Как создать ИИ-агента: самому или заказать под ключ

Как создать ИИ-агента: 6 шагов

Эти шаги одинаковы, кто бы ни делал агента — вы сами в конструкторе, ваш программист или подрядчик. Меняется только глубина проработки.

Шаг 1. Сформулируйте одну задачу и критерий успеха

Самая частая ошибка — пытаться сразу сделать «агента, который делает всё». Начните с одной узкой задачи, где много рутины и понятен результат:

• отвечать на вопросы о доставке и оплате;
• принимать заявки на запись и создавать сделку в CRM;
• квалифицировать входящих лидов перед передачей менеджеру.

Сразу определите, как вы поймёте, что агент работает: какая доля диалогов закрывается без человека, сколько заявок доходит до CRM, как быстро клиент получает ответ. Без критерия успеха через месяц будет непонятно, стоило ли всё это затевать.

Здесь же решите, где проходит граница ответственности: какие вопросы агент закрывает сам, а какие передаёт сотруднику. Например, жалобы, возвраты и нестандартные скидки — всегда человеку.

Шаг 2. Соберите базу знаний

Агент знает о вашей компании ровно то, что вы ему дали. Соберите в одном месте:

• ответы на частые вопросы — лучше всего из реальной переписки с клиентами;
• прайс, условия доставки, оплаты, гарантии;
• описание услуг или товаров;
• регламенты: что делать в типовых ситуациях.

Важно не количество документов, а их качество. Устаревший прайс и противоречия между файлами превратятся в неверные ответы. Хорошая база — короткая, структурированная, без дублей, с одним источником для каждого факта.

Небольшую базу можно целиком передать модели вместе с вопросом. Для больших объёмов используют RAG: агент сначала ищет подходящие фрагменты, а потом отвечает строго по ним. Как это работает — в статье RAG простыми словами.

Шаг 3. Выберите языковую модель

Модель — «мозг» агента. При выборе смотрите на четыре вещи:

• Качество на ваших задачах. Простые ответы по FAQ хорошо даются быстрым и недорогим моделям. Консультации, работа с возражениями и длинные диалоги требуют более сильных.
• Стоимость. Модели тарифицируются за объём обработанного текста, поэтому расходы растут вместе с числом и длиной диалогов.
• Данные. Если агент работает с персональными данными, выясните, где их обрабатывает провайдер модели и как это согласуется с вашими обязательствами. Этот вопрос стоит задать поставщику модели и юристу до запуска.
• Доступность. Убедитесь, что выбранный сервис стабильно доступен из вашей инфраструктуры и вы можете за него платить.

Среди вариантов — российские YandexGPT и GigaChat, а также зарубежные GPT и Claude. Нередко используют связку: простые вопросы обрабатывает лёгкая модель, сложные — мощная.

Шаг 4. Подключите каналы и интеграции

Агент должен работать там, где уже пишут ваши клиенты, и видеть ваши системы. Типовой набор для малого и среднего бизнеса:

• Каналы общения: Telegram, WhatsApp Business, MAX, почта, Авито;
• CRM: amoCRM или Битрикс24 — чтобы агент создавал сделки и видел историю клиента;
• Учёт: 1С — остатки, статусы заказов, цены;
• Телефония: голосовой агент для тех, кто привык звонить.

Именно на интеграциях чаще всего застревают самостоятельные проекты: подключить мессенджер несложно, а вот надёжно связать агента с CRM и учётной системой, обработать ошибки и не создавать дубли сделок — отдельная инженерная работа. Подробнее о подключениях — на странице интеграций.

Шаг 5. Протестируйте на реальных вопросах

Не проверяйте агента вопросами, которые придумали сами, — вы знаете правильные формулировки. Возьмите реальные обращения клиентов из переписки и прогоните через агента. Отдельно проверьте:

• вопросы с опечатками, сленгом и в несколько сообщений;
• вопросы, ответа на которые нет в базе знаний, — агент должен честно сказать об этом или передать человеку, а не выдумывать;
• провокации: просьбы дать скидку, обсудить конкурентов, выйти за рамки темы;
• срабатывание интеграций: создалась ли сделка, правильно ли заполнены поля, не задвоилась ли заявка.

Хорошая практика — начать с тихого режима: агент готовит ответы, а сотрудник их проверяет перед отправкой. Так вы увидите слабые места до того, как их увидят клиенты.

Шаг 6. Запустите и следите за качеством

Запуск — не финал, а начало. Первые недели регулярно читайте диалоги, отмечайте ошибки и пополняйте базу знаний. Следите за тем, какие вопросы агент передаёт человеку чаще всего, — это подсказка, чего не хватает в базе.

Дальше база и правила обновляются вместе с бизнесом: изменились цены, появилась услуга, поменялся регламент — агент должен узнать об этом в тот же день.

Как создать ИИ-агента самостоятельно: три пути

Сделать агента своими силами реально. Вопрос в том, какой путь подходит под вашу задачу и ресурсы.

No-code конструкторы

Визуальные сервисы, где агента собирают из готовых блоков: загружаете документы, пишете инструкцию, подключаете канал. Программировать не нужно. Подходят, чтобы быстро проверить идею: агент-консультант по FAQ в одном мессенджере.

Ограничения: интеграции — только те, что предусмотрел конструктор; сложную логику и нестандартные сценарии реализовать трудно; данные и сам агент живут на чужой платформе.

Low-code платформы автоматизации

Инструменты вроде n8n или Dify позволяют строить цепочки из блоков: получить сообщение, найти ответ в базе, вызвать модель, записать данные в CRM. Гибкости больше, чем у конструкторов, многие можно развернуть на своём сервере. Но нужен человек с техническим мышлением, который разберётся в API, обработке ошибок и сопровождении.

Фреймворки для разработчиков

Библиотеки вроде LangChain и аналогов дают полный контроль: любая логика, любые интеграции, свои правила работы с данными. Это путь для команды с программистами. Сам код агента — лишь часть работы: нужны хостинг, мониторинг, логирование, защита от злоупотреблений и постоянная поддержка.

Сравнение способов

Создать самому или заказать: когда что разумно

Делайте сами, если:

• нужно быстро проверить, будут ли клиенты вообще общаться с агентом;
• агенту достаточно отвечать по документам, без действий в CRM и учёте;
• ошибка агента не стоит дорого;
• у вас есть время разбираться и поддерживать решение.

Заказывайте разработку, если:

• агент должен создавать сделки, записывать клиентов, проверять заказы — то есть работать с amoCRM, Битрикс24, 1С или телефонией;
• от ответов агента зависят деньги: продажи, записи, заявки;
• нужно несколько каналов или несколько агентов, которые работают вместе, — такую мультиагентную систему сложно собрать в конструкторе;
• в компании нет человека, который будет сопровождать агента после запуска.

Промежуточный вариант тоже возможен: проверить идею в конструкторе, а когда станет ясно, что агент нужен, заказать полноценную версию с интеграциями.

Что подготовить перед заказом разработки

Даже если агента делает подрядчик, часть работы остаётся за вами — и от неё сильно зависит результат. Перед стартом полезно собрать:

• Описание задачи своими словами. Что сейчас отнимает время у сотрудников и что должно измениться после запуска.
• Примеры реальных обращений. Выгрузка переписки или список самых частых вопросов — лучший материал для базы знаний и тестов.
• Актуальные документы. Прайс, условия, регламенты — те, по которым работает команда сейчас.
• Доступы к системам. Какая у вас CRM, есть ли 1С, какие мессенджеры и телефония подключены.
• Ответственного с вашей стороны. Человека, который будет отвечать на вопросы по процессам и принимать результат.

Чем точнее эти материалы, тем быстрее агент начинает отвечать так, как отвечали бы ваши лучшие сотрудники.

Как устроена разработка ИИ-агента под ключ

Если вы решили заказать, вот как это выглядит у нас.

1. Бесплатный аудит. Разбираем процессы, находим задачи, которые стоит отдать агенту в первую очередь, и честно говорим, если агент вам не нужен.
2. MVP. Делаем агента под одну ключевую задачу: база знаний, правила, интеграции, тестирование. Запуск MVP за 2–4 недели, стоимость — от 25 000 ₽.
3. Развитие до полноценной системы. Когда MVP показал результат, добавляем каналы, сценарии и агентов. Полноценная система — от 120 000 ₽.
4. Поддержка. Следим за качеством ответов, обновляем базу знаний, дорабатываем сценарии — от 10 000 ₽/мес.

Отдельно оплачиваются расходы на языковую модель — они зависят от объёма диалогов. Подробно о структуре цен — в статье сколько стоит внедрение ИИ-агента и на странице тарифов.

Типовые роли агентов, которые мы внедряем: агент поддержки, агент продаж, агент заявок и внутренний агент для сотрудников. Все направления — на странице услуг, готовые сценарии по отраслям — в разделе решения.

Типичные ошибки при создании ИИ-агента

Что делать дальше

Если вы решили попробовать сами — начните с шага 1 и сформулируйте одну задачу. Если склоняетесь к разработке под ключ — начните с бесплатного аудита: разберём ваши процессы и покажем, с какой задачи агенту лучше начать.

А чтобы понять, как ведёт себя готовый агент, попробуйте наши демо — это рабочие прототипы, которые понимают свободную речь.