Разработка и внедрение ИИ-агентов для бизнеса
Подключаем ИИ-агентов к рабочим процессам компании: агент отвечает клиентам по базе знаний, заполняет CRM, разбирает входящие документы, готовит отчёты и черновики — в ваших системах и с ограниченными правами. Действия с последствиями агент выполняет только после подтверждения сотрудника, каждый шаг записывается в журнал. Работаем с компаниями Алматы и всего Казахстана.
- CRM и 1С
- Подтверждение
- Журнал действий
Что такое ИИ-агент для бизнеса?
ИИ-агент (AI-агент) — это программа на основе языковой модели, которая не только отвечает на вопросы, но и выполняет шаги рабочего процесса: находит данные в CRM и 1С, заполняет поля, готовит документ, ставит задачу сотруднику. В отличие от чат-бота по сценарию, агент сам выбирает следующий шаг — но только среди инструментов и прав, которые ему выданы. InterLAB (Алматы, Казахстан) разрабатывает ИИ-агентов под конкретный процесс: с подтверждением человеком для значимых действий, журналом каждого шага и контролем расходов на модель.
Кому подходят ИИ-агенты
Отделам продаж с потоком входящих обращений
Заявки приходят с сайта, из WhatsApp и Telegram, менеджеры тратят время на одинаковые первичные вопросы и перенос данных в CRM. Агент отвечает по базе знаний, уточняет потребность и создаёт сделку с историей диалога.
Поддержке и сервису
Вопросы о статусе заказа, условиях и документах повторяются каждый день. Агент отвечает на них по вашим данным, а нестандартный случай передаёт сотруднику вместе с собранным контекстом.
Командам, которые работают с документами
Счета, договоры, заявки и акты приходят в разных форматах и проверяются вручную. Агент извлекает реквизиты и суммы, сверяет их с учётной системой и готовит черновик на проверку.
Компаниям с большой внутренней базой знаний
Регламенты, инструкции и прайсы разбросаны по папкам и чатам, ответы ищут у коллег. Внутренний агент находит ответ в документах компании и показывает, из какого документа он взят.
Какие задачи берёт ИИ-агент
Менеджеры отвечают на одни и те же вопросы клиентов
Агент отвечает в мессенджере или на сайте по базе знаний и актуальным данным: цены, наличие, условия, статус заказа. Если вопроса нет в базе или клиент просит человека, диалог с историей переходит менеджеру.
Данные из переписки вручную переносятся в CRM
Агент извлекает из обращения контакт, потребность и сроки, создаёт или обновляет карточку в CRM и ставит задачу ответственному. Менеджер начинает работу с заполненной карточкой, а не с пересказа переписки.
Входящие документы проверяются вручную
Агент распознаёт счёт, договор или заявку, извлекает реквизиты и суммы, сверяет их с 1С или CRM и показывает расхождения. Проведение и отправку подтверждает сотрудник.
Цифры к совещанию собираются вручную
Аналитический агент принимает вопрос обычным языком, строит запрос к базе данных с доступом только на чтение и возвращает таблицу вместе с запросом, по которому её можно проверить.
Ответы на внутренние вопросы ищут у коллег
Агент базы знаний ищет по регламентам и инструкциям компании (RAG — поиск по смыслу в ваших документах) и отвечает со ссылкой на источник, учитывая, к каким документам у сотрудника есть доступ.
Что входит в разработку ИИ-агента
пунктов
- Разбор процесса: где агент полезен, а где достаточно обычной автоматизации
- Сценарий агента: цель, инструменты, ограничения, точки передачи человеку
- Подключение к системам: CRM, 1С, мессенджеры, почта, базы данных, внутренние API
- База знаний для ответов по документам компании со ссылкой на источник
- Экран подтверждения: сотрудник одобряет, правит или отклоняет действие агента
- Журнал действий: запросы, вызовы инструментов, ответы и решения сотрудников
- Права агента по ролям — не шире, чем у сотрудника на той же задаче
- Тестовый набор сценариев и проверка качества ответов до запуска
- Лимиты и учёт расходов на вызовы языковой модели
- Пилот, обучение сотрудников и сопровождение после запуска
Сколько стоит ИИ-агент: ориентиры InterLAB
Начинаем с пилота одного сценария на ваших данных: качество и расходы видны до большого внедрения.
| Формат | Что входит | Ориентир | Срок |
|---|---|---|---|
| Пилот одного сценария | Например: ответы по базе знаний или разбор заявок и документов; тестовый набор сценариев и замер качества до запуска | от 800 тыс ₸ | 2–4 недели |
| Агент в работе | Интеграции с CRM, 1С и почтой; действия с подтверждением человека; журнал действий; маскирование данных | 2–6 млн ₸ | 1–3 месяца |
| Несколько агентов или модель на сервере компании | Несколько сценариев и отделов либо модель, развёрнутая на вашем сервере | от 6 млн ₸ | от 3 месяцев |
| Ежемесячно | Сопровождение и развитие сценариев; расходы на модель — по факту использования | от 150 тыс ₸ в месяц + модель | после запуска |
Это вилки, а не прайс: точную смету даём после разбора процесса. Расход на модель оцениваем на пилоте и ограничиваем лимитами; если модель стоит на вашем сервере, вместо оплаты вызовов — стоимость сервера.
Договор, оплата и гарантия
Одни условия для всех B2B-проектов: деньги привязаны к принятому результату, а цена этапа не меняется после старта.
| Условие | Как работаем |
|---|---|
| Оплата небольших проектов | Проект до 3 млн ₸ и MVP-спринт: 50% на старте, 50% после приёмки |
| Оплата крупных проектов | ERP, CRM, SaaS, порталы — по этапам на 1–2 месяца: 30% перед этапом, 70% после приёмки этапа по акту |
| Цена этапа | Фиксируется до старта. Новые требования оцениваем отдельно и берём в работу только после вашего согласия |
| Гарантия | 6 месяцев после приёмки: бесплатно исправляем ошибки в нашем коде — когда система работает не так, как договорились |
| Что не входит в гарантию | Новые функции и изменение требований, а также сбои из-за изменений в сторонних системах (обновление 1С, смена API банка или сервиса) — это сопровождение |
| Код и доступы | Принадлежат заказчику с первого коммита: репозиторий, серверы и ключи — на ваших аккаунтах. NDA — по вашему или нашему шаблону |
Условия закрепляем в договоре до начала работ.
Сценарии ИИ-агентов: процесс, действия, контроль
Типовые сценарии, а не кейсы конкретных клиентов. Каждый собирается под ваш процесс и системы; обычно начинают с одного сценария и расширяют его после пилота.
| Агент | Бизнес-процесс | Что делает агент | Интеграции | Контроль человека | Что меняется |
|---|---|---|---|---|---|
| Агент продаж | Первичная обработка заявок с сайта и из мессенджеров | Отвечает на вопросы о товарах и условиях, уточняет потребность, квалифицирует обращение, предлагает время встречи | WhatsApp, Telegram, форма сайта, CRM, каталог или 1С | Скидки, индивидуальные цены и коммерческие предложения — только после согласования менеджером | Клиент получает ответ на типовой вопрос, не дожидаясь свободного менеджера; менеджер получает обращение с историей диалога |
| Агент поддержки | Ответы клиентам о статусе заказа, условиях, возвратах и документах | Отвечает по базе знаний и данным заказа, оформляет обращение, передаёт сложный случай оператору с кратким резюме | Мессенджеры, почта, helpdesk или CRM, система заказов | Возвраты, компенсации и исключения из правил решает сотрудник; агент только готовит решение | Операторы занимаются нестандартными случаями, типовые вопросы закрываются по единым правилам |
| HR-агент | Первичный разбор откликов и ответы сотрудникам по внутренним правилам | Сверяет резюме с требованиями вакансии, задаёт кандидату уточняющие вопросы, предлагает время собеседования; отвечает сотрудникам по регламентам | Почта, Google Workspace (календарь, таблицы), HR-система или база кандидатов | Приглашение, отказ и оффер — решение рекрутера; критерии отбора согласуются заранее и видны в журнале | Рекрутер работает с уже разобранными откликами, сотрудники получают ответ по правилам компании без ожидания HR |
| Агент-исследователь | Сбор информации о рынке, конкурентах, поставщиках и контрагентах | Ищет по открытым источникам и внутренним документам, сводит данные в таблицу, указывает источник каждого факта | Веб-поиск, внутренние документы, Google Workspace, база данных компании | Выводы и решения остаются за сотрудником; факт без источника помечается как непроверенный | Обзор начинается с собранной таблицы фактов с источниками, а не с пустого документа |
| Аналитический агент | Вопросы руководителя по продажам, складу и финансам | Переводит вопрос в запрос к базе данных, строит таблицу или график и поясняет, какие данные использованы | PostgreSQL и другие базы данных, 1С, CRM, отчёты BI | Доступ к данным только на чтение и в пределах роли; запрос, по которому получен ответ, виден и проверяем | Простые вопросы к данным не ждут очереди к аналитику, а каждую цифру можно проверить по исходному запросу |
| Агент документов | Обработка входящих счетов, договоров, заявок и актов | Извлекает реквизиты, суммы и сроки, сверяет их с учётной системой, готовит черновик документа или проводки | Почта, 1С, CRM, хранилище документов, ЭДО | Проведение в учёте, подписание и отправка контрагенту — только после проверки сотрудником | Сотрудник проверяет подготовленные данные вместо ручного ввода, расхождения видны до проведения |
| CRM-агент | Ведение карточек клиентов и сделок | Заполняет поля по переписке и итогам звонков, ставит задачи и напоминания, находит дубли и забытые сделки | AmoCRM, Bitrix24, CRM на заказ, почта, мессенджеры, телефония | Слияние и удаление записей, смена ответственного и этапа сделки — по подтверждению менеджера | Данные в CRM полнее и актуальнее, руководитель видит реальное состояние воронки |
| Браузерный агент | Работа в веб-кабинетах без API: порталы поставщиков и партнёров, внутренние веб-системы | Открывает страницы, заполняет формы, выгружает отчёты и статусы по заданному сценарию | Управляемый браузер, отдельная учётная запись с ограниченными правами, хранилище выгрузок | Отправка форм, платежи и подписание — только с подтверждения человека; сессия записывается для разбора | Повторяющиеся действия в веб-кабинетах выполняются по одному сценарию, а не вручную каждым сотрудником |
| Агент базы знаний | Поиск ответов во внутренних регламентах, инструкциях и прайсах | Находит нужные фрагменты документов (RAG), отвечает и даёт ссылку на источник | Google Drive, Confluence или Notion, файловые хранилища, PostgreSQL с pgvector | Агент видит только документы, доступные сотруднику; без найденного источника он сообщает, что ответа в базе нет | Новые сотрудники находят ответы сами, эксперты реже отвлекаются на повторяющиеся вопросы |
| Голосовой агент | Звонки: запись на приём, подтверждение визитов, ответы на частые вопросы | Голосовой бот на языковой модели: распознаёт речь, отвечает по сценарию и базе знаний, записывает итог разговора в CRM | IP-телефония, CRM, календарь записи, база знаний | Клиент в любой момент может перейти на сотрудника; агент сообщает, что звонок обслуживает автоматическая система | Типовые звонки не занимают операторов, итоги разговоров сохраняются в CRM, а не в памяти сотрудника |
| Оркестратор | Многошаговые процессы, в которых участвуют несколько агентов и систем | Разбивает задачу на шаги, распределяет их между специализированными агентами, собирает результат и следит за лимитами | Очереди задач, системы, к которым подключены агенты, общий журнал действий | Лимиты шагов и бюджета, точки остановки для подтверждения; при сбое процесс останавливается и уходит человеку | Сложный процесс разбит на проверяемые шаги: видно, какой агент что сделал и где нужно участие человека |
Результат зависит от качества данных и чёткости процесса. Если задачу решает фиксированный сценарий без языковой модели, предложим его: он проще и дешевле в эксплуатации. Браузерный агент — для систем без API: такой сценарий менее устойчив, чем интеграция через API.
Чат-бот, ИИ-ассистент или ИИ-агент
Три разных инструмента. Для части задач агент не нужен — хватает чат-бота для бизнеса по сценарию.
| Критерий | Чат-бот по сценарию | ИИ-ассистент | ИИ-агент |
|---|---|---|---|
| Как работает | Кнопки и заранее прописанные ветки диалога | Языковая модель отвечает на вопросы, часто по базе знаний компании | Языковая модель выбирает шаги и вызывает инструменты в ваших системах |
| Что умеет | Принять заявку, показать меню, ответить на частые вопросы | Объяснить, найти ответ в документах, подготовить текст | Найти данные, заполнить CRM, подготовить документ, передать задачу |
| Действия в системах | Только заложенные в сценарий | Обычно нет — только ответ | Да, в пределах выданных инструментов и прав |
| Когда выбирать | Вопросы и шаги предсказуемы | Нужны ответы по документам и свободный диалог | Процесс многошаговый и требует данных из нескольких систем |
| Как контролируется | Сценарий целиком проверяется до запуска | Качество ответов — на тестовом наборе вопросов | Тестовый набор, подтверждение действий, журнал, лимиты шагов и бюджета |
Границы: что агент делает сам, а что — только с подтверждения человека
Границы фиксируем до разработки вместе с владельцем процесса. Агент получает минимальные права, нужные для его задачи.
Агент делает сам
- Ищет и читает данные в пределах своей роли
- Отвечает на типовые вопросы по базе знаний
- Классифицирует обращения и документы
- Заполняет черновики: карточки CRM, документы, ответы клиентам
- Ставит задачи и напоминания сотрудникам
- Передаёт диалог или задачу человеку
Только после подтверждения человека
- Платежи, возвраты и любые операции с деньгами
- Отправка документов и коммерческих предложений клиентам и контрагентам
- Изменение цен, скидок и условий договора
- Проведение документов в учёте и подписание
- Удаление и массовое изменение данных
- Выдача персональных данных и доступов
- Решения о найме, отказе и санкциях
Список настраивается под процесс. Снять подтверждение с действия можно только по решению владельца процесса — после пилота и разбора журнала.
Как устроен контроль
Языковая модель может ошибаться, поэтому контроль закладывается в архитектуру агента, а не добавляется после первого инцидента. Агента можно выключить одной настройкой — процесс продолжит работать вручную.
Журнал действий
Каждый запрос, вызов инструмента, ответ модели и решение сотрудника записывается со временем и автором. По журналу видно, почему агент поступил именно так, какие изменения он внёс в системы, и ошибку можно разобрать по шагам.
Доступы по ролям
У агента своя учётная запись с правами не шире, чем у сотрудника на той же задаче. Внутренний агент учитывает права того, кто задаёт вопрос: чужие документы не попадают в ответ.
Данные клиента — не для обучения моделей
Принцип работы InterLAB: подключаем модели через API и с настройками провайдера, при которых переданные данные не используются для обучения, передаём модели только нужное для шага и маскируем лишние персональные данные. Условия провайдера фиксируем в документации проекта.
Стоимость вызовов модели
Каждый шаг агента — платный вызов модели. До запуска оцениваем расход на типовой сценарий, ставим лимиты на число шагов и бюджет, простые шаги отдаём более дешёвым моделям и показываем расход по сценариям.
Проверка качества до запуска
Собираем тестовый набор из обезличенных реальных обращений и прогоняем агента до запуска и после каждого изменения инструкций, инструментов или модели.
Защита от чужих инструкций
Текст писем, документов и сайтов агент воспринимает как данные, а не как команды. Аргументы каждого действия проверяет сервер, а не модель.
Полезно перед обсуждением
Как проходит внедрение ИИ-агента
- 01
Разбор процесса
Проходим процесс вместе с его владельцем: шаги, системы, данные, исключения, кто принимает решения. Определяем, где агент полезен, а где хватит обычной автоматизации.
- 02
Сценарий и границы
Фиксируем цель агента, его инструменты и права, действия с обязательным подтверждением, точки передачи человеку и критерии качества. Оценку срока и стоимости даём на этом этапе.
- 03
Прототип на тестовых данных
Собираем агента на обезличенных примерах ваших обращений и документов, прогоняем тестовый набор, показываем ответы и журнал шагов.
- 04
Интеграции и экран подтверждения
Подключаем CRM, 1С, мессенджеры и другие системы через API с минимальными правами, делаем экран, где сотрудник одобряет или правит действия агента.
- 05
Пилот
Запускаем на части обращений или в одной команде: значимые действия проходят подтверждение, по журналу разбираем ошибки и дорабатываем сценарий.
- 06
Запуск и сопровождение
Расширяем охват, следим за качеством ответов и расходами на модель, обновляем базу знаний и тестовый набор, когда меняется процесс.
Оценим проект до старта разработки
Опишите задачу в форме ниже — ответим в течение рабочего часа и предложим следующий шаг: созвон, разбор или оценку.
Как это устроено технически
Агент — это backend-сервис, а не отдельная «нейросеть»: языковая модель выбирает шаги, а действия выполняют функции вашего сервера с проверкой прав и аргументов. Подключаем API языковых моделей разных провайдеров и подбираем модель под шаг — по качеству на вашем тестовом наборе, скорости и стоимости. Ответы по документам строятся на RAG с векторным поиском в PostgreSQL (pgvector), длинные процессы идут через очереди, каждый шаг логируется.
- API языковых моделей
- Tool calling
- RAG
- PostgreSQL + pgvector
- Оркестрация агентов
- Очереди задач
- Логирование и трассировка
- Распознавание речи
- Node.js
- TypeScript
К чему подключаем агента
Агент работает с системами, которые уже есть в компании: получает данные и выполняет действия через их API. Если API нет — через выгрузки и базу данных, в крайнем случае через браузерный сценарий.
AmoCRM, Bitrix24, 1С, WhatsApp, Telegram, Почта, Google Workspace, Базы данных, Внутренние API, IP-телефония
Частые вопросы об ИИ-агентах
Ориентиры InterLAB: пилот одного сценария — от 800 тыс ₸ и 2–4 недели, агент в работе с интеграциями и подтверждением действий — 2–6 млн ₸, несколько агентов или модель на сервере компании — от 6 млн ₸. На стоимость влияют число сценариев и систем, состояние данных и базы знаний, требования к хранению данных. Отдельно — сопровождение от 150 тыс ₸ в месяц и расходы на вызовы модели: их оцениваем на пилоте и ограничиваем лимитами.
Зависит от процесса и числа интеграций. Сначала идёт пилот одного сценария на части обращений, расширение — только после разбора журнала пилота. Срок первого этапа называем после разбора процесса.
База знаний, журнал и настройки агента хранятся в инфраструктуре или облачном аккаунте компании. Языковой модели передаётся только то, что нужно для конкретного шага. Принцип работы InterLAB — использовать API и настройки провайдеров, при которых переданные данные не используются для обучения моделей; условия выбранного провайдера фиксируем в документации проекта. Если данные нельзя передавать внешнему сервису, обсуждаем модель, развёрнутую на вашем сервере.
Это заложено в архитектуру: значимые действия проходят подтверждение сотрудника, права агента ограничены, каждый шаг записан в журнал. Ошибку разбираем по журналу, добавляем случай в тестовый набор и исправляем инструкции, инструмент или сценарий — после правки агент заново проходит весь набор.
Чат-бот работает по заранее прописанным веткам диалога. ИИ-агент понимает свободный текст, сам выбирает следующий шаг и выполняет действия в системах — ищет данные, заполняет CRM, готовит документы — в пределах выданных инструментов и прав. Если задачу закрывает обычный чат-бот для бизнеса, предложим его: он проще и дешевле в поддержке.
Да, и внедрение ИИ в бизнес лучше начинать именно так: один сценарий, понятный критерий качества, пилот на части обращений. После пилота решение о следующих сценариях принимается по журналу и результатам, а не по ожиданиям.
Нет. Для старта достаточно документов, которыми уже пользуются сотрудники: регламентов, прайсов, ответов на частые вопросы. На разборе процесса отмечаем устаревшее и противоречивое — качество ответов агента зависит от качества этих материалов.
Заказчику: код, инструкции агента, тестовый набор, база знаний и ключи API оформляются на аккаунты компании, документация и доступы передаются после запуска. Архитектуру проектируем так, чтобы модель можно было заменить на модель другого провайдера без переписывания сценария.
Смежные направления
Разберём процесс и покажем, где агент полезен
Опишите процесс, системы и что сейчас делается вручную — без паролей, ключей и клиентских данных. Предложим сценарий агента, его границы и следующий шаг.
- Первый короткий разговор бесплатный — выбираем формат работы
- NDA — по вашему или нашему шаблону
- Стоимость — после брифа и согласования объёма