AI Agent получает событие, анализирует данные, принимает решение по заданной логике и запускает следующее действие: обновляет CRM, создаёт задачу, формирует документ, отправляет уведомление или передаёт кейс сотруднику.
Новая заявка, письмо, звонок, статус CRM, файл или событие из API.
Агент получает данные из нужных систем и истории процесса.
Определяет тип задачи, приоритет, риски и подходящий сценарий.
Следует бизнес-правилам и использует AI там, где нужна работа с неструктурированными данными.
Записывает данные, создаёт задачу, отправляет сообщение или запускает интеграцию.
Сохраняет результат, лог и при необходимости передаёт процесс сотруднику.
Проверить компанию → обогатить данные → определить ICP-fit → создать сделку → поставить задачу менеджеру → подготовить персональный первый контакт.
Sales AgentОпределить клиента → проверить историю → создать callback → назначить приоритет → уведомить ответственного.
Revenue Recovery AgentРаспознать тип → извлечь поля → проверить комплектность → занести в систему → отправить на согласование.
Document AgentОпределить тему → найти данные клиента → подготовить ответ → обновить статус → при необходимости эскалировать.
Service AgentНайти сделки без активности → определить причину → сформировать действия → поставить задачи менеджерам.
CRM AgentСобрать данные из нескольких систем → найти отклонения → сформировать summary → отправить руководителю только важное.
Operations AgentИспользуется там, где нужно понимать текст, диалог, документ, намерение клиента или контекст задачи.
Критические действия не должны зависеть только от ответа модели. Поэтому процесс дополняется правилами и проверками.
Агент получает контекст и выполняет действия через API и интеграционный слой.
Руководитель должен понимать, что агент сделал, почему и с каким результатом.
Низкорисковые повторяющиеся операции с понятными правилами.
Агент готовит решение, а сотрудник подтверждает действие одной кнопкой.
Сложные, юридически значимые, финансовые или иные высокорисковые решения.
Агент реагирует сразу после события, а не после того, как сотрудник заметил задачу.
Сотрудники не переносят вручную одни и те же данные между системами.
Один и тот же сценарий выполняется по заданной логике независимо от загрузки команды.
Рост объёма операций не всегда требует линейного роста back-office.
Результаты действий агента становятся структурированными данными для управления.
Логи, ограничения и human approval делают процесс управляемым.
Не нужно сразу строить «автономную компанию». Выбираем конкретный процесс, фиксируем исходный KPI и автоматизируем один рабочий сценарий.
Обычная автоматизация хорошо работает, когда заранее известны все условия. AI-агент добавляет возможность работать с неструктурированным текстом, документами, диалогами и контекстом, но критическая логика всё равно может оставаться детерминированной.
Да, если CRM предоставляет подходящую интеграцию/API. Права агента при этом можно ограничить только необходимыми операциями.
Процесс проектируется с учётом цены ошибки. Чувствительные действия можно выполнять только после проверки правил или подтверждения сотрудника.
Обычно нет. Главная ценность проекта чаще находится в архитектуре процесса, данных, интеграциях, правилах и контроле, а не в обучении собственной фундаментальной модели.
Покажите нам один повторяющийся процесс. Мы разберём, где нужен AI, где достаточно правил, а где должен остаться сотрудник.