AI-агенты
Внедрение AI-агентов в бизнес-процессыкоторые берут на себя рутину
Разрабатываем AI-агентов, которые обрабатывают заявки и документы, отвечают клиентам и готовят отчёты. Работают с вашими 1С и CRM, под контролем сотрудников.
Сценарии
Что берут на себя AI-агентыв B2B-компании
Обработка входящих заявок
Агент читает письма и формы, квалифицирует лид, заполняет карточку в CRM и ставит задачу менеджеру.
Сверка документов
Сравнивает счета, накладные и акты с данными 1С, находит расхождения и отправляет их ответственному.
Ответы клиентам 24/7
Отвечает дилерам и покупателям по вашей базе знаний, статусам заказов и остаткам. Сложные вопросы передаёт человеку.
Отчёты по запросу
Руководитель спрашивает обычными словами — «продажи по регионам за квартал» — и получает таблицу и вывод.
Помощник для сотрудников
Отвечает по регламентам, инструкциям и договорам компании. Новые сотрудники быстрее входят в работу.
Заказы из почты и мессенджеров
Распознаёт заказ в свободной форме, сверяет артикулы и остатки и создаёт документ в учётной системе.
Архитектура
Как устроен AI-агентот входящего письма до действия
Шаг 1
Источники
Почта, формы на сайте, мессенджеры, CRM, 1С, файлы и базы знаний
Шаг 2
AI-агент
Языковая модель, инструменты и бизнес-правила: что можно делать, а что нельзя
Шаг 3
Действие
Запись в CRM, документ в 1С, ответ клиенту, отчёт или задача сотруднику
Шаг 4
Контроль
Человек подтверждает важные решения, каждое действие агента пишется в журнал
Процесс
Как проходит внедрениесначала проверка, потом разработка
- 01
Аудит процессов
Находим рутину, где агент окупится быстрее всего, и фиксируем метрики: время обработки, ошибки, нагрузку на сотрудников.
- 02
Прототип на ваших данных
Собираем рабочий прототип на реальных письмах, документах и базе знаний, чтобы проверить качество до разработки.
- 03
Интеграция
Подключаем агента к 1С, CRM, почте и мессенджерам, настраиваем права доступа и сценарии передачи человеку.
- 04
Запуск и развитие
Запускаем на части потока, сравниваем с метриками до внедрения и расширяем сценарии. Сопровождаем после запуска.
Безопасность
Данные под контролеми понятные правила для агента
Технологии, с которыми работаем
- YandexGPT
- GigaChat
- OpenAI API
- LangChain / LangGraph
- n8n
- Python
- Next.js
- PostgreSQL + pgvector
- 1С
- amoCRM / Битрикс24
Модель подбираем под задачу и требования к данным. Если вокруг агента нужен целый сервис или обмен с учётными системами, подключаем смежные направления.
Данные в России
Российские модели (YandexGPT, GigaChat) или развёртывание на ваших серверах.
152-ФЗ
Персональные данные обезличиваются до отправки в модель, доступы разграничены.
Человек в контуре
Оплаты, отгрузки и ответы по спорным вопросам агент отдаёт на подтверждение.
Прозрачность
Журнал всех действий агента: что получил, что решил, что сделал.
Кейсы
Проекты с AIкоторые уже работают
FAQ
Частые вопросыоб AI-агентах
Чем AI-агент отличается от чат-бота?
Чат-бот отвечает по заранее прописанным сценариям. AI-агент понимает запрос в свободной форме, сам выбирает нужный инструмент — CRM, 1С, базу знаний — и выполняет действие: создаёт сделку, сверяет документ, готовит отчёт.
Можно ли не передавать данные зарубежным сервисам?
Да. Используем российские модели YandexGPT и GigaChat или открытые модели, развёрнутые на ваших серверах. Персональные данные можно обезличивать до обработки.
С какими системами интегрируется агент?
С 1С, amoCRM, Битрикс24, почтой, Telegram, формами на сайте, таблицами и любыми системами, у которых есть API.
Что будет, если агент ошибётся?
Критичные действия (оплаты, отгрузки, ответы по спорным вопросам) агент отправляет на подтверждение сотруднику. Все решения пишутся в журнал, поэтому ошибку легко найти и исправить в правилах.
Сколько стоит внедрение?
Зависит от числа сценариев и интеграций. Стартовая стоимость B2B-проектов — от 1 200 000 ₽ за первую рабочую версию (MVP). Точную смету фиксируем в договоре после аудита и технического обсуждения.