Послуга

AI-агенти для бізнесу: розробка і впровадження

Чат-бот відповідає на питання. Агент іде далі: приймає заявку, кваліфікує її, записує в CRM, ставить задачу менеджеру. Людина підключається тільки там, де рішення критичне. Наш власний продукт Apros CRM вже працює на такому агенті. Стек: Node.js + OpenAI / Anthropic API.

Що робить агент

Три типи AI-агентів — під ваш процес

Що вміє агент

Чотири сценарії, де агент знімає рутину з команди

Сценарії

  • Кваліфікація лідів 24/7. Запит прийшов о 22:00 — агент уточнив потреби, перевірив відповідність вашим критеріям і поставив завдання менеджеру зі статусом «гарячий» або «відкласти». Менеджер вранці не розгрібає пошту — він одразу знає, кому передзвонити першому. Так само це зроблено в Apros CRM.
  • AI-пошук по базі знань (RAG). Ви завантажуєте договори, інструкції, каталог, умови роботи. Агент знаходить точну відповідь і цитує джерело. Якщо питання за межами бази — передає людині, не вигадує. Правило незмінне: відповідь тільки з ваших даних.
  • Автоматична обробка заявок. Нова заявка у формі → агент читає текст, визначає тип, вибирає відповідальний відділ, ставить задачу в Jira або Trello, надсилає клієнту підтвердження. Ланцюжок, який раніше проходив через живу людину, тепер іде сам — критичні рішення залишаються за менеджером.
  • Інтеграція з CRM і внутрішніми системами. Агент не ізольований: він записує в CRM, читає з 1С, пише в Telegram, викликає вебхуки. Це не окремий «AI-продукт», а ще один сервіс у вашій інфраструктурі, який діє за вашими правилами.

Як ми працюємо

Спершу пілот, потім продакшн — агент за п’ять кроків

  1. Розбір процесу (30 хвилин)

    Де у ваших заявках рутина, яку можна описати правилом? Які системи вже є? Що є критичним і вимагає підтвердження людини? Визначаємо один сценарій для пілоту. На виході: карта процесу + визначений пілотний сценарій + рекомендований стек.

  2. Пілот-агент за 2 тижні

    Збираємо MVP на одному сценарії: підключаємо до вашої бази знань або CRM, налаштовуємо логіку дій, деплоїмо в тестове середовище. Ви бачите агента в роботі, а не презентацію. На виході: робочий пілот + перший журнал дій (які заявки обробив, де передав людині).

  3. Підключення даних і CRM

    Завантажуємо повну базу знань, підключаємо всі інтеграції. Тестуємо на реальних кейсах — перевіряємо, де агент відповідає правильно, де промахується, виправляємо. На виході: агент на повній базі + підключені інтеграції + список виняткових випадків, де передає людині.

  4. Запуск і контроль якості за логами

    Виводимо в продакшн — разом із наповненням бази і тестуванням це 4-6 тижнів від старту. Перші 2 тижні переглядаємо логи разом: частка автоматично оброблених заявок, час першої відповіді, кількість передач менеджеру. Виправляємо до стабільної роботи. На виході: агент у продакшні + налаштована аналітика + базова метрика якості.

  5. Розвиток

    Агент не статичний: з’являються нові типи заявок, розширюється база, ростуть інтеграції. Розвиваємо за ретейнером або погодинно. На виході: актуальна база + регулярний перегляд логів + нові сценарії в роботі.

Часті питання

Що уточнюють про впровадження AI-агента

Демо агента

Покажемо агента, який вже працює, — за 30 хвилин

  • 30 хвилинОнлайн-зустріч 1:1
  • Зручний форматВідео або дзвінок
  • Фокус на рішенніПрактичні відповіді
Де зручніше зв’язатися?

Ваші дані захищені та не передаються третім особам.

Детальніше

Що таке AI-агент для бізнесу, коли окупається і коли ні

AI-агент — це не просто інтелектуальніший чат-бот. Агент отримує задачу і виконує послідовність дій: читає дані, приймає рішення за правилами, записує результат у систему, нотифікує потрібну людину. Розробка AI-агентів — молодший напрямок, ніж чат-боти, але вже не експеримент: у нас є власний доказ — Apros CRM, де AI-агент обробляє вхідні ліди щодня. Про Apros CRM →

Впровадження AI-агентів окупається там, де є повторювані процеси з чіткими правилами і великим обсягом. Заявка приходить у певному форматі, проходить один і той самий набір кроків, потрапляє в CRM — ось ідеальна задача для агента. Якщо ваш процес кожного разу виглядає по-різному і вимагає творчого рішення — агент не допоможе, там потрібна людина.

Категорія «AI-агент» зараз перегріта хайпом. Частина того, що продають як «агентів», — це автоматизовані скрипти з красивою назвою. Ми будуємо агентів на Node.js з підключенням до OpenAI або Anthropic API, RAG-пошуком по базі знань і реальними інтеграціями з CRM, 1С, Telegram. Пілот за 2 тижні на одному сценарії, повний запуск — 4-6 тижнів: щоб ви бачили реальний результат, а не обіцянки.

Ключова відмінність від чат-бота проста: бот відповідає, агент діє. Якщо ваш менеджер щодня витрачає годину на те, щоб переписати заявку з форми в CRM, поставити задачу в Jira і надіслати підтвердження клієнту — агент робить ці три кроки сам. Менеджер підключається до виняткових кейсів і до угоди. Саме так описаний процес у Apros CRM і саме так ми пропонуємо будувати агентів для клієнтів.

Кому агент не потрібен: бізнес, де заявок менше 20 на тиждень; ніші, де кожен запит унікальний і закривається тільки живою розмовою; компанії, які ще не мають CRM і базових процесів — агент не замінить процес, він його прискорює. У таких випадках краще розпочати з Telegram-бота або простого чат-бота для сайту. Telegram-боти для бізнесу →

Якщо ваш обсяг і процеси підходять — покажемо, як це виглядає на демо-дзвінку: 30 хвилин, Apros CRM зсередини, конкретне рішення для вашого сценарію. Розробка та впровадження AI-агента — частина ширшого напрямку автоматизації бізнес-процесів. Автоматизація бізнес-процесів →