Услуга

ИИ-агенты, которые не только отвечают, но и действуют

Заявка с сайта пришла в субботу, бот ответил, а в понедельник менеджер переносит её в CRM руками. ИИ-агент делает эти шаги сам и останавливается там, где нужно решение человека. Каждый лид с этого сайта проходит через нашу Apros CRM, где мы собираем своих агентов. Разработку начинаем с пилота на одном процессе.

Что делает агент

Три типа ИИ-агентов под разные процессы

  • Агент-оператор заявок

    Принимает лиды 24/7: уточняет детали, квалифицирует по вашим критериям, записывает в CRM. Менеджер утром видит разобранные заявки, а не сырые сообщения. Агент готовит задачу, а кому её отдать, решает руководитель.

    Когда подходит: бизнес с большим потоком входящих заявок, где первый ответ важен, но рутинен.

  • Агент базы знаний

    Ищет ответы в ваших документах, каталоге, FAQ — и даёт точный ответ на вопрос клиента или коллеги. Это RAG: агент не выдумывает и не «обучен» раз и навсегда. Он сверяется с вашей актуальной базой при каждом запросе.

    Когда подходит: техническая поддержка, внутренний helpdesk, сервисные компании с большим FAQ.

  • Агент-автоматизатор

    Классифицирует входящие запросы, маршрутизирует между отделами, ставит задачи в таск-трекере, вносит данные в CRM или 1С. Выполняет последовательность действий вместо того, чтобы просто ответить.

    Когда подходит: команды, где одна заявка проходит через несколько шагов вручную — и каждый шаг можно описать правилом.

Стоимость

Сколько стоит разработка ИИ-агента и за что вы платите

Сначала пилот на одном процессе, потом агент в продакшне. Пилот показывает агента на ваших заявках до того, как вы решитесь на большой бюджет.

  • 01
    Пилот на одном процессе
    Один сценарий, одна система, журнал действий. Видно, как агент справляется с вашими заявками
    60 000 ₴ – 120 000 ₴
    $1 450 – $2 9003–5 недель
  • 02
    Агент в продакшне
    Доступ к CRM и инструментам, полная база знаний, все интеграции, аналитика по логам
    180 000 ₴ – 400 000 ₴
    $4 300 – $9 6002–3 месяца

Сумму фиксируем после разбора процесса, платите поэтапно. Сопровождение агента — от 5 000 грн в месяц плюс оплата токенов модели по факту.

Посчитать под ваш проект

Что умеет агент

Четыре сценария, где агент снимает рутину с команды

Сценарии

  • Квалификация лидов 24/7. Запрос пришёл в 22:00 — агент уточнил потребности, проверил соответствие вашим критериям и поставил задачу менеджеру со статусом «горячий» или «отложить». Менеджер утром не разгребает почту — он сразу знает, кому перезвонить первым. Так работает наша Apros CRM: через неё проходит каждый лид с этого сайта.
  • AI-поиск по базе знаний (RAG). Вы загружаете договоры, инструкции, каталог, условия работы. Агент находит точный ответ и цитирует источник. Если вопрос за пределами базы — передаёт человеку, не выдумывает. Правило неизменно: ответ только из ваших данных.
  • Автоматическая обработка заявок. Новая заявка в форме → агент читает текст, определяет тип, выбирает ответственный отдел, ставит задачу в Jira или Trello, отправляет клиенту подтверждение. Цепочка, которая раньше проходила через живого человека, теперь идёт сама — критические решения остаются за менеджером.
  • Интеграция с CRM и внутренними системами. Агент не изолирован: он записывает в CRM, читает из 1С, пишет в Telegram, вызывает вебхуки. Это не отдельный «AI-продукт», а ещё один сервис в вашей инфраструктуре, который действует по вашим правилам.

Как мы работаем

Сначала пилот, потом продакшн — агент за пять шагов

  1. Разбор процесса (30 минут)

    Где в ваших заявках рутина, которую можно описать правилом? Какие системы уже есть? Что критично и требует подтверждения человека? Определяем один сценарий для пилота. На выходе: карта процесса + определённый пилотный сценарий + рекомендованный стек.

  2. Пилот-агент за 3–5 недель

    Собираем MVP на одном сценарии: подключаем к вашей базе знаний или CRM, настраиваем логику действий, деплоим в тестовую среду. Вы видите агента в работе, а не презентацию. На выходе: рабочий пилот + первый журнал действий (какие заявки обработал, где передал человеку).

  3. Подключение данных и CRM

    Загружаем полную базу знаний, подключаем все интеграции. Тестируем на реальных кейсах — проверяем, где агент отвечает правильно, где промахивается, исправляем. На выходе: агент на полной базе + подключённые интеграции + список исключительных случаев, где передаёт человеку.

  4. Запуск и контроль качества по логам

    Выводим в продакшн — вместе с наполнением базы и тестированием это 2–3 месяца. После запуска просматриваем логи вместе: доля автоматически обработанных заявок, время первого ответа, количество передач менеджеру. Исправляем до стабильной работы. На выходе: агент в продакшне + настроенная аналитика + базовая метрика качества.

  5. Развитие

    Агент не статичен: появляются новые типы заявок, расширяется база, растут интеграции. Развиваем по ретейнеру или почасово. На выходе: актуальная база + регулярный просмотр логов + новые сценарии в работе.

Частые вопросы

Что уточняют о внедрении AI-агента

Демо агента

Покажем агента, который уже работает, — за 30 минут

  • 30 минутОнлайн-встреча 1:1
  • Удобный форматВидео или звонок
  • Фокус на решенииПрактичные ответы

Подробнее

Что такое ИИ-агент и какую работу он снимет с команды

Чем агент отличается от чат-бота

Возьмём одну заявку. Чат-бот отвечает клиенту в окне сайта, и на этом его работа заканчивается. ИИ-агент получает ту же заявку как задачу. Он читает текст, сверяется с вашими данными, создаёт сделку в CRM и ставит задачу менеджеру. Он действует в пределах выданных прав и записывает каждый шаг в журнал.

Агентами сейчас называют и обычные скрипты с новой вывеской, поэтому смотрите на результат. После бота у менеджера остаётся переписка, после агента — заполненная карточка и задача со сроком. Подробнее о том, чем агент отличается от чат-бота, мы написали в блоге. Про сами боты есть отдельная статья, что такое чат-бот.

Задачи, которые ИИ-агент для бизнеса берёт на себя

Чаще всего начинают с ночной заявки. Агент уточняет детали и создаёт сделку в CRM, так что утром менеджер звонит уже подготовленным. Другая частая задача — сортировка обращений. Агент определяет тип обращения и готовит задачу в таск-трекере, а кому её отдать, решает руководитель. Ещё агент отвечает по вашей базе знаний и показывает, из какого документа взял ответ. То, чего в базе нет, разбирает сотрудник. Наконец, агент готовит черновики писем и отчётов, а человек их читает и отправляет сам.

Если вам нужны только ответы клиентам, агент избыточен. С этим справятся чат-боты и ИИ-ассистенты, они проще. Для звонков есть отдельное направление — голосовые боты.

Что агент делает сам, а где останавливается

Уровень самостоятельности настраиваем до старта, их три. На первом агент сам выполняет действие. На втором он предлагает, а человек подтверждает. На третьем агент только готовит черновик. Отказ клиенту, оплата и удаление данных всегда требуют подтверждения человека.

Каждое действие попадает в журнал: что сделал агент и почему. За людьми остаются решения, цена и разговор с клиентом. Агент берёт на себя шаги между ними. Начинать удобно со второго уровня. Когда по журналу видно, что предложения точные, часть шагов переводим на первый.

Сколько стоит разработка ИИ-агентов и от чего зависит цена

Пилот на одном процессе стоит 60 000–120 000 грн и занимает 3–5 недель. В него входят разбор процесса, подключение к одной системе, настройка логики и запуск в тестовой среде. Если эффекта нет, это видно уже на пилоте, до расходов на продакшн. Агент в продакшне с доступом к CRM и инструментам — 180 000–400 000 грн и 2–3 месяца. Внутри вилки цену двигают число сценариев, число систем для подключения, объём базы знаний и уровень самостоятельности. Чем больше прав у агента, тем больше проверок нужно заложить.

Каждый месяц вы отдельно платите за сопровождение, от 5 000 грн, и за токены модели по факту. Чтобы получить расчёт под ваш процесс, заполните бриф онлайн.

Когда агент не окупится

Агент ускоряет процесс, который уже есть. Если процесса нет, ускорять нечего. Не окупится он и там, где каждый запрос уникален и закрывается только разговором, потому что агенту нечего повторять. Без системы, куда записывать результат, агент работает вхолостую. И последний случай, когда ошибка агента стоит дороже ручной работы, которую он экономит. Например, любое неверное действие сразу уходит клиенту.

В таких случаях начинать стоит с внедрения CRM или простого бота в Telegram. Агента можно добавить позже, когда появится процесс, который он ускорит.

Права агента продумываем с первого дня, а не после ошибки

Каждый лид с этого сайта проходит через нашу Apros CRM. В ней AI-агенты с 15+ инструментами работают в пределах прав доступа. Уровней ролей четыре, а права можно ограничить вплоть до отдельного поля. Агентов, их навыки и цепочки действий собираем в AI Studio, визуальном конструкторе.

Поэтому у каждого агента, которого мы делаем, есть роль, список разрешённых действий и журнал. Студия работает с 2016 года и сделала более 500 проектов. Офисы в Харькове и Киеве.

Где живёт агент и как мы бережём ваши данные

Агент — не отдельный «AI-продукт», а ещё один сервис в вашей инфраструктуре. Он пишет в CRM, читает из 1С, отправляет сообщения в Telegram и вызывает вебхуки. Модели подключаем через API по корпоративным условиям, ваши данные не попадают в обучение публичных моделей. NDA и условия хранения прописываем в договоре до старта.

Если задача шире одного агента, посмотрите на автоматизацию бизнес-процессов. Создать ИИ-агента под ваш процесс проще, когда видишь, как он работает вживую. Для демо достаточно описать в форме ниже один процесс, который сейчас делают руками.