Агент может анализировать информацию, работать с CRM и базами знаний, выполнять разрешённые действия и передавать задачу человеку там, где нужен контроль.

Не набор промтов, а настроенная система под ваш процесс.

• AI-агенты под бизнес-задачи
• Интеграция с CRM, API и внутренними системами
• Работа с корпоративными данными и RAG
• Настраиваемая автономность и контроль

Обсудить сценарий AI-агента

AI-агенты, которые уже работают у нас

В CompanionAI мы используем девять специализированных AI-агентов и агентных систем. Часть работает в реальных процессах, часть проходит бета-тестирование.

Результат AI-агента можно измерить

Мы оцениваем агента не по тому, насколько убедительно он отвечает, а по результату задачи.

В зависимости от процесса это могут быть:

• точность;
• скорость выполнения;
• количество обработанных задач;
• доля операций без участия человека;
• количество ошибок;
• стоимость операции;
• ответы и конверсии.

Для Марка, например, важна точность определения кода ТН ВЭД, для Мэй — качество анализа изменений, для Рэя и Эммы — качество базы и результаты коммуникации.

Если решение находится в бета-тестировании, мы отдельно определяем показатели, которые проверяем, и не выдаём промежуточные данные за доказанную эффективность.

AI-агент, ассистент или чат-бот

AI-агент может получать данные из систем компании, использовать инструменты и выполнять разрешённые действия.

Поэтому мы начинаем не с вопроса «какого агента сделать», а с процесса, который нужно улучшить или частично передать системе.

Подробнее о различиях — в материале «AI-агенты в бизнесе: отличие от чат-ботов и риски».

Как устроен AI-агент: не промты, а настроенный бизнес-процесс

Рабочий AI-агент — это не один системный промт.

В решение входят:

• сценарии и правила;
• корпоративные данные;
• AI-модель;
• инструменты и интеграции;
• права и контроль.

Упрощённо:

задача → сценарий → данные → AI → инструменты → действие → результат

• Сценарии, пресеты и правила настраиваются заранее. Сотруднику не нужно каждый раз заново объяснять системе, как выполнять типовую работу.
• Агент получает конкретную роль и работает внутри заданных границ.

Интеграция AI-агента с системами компании

AI-агент может работать с CRM, 1С, сайтом, интернет-магазином, базой знаний, документами, email, Telegram, MAX, аналитикой, внутренними API и внешними сервисами.

При интеграции определяем:

что агент может читать → что изменять → что выполнять самостоятельно → где требуется подтверждение

Например, один агент только получает данные и готовит результат, другой может обновлять CRM или запускать следующий этап процесса.

Для задач, где основной объём работ связан именно с подключением ИИ к существующей IT-инфраструктуре, используем отдельное направление — интеграция ИИ в бизнес-системы.

Как контролируется автономность AI-агента

Не каждому агенту нужно сразу давать право действовать самостоятельно.

Уровень автономности можно увеличивать постепенно:

анализирует → готовит действие → выполняет после подтверждения → работает самостоятельно

Для контроля используются:

• права доступа;
• разрешённые действия;
• лимиты;
• журналирование;
• подтверждение критических операций;
• передача спорных случаев человеку.

Цель — не максимальная автономность, а такой уровень самостоятельности, при котором процесс остаётся управляемым.

В итоге заказчик получает настроенную систему под реальный процесс, а не демонстрационный AI-прототип.

Когда AI-агент не нужен

Если задачу можно полностью описать правилом:

если произошло A → выполнить B

AI может быть лишним.

Обычная автоматизация часто лучше там, где процесс полностью детерминирован и не требует анализа контекста.

Поэтому сначала определяем подходящую технологию. Иногда оптимальным решением будет не AI-агент, а обычная автоматизация, RAG, AI-ассистент или интеграция существующей системы с ИИ.