, Claude и open-source моделях.
Типовые сценарии, которые окупаются быстрее всего. Ваш случай обсудим отдельно.
Отвечает по вашей базе знаний, а не выдумывает
Агент отвечает на типовые вопросы клиентов в Telegram, WhatsApp или на сайте — по вашему каталогу, прайсу и регламентам. Сложное передаёт живому оператору вместе с историей диалога.
Утренний отчёт готов до вашего кофе
Агент собирает данные из CRM, аналитики и таблиц, сводит в отчёт и присылает в Telegram или на почту. Ежедневно, без напоминаний и без ошибок копипасты.
Следит за рынком, пока вы работаете
Цены конкурентов, новые объявления, упоминания бренда, изменения на сайтах — агент собирает, анализирует и присылает только то, что требует вашего внимания.
Заявки, письма и документы — без ручного разбора
Агент читает входящие письма и заявки, извлекает данные, заносит в CRM, классифицирует и отвечает по шаблону или эскалирует. Распознаёт и сканы документов.
Фундамент любого серьёзного агента
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, где модель работает только с вашими данными: базой знаний, документацией, CRM-историей, PDF-контрактами. Ответы с указанием источника, без галлюцинаций. Используем LangChain, LlamaIndex, ChromaDB, Pinecone.
Python — лучший язык для AI. Мы не собираем агентов в no-code конструкторах: пишем код, который вы контролируете, который масштабируется и не зависит от чужой платформы.
Начинаем с малого работающего сценария — не с полугодового проекта
Находим процесс, где агент окупится быстрее всего: поддержка, отчёты, разбор заявок
Работающий агент на реальных данных, обычно 40–80 часов разработки
Сколько обращений закрыто без человека, сколько часов сэкономлено — цифры, не ощущения
Добавляем сценарии, каналы и интеграции. Мониторинг 24/7 уже включён
Чат-бот отвечает по сценарию. Агент выполняет задачу целиком: сам ищет информацию, обращается к вашей БД, отправляет письма, формирует отчёты и принимает решения по заданной логике. Человек нужен только там, где вы это явно предусмотрели.
Для этого строим RAG: модель отвечает только на основе ваших документов, с указанием источника. Если ответа в данных нет — агент честно говорит, что не знает, или передаёт вопрос человеку.
Разворачиваем open-source модели (Llama, Mistral) на вашем сервере — данные не покидают ваш контур. Либо используем корпоративные API с договорным запретом обучения на ваших данных.
Сервер (обычно 500–3000 руб/мес) плюс токены LLM-провайдера — зависит от объёма: для типовой поддержки это тысячи, не десятки тысяч рублей. Настраиваем кэширование и контроль расходов, лимиты видны в реальном времени.
Обычно «не взлетает» демо без интеграции с реальными данными и процессами. Мы 17 лет строим системы вокруг БД, CRM и API — агент встраивается в ваши процессы, а не живёт в отдельной вкладке. И начинаем с узкого сценария с измеримым результатом, а не с «AI для всего».
Оставьте номер — перезвоним в течение рабочего дня, разберём ваш процесс и скажем честно, окупится ли здесь AI-агент.
Отлично! Мы записали ваш номер и свяжемся с вами в ближайшее время.