Не чат-бот и не ИИ-модель. Как работает ИИ-агент?
Для начала вспомним базу: что такое ИИ-агенты, как они работают и чем отличаются от чат-ботов, которых все вокруг уже успели внедрить. Чтобы качественно настроить собственного ИИ-агента, важно понимать принципы работы этой технологии, ее возможности и ограничения.
Итак, ИИ-агент – это умная система с искусственным интеллектом “под капотом”, она может самостоятельно анализировать поступающие запросы, принимать решения и совершать определенные действия. У ИИ-агента есть цель, инструменты и методы, которые помогают ее достичь, а также контекст, позволяющий принять оптимальное решение в ходе работы.
Иными словами, это не просто бот, отвечающий по прописанному сценарию – ИИ-агент функционирует как самодостаточный цифровой ассистент. Он планирует онлайн-встречи, обрабатывает заказы, делает ресерч и сбор аналитики, переписывается с клиентами и инициирует другие действия без вмешательства человека потому что, в отличие от чат-бота предыдущих поколений, понимает, что происходит.
Почувствуйте разницу – пока чат-бот реагирует на слова-ключевики, которые прописаны в сценарии, ИИ-агент по-настоящему понимает, что происходит, адаптируется к ситуации, запоминает и учится, используя при этом различные базы знаний.
К примеру, бот в техподдержке просто переключит вас на нужный раздел с информацией, которая может быть для вас актуальна. ИИ-агент же заведет заявку по запросу, уточнит детали, интересующие клиента и проверит текущий статус, не утруждая человека лишними кликами. Так что хорошо настроенный ИИ-агент действительно способен помочь бизнесу расти и масштабироваться без увеличения штата и, как следствие, фонда оплаты труда.
Важно также не смешивать понятия, и отличать ИИ-агента от модели искусственного интеллекта. Так, если ИИ-модель только “думает”, ИИ-агент еще и действует. Пока ИИ-модель ждет команды от человека, агент принимает решение.
В случае с языковой моделью, речь обычно идет о выполнении разовой задачи, а ИИ-помощники запускают целый цикл действий. Интеллектуальные агенты взаимодействуют не только с промптером – к ним можно подключить целую сеть интеграций для достижения цели. Наконец, для улучшения работы модели всегда нужен человек, а вот ИИ-агент умеет самонастраиваться и действовать автономно.
Кейс 1. Anthropic стала первой компанией, выпустившей автономного агента – это случилось осенью 2024 года. Claude 3.5 Sonnet умел видеть экран и работать в интернете и в приложениях для ПК, нажимая на клавиши, перемещая курсор и кликая мышкой. Осенью 2025 года был запущен Claude Agent SDK, который превратил Claude не просто в чат-модель, а в полноценную платформу для разработки интеллектуальных агентов. Они могут работать с файлами, выполнять команды и решать задачи в реальной среде.
Кейс 2. В конце 2024 года Google презентовало семейство ИИ-агентов – Project Mariner. Решение можно было использовать для поиска рейсов и отелей, покупок, поиска рецептов – в общем, всего, ради чего обычно нужно было долго “гуглить”. Другие агенты из этого семейства специализировались на других задачах. Например, Deep Research помогал создавать многошаговые планы исследований, Jules подхватывал задачи кодирования, облегчая жизнь разработчикам.
Кейс 3. В январе 2025 года полностью автономного пользовательского ИИ-агента Operator представила OpenAI – он умеет выполнять многошаговые задачи на компьютере от имени пользователя. Пользовательский интерфейс отсылает к ChatGPT. ИИ-агента можно попросить забронировать авиабилеты, подобрать выгодный тариф или спланировать посты в соцсетях.
В каких процессах полезны ИИ-агенты
ИИ-агенты, как мы уже выяснили, становятся полноценными исполнителями задач, которые охватывают широкий спектр направлений – от продаж до управления персоналом. Рассмотрим подробнее, в каких областях бизнеса.
Продажи. Скорость реакции на запросы клиентов остается критически важной – не всегда выигрывает тот, у кого лучший продукт, зачастую успех зависит от того, насколько быстро компания может ответить на запрос потенциального покупателя.
ИИ-агенты способны мгновенно обрабатывать входящие обращения, квалифицировать лиды, задавать уточняющие вопросы и предлагать решения. После этого они передают "тёплого" клиента в отдел продаж, что позволяет минимизировать время ожидания и повысить вероятность заключения сделки. ИИ-агенты работают без необходимости делать перерывы, что делает их незаменимыми помощниками в сфере продаж.
Службы поддержки. Когда вы обращаетесь в службу поддержки через чат и получаете быстрые и информативные ответы, это, скорее всего, заслуга ИИ-агента. Такие системы способны не только предоставлять информацию, но и задавать уточняющие вопросы, а также выполнять конкретные действия, например, изменять тарифы или блокировать банковские карты.
Это позволяет значительно сократить время ожидания и повысить уровень удовлетворенности клиентов.
Автоматизация покупок в интернет-магазинах. В сегменте e-com ИИ-агенты играют ключевую роль в процессе выбора товаров и оформления заказов. Они помогают клиентам найти нужный продукт, проверяют его наличие на складе, рекомендуют аналоги и рассчитывают стоимость доставки.
Более того, такие агенты могут полностью автоматизировать процесс оформления заказа, что позволяет клиентам совершать покупки в любое время суток, не дожидаясь помощи со стороны живых операторов.
Сервисы бронирования. Множество офлайн-бизнесов, таких как салоны красоты, фитнес-центры, стоматологии и массажные салоны, активно внедряют ИИ-агентов для автоматизации процесса бронирования услуг. Клиенты могут просто написать сообщение в директ или на сайт, а ИИ-агент выполнит все необходимые действия: уточнит желаемую услугу, найдет подходящее время для записи, забронирует услугу и отправит напоминание перед визитом. Это позволяет упростить процесс и снизить нагрузку на администраторов.
Маркетинг. В сфере маркетинга ИИ-агенты также находят широкое применение. Они помогают автоматизировать процессы, связанные с анализом данных, созданием рекламных кампаний и управлением контентом. Благодаря аналитическим возможностям ИИ, компании могут лучше понимать потребности своей аудитории, что позволяет им разрабатывать более целевые и эффективные маркетинговые стратегии.
Например, ИИ-агенты умеют сегментировать клиентскую базу по конкретному признаку. А еще они хорошо собирают информацию из разных источников, причем не только в текстовом формате.
Барьеры и ограничения в работе с ИИ-агентами
О чем стоит знать перед внедрением интеллектуальных помощников?
- Множество проектов терпят неудачу из-за сопротивления сотрудников. Люди действительно боятся, что их заменят роботы, поэтому с ними нужно работать и объяснять, как изменятся их задачи и роль в компании.
- Часто у сотрудников просто нет времени на то, чтобы учиться работать с новыми инструментами самостоятельно, сложно выделить на это свободную минутку, а затем перестроить процесс.
- Если говорить про организационные моменты, самая сложная часть – это экономическое обоснование. Есть подход, предполагающий, что обоснование ИИ-агентов измеряется в людях сколько человек удалось освободить от этих задач. Но результат не всегда такой явный и прямой. К слову, быстрого эффекта здесь обычно и не бывает, и компании, ожидающие, что технология окупится моментально, испытывают разочарование.
- Среди причин неудачи внедрения ИИ-агентов могут быть также выбор неподходящих процессов, слабая координация между бизнесом и ИТ, попытка автоматизировать «грязные» процессы. Стоит понимать, что развитие ИИ-агентов – это стратегия, а не разовые проекты.
- Встречается и неготовность инфраструктуры: если в компании нет стандартизированных данных или регламентов, ИИ-агент станет частью хаоса, а не решением.
- Не стоит забывать и про ИИ-галлюцинации. Даже самый умный помощник не все понимает “по-человечески” и в нестандартной ситуации может отреагировать некорректно.
- ИИ-агенты требуют донастройки и обучения даже после внедрения с учетом того, что процессы в компаниях тоже постоянно перестраиваются, делать это необходимо ежегодно. Позиция “включил и будет работать годами” тут неуместна.
- Не все клиенты готовы общаться с ИИ-агентом, например, для страховых компаний часть коммуникации важно оставить менеджерам, ведь речь часто идет про тяжелые жизненные ситуации: несчастья и трагедии. В разгар конфликта клиенту тоже обычно хочется услышать живой голос.
Как собрать своего ИИ-агента
Самое главное – продумать весь процесс поэтапно.
1. Сформулировать цель: зачем вам ИИ-агент и что за задачи он должен взять на себя? Помните, что цель должна быть предельно конкретной и измеримой. Тогда и оценивать эффективность нового инструмента будет проще.
2. Опишите процесс, который нужно автоматизировать, разбейте его на этапы. Не игнорируйте даже мелкие этапы: то, что вам “и так ясно”, совсем не очевидно для интеллектуального помощника.
3. Напишите подробное ТЗ агенту: представьте, что делаете это для нового сотрудника, который плохо представляет себе, что происходит у вас в компании. Это основа логики поведения вашего ИИ-агента. Важно продумать все формулировки, все реакции на нестандартные запросы. От качества ТЗ зависит интеллект вашего агента.
4. Определитесь с технологией или платформой, на базе которой будет работать агент. Возможно, вы хотите попробовать готовый no-code конструктор, решение на базе GPT. Плюсов много: можно не программировать самостоятельно, работать по договору, добавлять или удалять вопросы, вносить новые материалы в базу знаний, корректировать ответы. Такие платформы хорошо подходят для быстрого запуска без разработчиков.
Однако важно решить, кто будет курировать и поддерживать проект, учитывая, что агентам требуется регулярная оптимизация, коррекция логики и обновления.
Если ресурсов у компании (как и ожиданий от ИИ-агента) больше, это может быть кастомная разработка с участием программистов. По сути, вы будете собирать ИИ-агента с нуля, используя ваши сервисы, данные и инфраструктуру. Работает это так: вы выбираете модель (GPT, Claude, Mistral и т.д.), проектируете архитектуру, настраиваете интеграции с CRM, сайтом, базами данных, мессенджерами. Здесь можно учесть все нюансы конфиденциальности, нестандартных процессов и пр.
5. Не игнорируйте этап обучения и тестирования агента на реальных диалогах – даже самый умный ИИ будет ошибаться, если его предварительно тщательно не настроить. Тестируйте, корректируйте – без этого хорошо работать помощник не будет. Предварительно важно подготовить данные для обучения – это могут быть текстовые стенограммы (журналы чатов, тикетов поддержки или e-mail), голосовые записи, журналы взаимодействия и пр.
6. По готовности агента интегрируйте его в рабочую среду, подключите к сайту, корпоративным средствам связи, CRM и пр. Настройте аналитику – агент должен отслеживать количество обращений, ошибок, конверсий и других показателей. Это поможет вам в будущем вовремя заметить ошибки.
Подведем итог: для успешного внедрения ИИ-агента важно учесть массу нюансов. И даже если вы предусмотрели совсем все, стоит помнить о том, что искусственный интеллект не всесилен. Это не чудо, а рабочий инструмент, который при необходимости можно и отключать, по старинке переводя задачи на сотрудников.
