Сотрудник отправляет запрос на проверку данных, подготовку отчета или обработку заявки и получает результат в Telegram. Подходит для задач, которые можно решать через AI без отдельного интерфейса.
Сотрудник ставит задачу в отдельном веб-приложении и там же получает результат. Подходит для AI-решений, которые требуют отдельного рабочего интерфейса.
Пользователь оставляет данные или заявку, а интеллектуальный агент автоматически обрабатывает информацию и передаёт результат в нужную систему.
Агент работает прямо в CRM, ERP или другой системе, которой уже пользуются сотрудники. Такой подход помогает реализовать автоматизацию бизнеса внутри существующих процессов.
Автономный агент сам получает данные из подключенных систем, обрабатывает их и выполняет нужные действия без постоянного участия сотрудника.
Разбираем, чем отличаются ИИ-агенты, ИИ-ассистенты, LLM- и RAG-решения и какие задачи они помогают решать:
Изучаем задачу, текущий процесс, данные и используемые системы. Определяем, какие действия можно передать ИИ-агенту и где потребуется участие сотрудника.
Формируем логику работы агента: какие данные он получает, как анализирует информацию, какие решения принимает и какие действия выполняет. Определяем необходимые интеграции и инструменты.
Создаём агента и подключаем AI-модели, корпоративные данные и необходимые инструменты. Настраиваем логику принятия решений и выполнение последовательности действий.
Подключаем агента к CRM, ERP, базам данных, API и другим системам компании. Настраиваем обмен данными и передачу результатов, чтобы агент мог работать внутри реального бизнес-процесса.
Проверяем работу агента на реальных и нестандартных сценариях, настраиваем логику, исправляем ошибки и определяем правила контроля. После тестирования запускаем решение в рабочем процессе.
Следим за работой агента после запуска, анализируем результаты и при необходимости дорабатываем его логику, чтобы автоматизация рутинных операций работала эффективно.
ИИ-агент — это программное решение, которое использует нейросети и большие языковые модели для анализа информации и выполнения задач по заданной логике. Он может принимать решения в рамках заданных правил и выполнять действия в подключенных системах.
Чат-бот в основном ведёт диалог с пользователем и отвечает на его запросы. ИИ-агент может самостоятельно выполнять цепочку действий в разных системах. Например, получить заявку с сайта, проверить данные клиента в CRM, определить дальнейший сценарий, сформировать документ и передать его ответственному сотруднику.
ИИ-агенты для бизнеса могут обрабатывать заявки и документы, работать с данными, квалифицировать лидов, формировать отчёты, отвечать на запросы и выполнять другие операции, связанные с цифровизацией бизнеса.
Есть задача для автоматизации? Оставьте заявку на консультацию
Да. ИИ-агента можно интегрировать с CRM, ERP, 1С, базами данных, сайтами и другими корпоративными системами. Разработка ИИ-агентов в Беларуси выполняется с учетом задач бизнеса и используемой инфраструктуры.
Нужна интеграция с вашими системами? Оставьте заявку
Цена на разработку ИИ-агента зависит от количества и сложности задач, числа интеграций, объёма данных, выбранной AI-модели, требований к безопасности и других параметров проекта. В двух словах расскажите о своей задаче и мы рассчитаем предварительный бюджет проекта.
Хотите узнать стоимость разработки ИИ-агента для вашей задачи? Оставьте заявку на расчет
Срок зависит от сложности решения, количества сценариев, интеграций и требований к функциональности. Разработка ИИ-агентов в Минске может занимать разное время: простые решения реализуются быстрее, сложные проекты требуют больше времени на проектирование, разработку и тестирование.
Хотите оценить сроки проекта? Оставьте заявку, и мы обсудим задачу.
В отдельных процессах — да. Если задача состоит из понятной последовательности действий, а результат можно проверить по заданным правилам, агент способен выполнять её самостоятельно без постоянного участия сотрудника. Например ИИ-агент для бизнеса успешно может обрабатывать заявки, проверять документы, собирать данные из разных систем и формировать отчёты.
Однако, если работа требует экспертной оценки, принятия ответственных решений или нестандартных действий, в процессе необходимо оставить сотрудника, который будет контролировать результат.
При создании ИИ-агента заранее определяем его права и доступ к корпоративным данным и системам. Качество ответов зависит от используемой модели, исходных данных и настроек решения. Для критичных сценариев предусматриваем дополнительные проверки, подтверждение важных действий сотрудником и возможность передачи задачи человеку. Все действия агента можно фиксировать и отслеживать.
