Прикладной AI / агенты
Проектируем AI-агентов для обработки обращений, поиска знаний и действий в CRM. Подключаем источники, ограничиваем полномочия и проверяем качество на ваших задачах.
Обсудить задачу С чего начнём ↓Разбор задачи
Основание найдено
Агент знает задачу и границы полномочий.
+КОГДА ЭТО НУЖНО
Сотрудник читает обращение, ищет контекст в разных местах и вручную переносит результат. Обычный бот не справляется с вариативностью, а свободный AI-чат не знает правил компании.
Для когоКоманды продаж, поддержки и операций с повторяемыми задачами, которые требуют понимания текста и работы в нескольких системах.
КЛИЕНТСКОЕ ВНЕДРЕНИЕ / PUSHMINER
Клиенты пишут, когда отдел продаж уже закончил работу. Мы подключили агента к Avito, Telegram и данным компании в Bitrix24. Он отвечает на первые вопросы и передаёт коммерческие решения менеджеру.
19 июня — 6 сентября 2026 · по данным телеметрии
Смотреть кейс PUSHMINER+ВОЗМОЖНЫЙ ПЕРВЫЙ ЭТАП
Подключаем нужный контекст и разрешённые инструменты. Агент проходит проверку на типовых и сложных обращениях до расширения доступа.
Границы этапаОплаты, удаление данных и расширение прав не передаются агенту по умолчанию. Состав самостоятельных действий согласуем отдельно.
УСЛОВНЫЙ СЦЕНАРИЙ
Пример логики первого этапа. Конкретные системы и правила определяем при разборе вашей задачи.
Клиент свободным текстом описывает свою потребность.
Агент уточняет контекст, готовит резюме и вызывает разрешённый инструмент создания задачи.
Менеджер получает исходное обращение, резюме и основание следующего шага.
Если инструмент недоступен или сведений недостаточно, агент передаёт обращение человеку и не сообщает о несуществующем результате.
+ДО НАЧАЛА РАБОТЫ
Агент оправдан, когда задачи повторяются, но формулируются свободным текстом и требуют контекста из нескольких систем. Первый сценарий должен иметь проверяемый результат и ограниченный набор инструментов.
Если вход и следующий шаг определяются однозначно, достаточно правила или сценарного бота. Сравниваем варианты на одинаковой выборке задач.
Качество модели, стоимость обработки и объём ручной проверки оцениваем на пилоте. Чувствительные операции и расширение полномочий согласуются отдельно.
ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЯ
Начните с задачи команды. Поиск знаний и действия агента могут работать вместе, но принимаются по разным критериям.
Пока непонятно, где нужен AI
Сравнение правила, поиска и модели на одной задаче
Контекст понятен, следующий шаг делают вручную
Агент с разрешёнными инструментами и передачей человеку
Команда долго ищет действующий регламент
Ответ с источником, версией и учётом доступа
Агент может выбирать шаги и обращаться к инструментам. Это оправдано для вариативных задач. Если достаточно фиксированного сценария, предлагаем более простую реализацию.
Выбор модели зависит от качества на ваших примерах, требований к размещению и доступных API. Сначала проверяем задачи и данные, затем выбираем провайдера или локальный контур.
Только в пределах согласованных безопасных операций. Доступы проверяются сервером, чувствительные действия требуют подтверждения; спорные случаи передаются ответственному.
Проверяем завершение задач, найденные источники, точность вызова инструментов, запрещённые действия и нагрузку на проверяющего. Критерии согласуем до пилота.
ПЕРЕД НАЧАЛОМ ПРОЕКТА
Когда разрабатывать ИИ-агента, когда достаточно чат-бота и как ограничить инструменты, действия и ошибки модели.