ИИ-агент: что это, как работает и чем полезен бизнесу

ИИ-агент - это программа на основе языковой модели, которая сама планирует шаги и выполняет задачу, а не только отвечает текстом. Для бизнеса это значит, что помощник уже не только подсказывает менеджеру, что сделать. Он сам находит данные, заполняет карточку в CRM и отвечает клиенту. Ниже разберем, как он устроен, чем отличается от чат-бота, где полезен компании и где его стоит ограничить.

Что такое ИИ-агент простыми словами

Простыми словами, это исполнитель, которому ставят цель, а шаги к ней он выбирает сам. Допустим, вы поручили: «найди новые заявки, проверь клиента в базе, подготовь ответ». Программа открывает список заявок, по каждой ищет телефон или почту в базе клиентов, видит прошлые покупки и пишет ответ с учетом последнего заказа. Когда клиента в базе нет, она отмечает это и предлагает завести новую карточку. Менеджеру остается прочитать черновик и отправить его.

Сокращения AI и ИИ означают одно и то же: artificial intelligence, или искусственный интеллект. Языковая модель (LLM, large language model) - это программа, обученная на огромном объеме текстов, которая понимает вопрос, написанный обычными словами, и составляет ответ. Сама по себе модель ждет запроса и ничего не меняет в ваших системах, поэтому AI-агент дает ей доступ к сервисам и порядок действий.

Термин «интеллектуальный агент» шире, так называют и простые программы, которые реагируют на данные по заранее заданным правилам, без языковой модели. Например, бот, который по ключевому слову в сообщении присылает ссылку для восстановления пароля. В этой статье речь о помощниках на языковых моделях, их еще называют агентным ИИ.

Как работает ИИ-агент

Агент повторяет один и тот же цикл, пока задача не выполнена или пока он не упрется в ограничение, например в отсутствие доступа:

1. понимает задачу и что считать готовым результатом;
2. составляет план из нескольких шагов;
3. выполняет шаг через подключенный сервис: почту, CRM или таблицу;
4. проверяет результат и решает, что делать дальше.

Из чего состоит агент: модель, инструменты, память

Внутри четыре части, и у каждой своя работа:

• Языковая модель понимает задачу, написанную обычными словами, и решает, какой шаг сделать следующим. Она же пишет ответ клиенту или текст письма.
• Планирование делит большую задачу на мелкие шаги и выстраивает их по порядку: сначала найти данные, потом сравнить, потом записать. Если шаг не удался, план пересобирают. Допустим, клиента не нашли по телефону, и следующим шагом идет поиск по почте.
• Инструменты дают программе выход в рабочие системы: поиск, базу клиентов, CRM, почту. Подключают их через API - это способ, которым одна программа передает данные и команды другой без участия человека. Чем больше систем подключено, тем больше работы можно поручить.
• Память бывает короткой и длинной. Короткая держит контекст задачи, то есть что уже сделано и что ответил клиент. Длинная - это база знаний компании: прайс, условия доставки, регламенты, история заказов. Ее обновляет сотрудник. Изменились цены, он правит прайс, и ответы сразу опираются на новый прайс.

Вместе это выглядит так. Клиент спрашивает в чате, когда приедет заказ. Модель понимает вопрос и раскладывает его на два шага, инструмент находит заказ в CRM по номеру телефона, а память подсказывает условия доставки в город клиента. Клиент получает ответ с датой, а менеджер в этой переписке вообще не участвует.

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота и нейросети

Разница видна по тому, что программа делает после вашего сообщения. Чат-бот выбирает готовый ответ, нейросеть пишет новый текст, агент выполняет действия в рабочих системах.

На практике границы размыты: агент часто работает внутри чат-бота. Клиент пишет боту в Telegram, а ответ готовит агент, который проверяет заказ и меняет его статус. Для ответов на частые вопросы хватит обычного бота, а помощник на языковой модели нужен, когда шагов много и они затрагивают несколько сервисов сразу.

Типы ИИ-агентов

По тому, насколько самостоятельно действует программа, на практике удобно различать четыре уровня:

• Ассистент предлагает действие, а выполняет его человек после подтверждения. Например, готовит черновик ответа на жалобу, который менеджер правит и отправляет сам. Подходит для претензий и писем крупным клиентам, где ошибка стоит дорого.
• Агент одной задачи ведет один участок работы от начала до конца. Скажем, разбирает входящую почту, удаляет спам и пересылает письма в нужный отдел. Правила такой работы легко описать и проверить, поэтому с нее обычно начинают.
• Автономный агент работает сразу в нескольких системах: берет заявку из почты, проверяет клиента в CRM, ставит задачу менеджеру и сам следит, выполнена ли она. Ему нужен доступ к каждой системе и четкие границы, что можно менять без человека.
• Координатор раздает части большой задачи другим исполнителям и собирает результат. Один собирает данные о продажах, второй делает анализ, третий пишет отчет, а координатор сводит все в один документ.

Примеры использования ИИ-агентов в бизнесе

ИИ-агенты для бизнеса полезны там, где одна и та же работа повторяется каждый день и делается по понятным правилам. Вот шесть задач, которые помощник выполняет сам:

• Отвечает клиентам в любое время суток по базе знаний компании: находит ответ в прайсе и условиях доставки, закрывает типовые вопросы, а сложные передает человеку вместе со всей перепиской, чтобы менеджеру не пришлось переспрашивать клиента.
• Обрабатывает заявки: определяет, что нужно клиенту, проверяет клиента по вашей базе и заполняет карточку в CRM. Если единой системы учета клиентов у вас пока нет, начинать стоит с нее, и тут поможет разработка CRM-системы.
• Готовит коммерческие предложения: берет запрос клиента, подбирает позиции из прайса и собирает документ по шаблону компании, а менеджер проверяет его перед отправкой.
• Делает анализ отзывов и обращений: сортирует их по темам и выделяет жалобы, которые повторяются. Руководитель видит сводку по темам вместо сотен отдельных сообщений.
• Ищет по документам компании, то есть по договорам и регламентам. Сотрудник спрашивает обычными словами и получает ответ с названием документа, откуда он взят.
• Следит за заказами: проверяет статусы, замечает задержку оплаты или отгрузки и напоминает об этом ответственному менеджеру.

Во всех примерах программе нужны доступы к системам компании: к CRM, почте, складскому учету. Без них она только советует, и каждое действие по-прежнему делает человек. Такое подключение к рабочим процессам входит в автоматизацию бизнес-процессов.

Как создать ИИ-агента: без кода и с кодом

Путей два. Первый путь: no-code платформы. No-code - это сервисы, где программу собирают из готовых блоков в визуальном редакторе без программирования, например n8n или Make. Логику задают перетаскиванием блоков, от события на старте до обработки моделью и действия. Прототип получается быстро, но возможности ограничены интеграциями, которые есть у платформы.

Второй путь: разработка под задачу. Программист пишет решение под ваши процессы и подключает его к вашей CRM, сайту и базе данных, даже если готовой интеграции для них нет. Этот путь дольше, зато дает полный контроль над логикой, памятью и тем, какие данные куда уходят.

Как создать AI-агента, если вы запускаете его впервые? Порядок одинаков для обоих путей:

1. Выберите одну задачу, которая повторяется каждый день и описывается одним предложением, например ответы о доставке и оплате.
2. Соберите данные и доступы: прайс, регламенты, ответы на частые вопросы и доступ только к тем системам, которые нужны для этой задачи.
3. Пропишите правила и границы: что можно, что нельзя и когда разговор передается человеку.
4. Прогоните помощника на реальных переписках за последние недели, отметьте, где ответ неточный или клиент не дошел до следующего шага, и исправьте это до запуска на живых клиентах.

Чтобы помощник отвечал клиентам в мессенджере, его встраивают в чат-бот для бизнеса.

Ограничения ИИ-агентов

Главных ограничений четыре, и у каждого есть способ его снизить:

• Модель может выдумать ответ и подать его уверенно, как факт. Поэтому отвечать разрешают только по базе знаний компании, а если ответа там нет, вопрос уходит менеджеру.
• Программа может ошибиться в действии, поэтому на важных шагах, например при скидке или возврате денег, она ждет подтверждения человека, а каждое действие видно в журнале.
• Каждый запрос к модели оплачивается, и при большом потоке это заметная статья расходов. Лимит запросов на день или месяц не дает счету вырасти из-за ошибки, когда программа ходит по кругу.
• Результат зависит от качества данных, и если в двух документах разные цены, клиенты получат разные ответы. Нужен сотрудник, который отвечает за базу знаний, иначе через несколько месяцев она устареет.

Частые вопросы об ИИ-агентах