01 /
Обработка обращений
Разобрать входящий запрос, найти данные клиента и подготовить ответ или действие на проверку.
AI / агенты
Агент, который выполняет задачи в ваших системах: находит данные, готовит ответы и документы, создаёт и меняет записи — в пределах выданных прав и с подтверждением важных действий.
LLM
MCP
Инструменты
Оценка качества
Основа
Ваши системы и данные
Границы
Разрешённые действия
Контроль
Качество и затраты
Когда это нужно
ИИ-агент — это языковая модель с инструментами: поиском по данным, вызовами API, созданием записей. Следующий шаг модель выбирает сама, поэтому заранее определяется, что ей разрешено и где решение принимает человек.
Если процесс укладывается в жёсткий сценарий, обычная автоматизация надёжнее и дешевле. Это проверяется до начала разработки.
01 /
Разобрать входящий запрос, найти данные клиента и подготовить ответ или действие на проверку.
02 /
Извлечь данные из договоров, счетов и заявок и внести их в учётную систему.
03 /
Собрать сведения из CRM, базы данных и внешних сервисов и выполнить согласованное действие.
Разработка
01 /
Задачи, примеры входных данных и критерии хорошего результата.
02 /
Какие действия доступны агенту и что требует подтверждения человека.
03 /
Модель, инструменты (в том числе через MCP), контекст и обработка ошибок.
04 /
Тестовый набор, качество, стоимость и журнал действий.
Пример подхода
Агент читает обращение, находит заказ и историю клиента и предлагает ответ. Если нужен возврат, агент готовит его, а выполняется возврат только после подтверждения сотрудника. Все действия видны в журнале; если данных не хватает, обращение передаётся человеку.
Это схема возможного решения, не описание внедрённого клиентского проекта.
Задача → действие
Сам — где можно. С человеком — где нужно.
Инструменты · права · журнал
Частые вопросы
Чат-бот отвечает на вопросы. Агент выполняет действия: ищет данные, вызывает API, создаёт и меняет записи в ваших системах — в пределах выданных прав.
Это зависит от задачи, требований к данным и бюджета. Модель выбирается после проверки на ваших примерах; инструменты агента от модели не зависят, поэтому её можно заменить.
Через инструменты поверх существующего API, часто в виде MCP-сервера. Инструмент проверяет права пользователя, а действия с последствиями требуют подтверждения.
Ошибки ограничиваются заранее: права инструментов, подтверждение важных действий и журнал. Качество измеряется на тестовом наборе до запуска и после каждого изменения.
Следующий шаг
Опишите систему, цель и ограничения. В ответ предложим следующий шаг, формат работы и способ технического контроля.