Разработка AI-агента под бизнес-процесс
Один процесс, который агент ведёт целиком и знает, где остановиться и передать работу человеку.
Большинство проектов с AI-агентами ломаются в одном и том же месте. Демо отвечает на десять вопросов идеально, потом приходит живой клиент со слегка нестандартным запросом, и никто не понимает, что агент сделал и почему. Модель тут почти никогда не виновата. Виновато то, что никто не определил, где заканчиваются полномочия агента.
Я строю в обратном порядке. Сначала выбираем один процесс, который сегодня стоит вам реальных денег: входящие заявки, разбор обращений, приём документов, квалификация лидов. Потом фиксируем, что агент решает сам, что обязан эскалировать и как мы неделя за неделей поймём, становится он лучше или хуже.
Кому подходит
- Процесс повторяется десятки или сотни раз в неделю, и люди тратят время на чтение и перепечатывание.
- Команда примерно от 5 до 200 человек, где у процесса есть хозяин, способный ответить на вопросы по нему.
- Вы можете показать реальные примеры: прошлые заявки, живые документы, ответы, которые отправляла команда.
Если процесс случается дважды в месяц или никто не может сказать, как выглядит правильный результат, агент здесь не нужен, и я скажу об этом до того, как вы что-то потратите.
Что вы получаете
- Работающий агент на ваших данных, развёрнутый там, где команда уже работает: веб, Telegram, почта или ваш продукт.
- Ограничения: на что он отвечает, что обязан отклонить и точка, в которой подключается человек.
- Набор тестов из ваших реальных кейсов, чтобы изменения измерялись, а не обсуждались на словах.
- Передача оператору с полным контекстом, чтобы человек не начинал с нуля.
- Логи и простая панель: объём, доля эскалаций, где агент ошибается.
- Документ передачи и разбор системы, чтобы команда вела её без меня.
Как идёт работа
Один созвон плюс ваши реальные примеры. Определяем границу процесса, критерий успеха и то, чего не должно случиться никогда.
Агент закрывает только основной сценарий, на ваших данных, с эскалацией на всё остальное. Обычно готово примерно за две недели.
Теневой режим или небольшая доля реального объёма. Смотрим на тесты, а не на впечатления, и чиним то, что действительно ломается.
Расширяем покрытие там, где цифры это оправдывают, пишем передачу, обучаем вашего оператора.
Вопросы, которые задают первыми
- Чем AI-агент отличается от автоматизации, которая у нас уже есть?
- Автоматизация идёт по фиксированному пути, который вы прописали заранее. Агент сам выбирает путь, и поэтому полезен на грязном входе: свободный текст, документы, которые каждый раз выглядят по-разному. Если вход уже структурирован и правила стабильны, обычная автоматизация дешевле и надёжнее, и я порекомендую именно её.
- Сколько стоит содержать его каждый месяц?
- Расход на модель для типичного агента поддержки или приёма заявок при умеренном объёме обычно укладывается в 30 до 200 евро в месяц, плюс хостинг. Я считаю это на этапе оценки, так что стоимость эксплуатации вы видите до начала работ, а не узнаёте потом.
- Данные обязательно должны уходить из компании?
- Не обязательно. Можно работать через API без обучения на ваших данных, держать поиск внутри вашей инфраструктуры или взять локальную модель, чтобы данные не покидали контур вообще. Выбор влияет на качество и цену, и мы делаем его явно в самом начале.
- Что происходит, когда агент ошибается?
- Он эскалирует, а не выдумывает. У каждого агента, который я делаю, есть явный путь отказа и передача с полным контекстом человеку. Ошибки, которые всё же прошли, попадают в набор тестов, и следующая версия перестаёт их повторять.
- Кому принадлежит код?
- Вам. Код, промпты, набор тестов и документация ваши с момента передачи и работают без меня.
Почитать по теме
Все услуги
Поиск по вашим знаниям, встроенный в продукт, который вы уже поставляете, с ответами, которые показывают источник.
ЧитатьНеделя работы, которая говорит, какие три вещи сделать с ИИ, сколько каждая стоит и что не трогать.
Читать