Устройство ИИ агентов - Урок №3.
В этом уроке бесплатного курса «ИИ агенты для бизнеса« разберем, как на самом деле устроен ИИ агент внутри компании. Из каких компонентов он собирается, где живет его логика, как он получает данные, какие ноды обычно используются и почему без понимания этой архитектуры дальше невозможно нормально проектировать внедрение.
Почему не все так просто?
Когда в компании говорят “давайте внедрим ИИ агента”, у многих в голове одна и та же картинка. Как будто есть некая умная нейросеть, которую можно просто подключить к CRM, почте или сайту, и она сразу начнет работать как цифровой сотрудник.
На практике все устроено жестче.
Рабочий ИИ агент почти никогда не состоит из одной нейросети. Это цепочка модулей, каждый из которых делает свою часть работы. Один модуль запускает процесс. Второй получает данные. Третий их чистит. Четвертый проверяет условия. Пятый передает задачу в модель. Шестой забирает ответ. Седьмой пишет результат в CRM, таблицу, мессенджер или личный кабинет. Иногда между ними стоят фильтры, циклы, развилки, повторные попытки, ручная проверка и дополнительные ИИ-модули.
Давайте разберем ключевые элементы архитектуры ИИ агентов, чтобы в дальнейшем правильно их спроектировать.
внедрению AI агента в ваш бизнес от эксперта
Оставьте заявку - вас бесплатно проконсультирует эксперт по внедрению ИИ агентов - руководитель AI-направления INTACT, специалист по внедрению ИИ и AI агентов в бизнес-процессы компаний. На консультации - составим план внедрения ИИ агентов в ваш бизнес.
руководитель AI отдела Intact, специалист по внедрению ИИ агентов
Что такое ИИ агент с технической точки зрения
Если убрать маркетинговую шелуху, ИИ агент — это система workflow, в который встроена языковая модель и бизнес-логика.
Workflow — это последовательность шагов, по которым система обрабатывает событие. Событие запустилось, данные пришли, прошли через набор модулей, что-то было проанализировано, что-то проверено, дальше результат передан в нужную среду
Иными словами ИИ агент — это сценарий, в котором модель занимает одно или несколько мест внутри цепочки.
В простых кейсах агент может состоять из 5–7 узлов. В более серьезных — из десятков нод, веток и микро-сервисов.
Где размещаются ИИ агенты?
Все workflow, которые работают с ИИ агентами, размещаются, как правило через инструменты оркестрации.
Из каких частей обычно состоит ИИ агент
Почти любой агент в бизнесе можно разложить на шесть базовых слоев.
Первый слой — точка входа.
Это событие, после которого вообще начинается работа агента. Например, новая заявка в CRM, письмо на общую почту, договор в карточке сделки, новая строка в таблице, сообщение в мессенджер, новый звонок из телефонии, файл в папке или задача, запущенная по расписанию.
Без точки входа агент не существует как процесс. ИИ агент (а именно workflow, где он размещен) срабатывает только в тот момент, когда в системе произошло нужное событие.
Здесь обычно используются два механизма: API и вебхук.
API — это способ, которым одна система запрашивает данные или отправляет команду другой системе.
Например, ваш агент обращается в CRM и спрашивает:
- дай мне карточку этой сделки,
- покажи комментарии менеджера,
- отдай файл договора,
CRM получает запрос, обрабатывает его и возвращает ответ. Это и есть работа через API.
Вебхук работает по другой логике. Он подразумевает под собой не запрос “извне”, а автоматическое уведомление от самой системы.
Иными словами ИИ агент не спрашивает CRM, появилось ли что-то новое (лид, сделка, запрос на кп), а сама CRM сразу сообщает:
о произошедшем событии. Например, в карточку загрузили договор, или пришло новое сообщении для расшифровки.
И в этот момент система отправляет данные в нужную точку. Чаще всего — в систему автоматизации или на сервер, где живет агент.
Второй слой — источник данных
После того как агент получил сигнал на запуск, ему нужно дать материал для работы. Если на вход ничего не пришло, работать не с чем. Если пришли плохие данные, результат тоже будет плохим.
Источник данных — это место, откуда агент берет информацию для обработки. Чаще всего это CRM, почта, таблица, файл, телефония, мессенджер, база данных, корпоративный портал, личный кабинет, документооборот или облачное хранилище.
Здесь сразу надо разделять две вещи.
Источник данных — это система, откуда информация берется.
Входные данные — это конкретные поля, файлы или значения, которые агент получает на обработку.
Например, источник данных — Bitrix24. А входные данные — это название компании, комментарий менеджера, сумма сделки, прикрепленный договор и ответственный сотрудник.
Как правило, если рассматривать входные данные, то они передаются агентам в JSON формате.
Что нужно определить на этом этапе!
Первое. Какие именно данные нужны агенту. Не все подряд, а только то, что действительно нужно для задачи.
Если агент должен классифицировать заявку, ему могут понадобиться текст заявки, источник, имя клиента, город и продукт. Все остальное на этом этапе лишнее.
Если агент проверяет договор, ему уже нужны сам файл, тип документа, контрагент, карточка сделки и внутренний шаблон для сравнения.
Если агент анализирует звонок, ему понадобятся запись звонка или ссылка на нее, длительность, менеджер, сделка и статус лида.
Второе. Где эти данные хранятся.
Очень часто кажется, что все лежит в одной системе. На практике часть данных живет в CRM, часть в почте, часть во вложениях, часть в таблицах, а часть вообще только в комментариях сотрудников.
В идеале — мы подключаем базу данных (реляционную ) для дублирования и дальнейшего хранения всех входящих данных.
Третье. В каком виде данные приходят.
Договор может прийти как PDF, DOCX, скан или архив.
Письмо может быть чистым текстом, а может содержать длинную цепочку переписки и мусорную подпись.
Звонок может приходить ссылкой, аудиофайлом или вообще лежать во внешней телефонии, откуда его еще надо отдельно забирать.
То есть до проектирования нужно понять, что именно агент получит физически. И заложить в систему работу с соответствующим форматом данных.
Четвертое. Хватает ли этих данных для решения задачи.
На этом месте ломается очень много внедрений.
Компания хочет, чтобы агент делал нормальное КП, но в CRM менеджеры не заполняют половину полей.
Хочет анализировать договоры, но в карточке сделки нет ни типа договора, ни шаблона, ни истории клиента.
Хочет умный ответ по базе знаний, но сама база знаний устаревшая и противоречивая.
То есть важно не только наличие данных, но и их достаточность.
Пятое. Насколько этим данным можно доверять.
Если поля в CRM заполняются через раз, если менеджеры пишут комментарии как попало, если документы прикладываются в разном виде, если статусы живут своей жизнью, агент не исправит это магически. Он просто будет ошибаться вместе с процессом.
Описываем результат ИИ агента
Одна из самых частых ошибок на старте выглядит так:
руководитель понимает, что бизнес процесс в компании не работает, но не может нормально описать, что именно должен делать агент и какой результат компания хочет получить на выходе.
В итоге постановка задачи звучит примерно так:
“Надо автоматизировать работу с письмами”
“Надо ускорить юристов”
“Надо сделать ИИ для продаж”
“Надо, чтобы агент помогал менеджерам”
С такими вводными нормальное внедрение не начинается. С такими вводными пилот внедрения ИИ — просто провалится (могу честно сказать по своему опыту).
Почему?
Потому что AI агент нельзя внедрить в абстрактную задачу. Его можно внедрить только в конкретный участок процесса, где есть:
- понятный вход,
- понятная последовательность действий,
- понятный результат,
и понятный человек, который этот результат принимает или проверяет (чья голова полетит, если процесс провалиться=)
Поэтому до начала внедрения руководителю нужно разложить будущую работу агента на 5 частей.
1. Что является входом
Что именно получает агент на старте.
Например:
- заявка с сайта
- договор в PDF
- звонок из телефонии
- письмо клиента
- вопрос сотрудника в мессенджере
- карточка сделки в CRM
Здесь важно описать среду, в которой вы работаете. Среда — цифровая система, где вы внутри компании работаете и в какой момент будет срабатывать агент.
Что агент должен сделать
Вот это уже ключевой вопрос.
До начала внедрения нужно описать либо одно конкретное действие, либо короткую последовательность действий, которую агент должен выполнить.
Иными словами, любой бизнес-процесс надо сначала разложить на мелкие понятные шаги, а уже потом решать, какие из этих шагов вы хотите отдать AI агенту.
Это очень важный момент.
Компании часто пытаются сразу формулировать задачу слишком крупно:
“обрабатывать письма”
“проверять договоры”
“вести клиента”
“работать с тендерами”
Но агенту нельзя ставить задачу на уровне общего процесса. Ему нужно ставить задачу на уровне конкретных действий внутри этого процесса.
Например, если вы хотите внедрить агента для обработки входящих писем, то правильно будет не писать:
“агент должен работать с почтой”
Правильно будет сначала разложить процесс на отдельные части:
- распознать, с какого адреса пришло письмо
- сравнить адрес отправителя с контактной книгой или CRM
- прочитать тему письма
- прочитать текст письма
- выделить из письма смысл
- понять, что это за тип обращения
- отнести письмо к нужной категории
определить, кому его - нужно передать
при необходимости - подготовить черновик ответа
- зафиксировать результат в системе
И только после этого вы принимаете решение: какие из этих действий должен выполнять агент,
а какие должны оставаться за человеком.
Например, агент может:
читать письмо, классифицировать его, готовить краткую выжимку, и передавать письмо в нужный отдел.
А вот отправку ответа клиенту вы на первом этапе можете оставить за сотрудником.
Это и есть нормальная логика внедрения.
То есть ваша задача как руководителя — описать, какие именно маленькие действия внутри процесса должны быть автоматизированы.
В идеале это вообще надо делать в виде схемы или таблицы (ниже я для вас подготовил крутой шаблон — пользуйтесь)
Только после такой декомпозиции становится понятно, что именно вы внедряете.
Ниже пример таблицы, где вы описывайте бизнес процесс и решайте что отдать ИИ агенту, а что — нет.
| № шага | Шаг процесса | Что происходит на этом этапе | Кто делает это сейчас | Отдаем AI агенту или человеку | Какой результат должен получиться |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Получение входящего письма | На общую почту компании приходит новое письмо | Сотрудник | AI агент | Письмо принято в обработку |
| 2 | Определение отправителя | Проверяется, кто отправитель: клиент, спам, подрядчик, внутренний сотрудник | Сотрудник | AI агент | Понято, от кого пришло письмо |
| 3 | Чтение темы и текста | Сотрудник читает тему и содержание письма | Сотрудник | AI агент | Письмо прочитано и разобрано по смыслу |
| 4 | Определение типа обращения | Нужно понять, что это: запрос клиента, претензия, спам, запрос документов, внутренний вопрос | Сотрудник | AI агент | Письму присвоена категория |
| 5 | Краткая выжимка | Сотрудник вручную понимает суть письма и пересказывает ее дальше | Сотрудник | AI агент | Подготовлена краткая выжимка по письму |
| 6 | Определение ответственного | Решается, кому передать письмо дальше | Сотрудник | AI агент | Назначен нужный отдел или сотрудник |
| 7 | Подготовка проекта ответа | При необходимости готовится черновик ответа | Сотрудник | AI агент | Подготовлен черновик письма |
| 8 | Проверка ответа | Сотрудник смотрит, корректен ли ответ | Сотрудник | Человек | Ответ проверен |
| 9 | Отправка ответа | Письмо уходит клиенту | Сотрудник | Человек | Клиент получил ответ |
| 10 | Фиксация результата | Информация о письме и действии сохраняется в системе | Сотрудник | AI агент | Результат зафиксирован в CRM или почте |
3. Какой результат должен появиться на выходе
Следующий вопрос: что именно компания хочет получить после того, как агент выполнил свою часть работы.
И тут совершенно нельзя писать абстрактно:
“готовый ответ”
“помощь менеджеру”
“обработанную заявку”
“понятную аналитику”
Результат нужно описывать в конкретной форме. Максимально точно!
Например:
- черновик письма клиенту
- заполненные поля в CRM
- категория обращения
таблица с оценкой звонка - список рисков по договору
выжимка по содержанию письма - задача на сотрудника
- ответ со ссылкой на нужный документ
- уведомление руководителю
подготовленный проект КП
Чем точнее описан результат, тем проще потом проверять, хорошо работает агент или плохо.
Если результат описан мутно, то и качество его работы никто не сможет нормально оценить
4. Куда этот результат должен попасть
Это вопрос, который многие вообще забывают.
Результат сам по себе бесполезен, если он не встроен в процесс.
Поэтому заранее надо определить:
куда именно должен приходить результат работы агента.
Например:
- в карточку сделки в CRM
- в личный кабинет сотрудника
- в Google Таблицу
- руководителю
на корпоративную почту - в задачу в Bitrix
- в систему документооборота.
5. Кто проверяет или принимает результат
Последний вопрос — кто в компании отвечает за финальное принятие результата.
Это особенно важно там, где цена ошибки высокая.
Например, одно дело — классифицировать письма или готовить черновик ответа. Там можно позволить больше автоматизации.
И совсем другое дело отвечать клиенту по юридическим вопросам, менять критичные статусы в CRM или отправлять документы на подпись без проверки человеком.
Поэтому еще до старта внедрения надо определить:
кто именно будет проверять или утверждать результат работы агента.
А именно какой сотрудник компании будет отвечать за финальное принятие результата и проверку работы агента.
Иногда результат может не требовать проверки человеком, если процесс действительно типовой, безопасный и хорошо ограничен. Но это скорее исключение, чем правило, особенно на старте.
Реальные примеры внедрения ИИ
Мы внедрили ИИ для расчёта смет и генерации КП у «Крафтвуд» и целого ряда клиентов (в том числе и внутри компании). Собрали для вас подборку лучших кейсов нашей компании. Каждый — уникальный. Обязательно прочитайте.
Как мы автоматизировали расчеты параметров производства трубопроводной арматуры К нам
Как мы автоматизировали сметирование и персонализировали генерацию КП с помощью
Как мы разработали ИИ эксперта по промышленной безопасности, экологии, охране
Домашнее задание для урока о внедрении ИИ агентов
Выберите один бизнес-процесс в вашей компании, который вы считаете кандидатом на внедрение ИИ агента.
После этого сделайте 3 шага.
- Сначала кратко опишите сам процесс:
как он называется,
когда он запускается,
кто в нем участвует,
и где в нем, по вашему мнению, теряется время, деньги или качество. - Дальше оцените этот процесс по 4 критериям: как часто он повторяется, насколько у него понятен результат, сколько времени сотрудники тратят на него вручную,и сколько стоят ошибка или задержка.
- После этого разложите выбранный процесс на отдельные шаги в таблице (выше была ее форма — скачайте). В таблице укажите: что происходит на каждом этапе бизнес процесса, кто делает это сейчас, какие шаги можно отдать ИИ агенту, и какой результат должен быть после каждого шага.
Итогом домашнего задания должно стать:
- название выбранного процесса
- описание основной потери в этом процессе
оценка процесса по 4 критериям - заполненная таблица шагов процесса
- краткий вывод: какие именно действия внутри процесса вы бы отдали ИИ агенту в первую очередь
