Определение
Если вы уже пробовали ChatGPT, DeepSeek или других нейросетевых помощников, то знаете: они умеют давать ответы, писать тексты, генерировать картинки. Но у них есть один важный «минус» — они работают по принципу запрос и ответ. То есть вы спросили, а они ответили. Всё. Финита ля комедия.
А теперь представьте, что ИИ сам может понимать задачу, выбирать, какие шаги выполнить, обращаться к разным инструментам, проверять результат и даже учиться на ошибках. Такое решение называется AI агент.
В простых словах — это ИИ, который умеет действовать сам и автоматически встроен в бизнес процессы вашего предприятия, а не только отвечать на вопросы.
Такой агент анализирует ситуацию, принимает решения и выполняет действия в определённой среде по заложенным в него правилам.
Виды ИИ ассистентов
Существует несколько основных видов, каждый из которых решает задачи по-своему.
Реактивные агенты работают по заранее заданным правилам и реагируют только на текущую ситуацию. Они быстрые и надёжные, но не умеют учиться или прогнозировать.
Например, чат-бот, который отвечает на типовые вопросы клиентов на сайте по покупке стройматериалов , опираясь на заготовленную базу.
Агенты с обучением способны анализировать прошлый опыт и корректировать своё поведение. Они постепенно становятся точнее и полезнее.
Обычно реактивные агенты комбинируются с агентами с обучением (благодаря обновлению моделей — можно настраивать агента, который не только правильно «реагирует» на ситуацию, но и запоминает результаты своей работы и корректирует их исходя из опыта).
Мультиагентные системы — это целая команда интеллектуальных ассистентов, где каждый выполняет свою роль, а вместе они закрывают комплексную задачу.
Например, связка «ИИ-юрист» + «ИИ-переводчик» + «ИИ-ассистент по документообороту» позволяет не только проанализировать контракт, но и перевести его, а затем подготовить все нужные формы для отправки клиенту.
Проконсультируем по внедрению искусственного интеллекта в ваш бизнес. В штате своя команда (разработчики и product менеджер).
А также подписывайтесь на наши соц-сети
В них все, что нужно знать об искусственном интеллекте для бизнеса
Где применяются AI системы?
Интеллектуальные ассистенты могут работать практически в любой цифровой среде — от CRM-систем: Битрикс24 и AmoCRM до корпоративных порталов, мессенджеров.
Их архитектура обычно строится на сервере, где «живет» ядро агента — программа, которая принимает запросы, обрабатывает их с помощью ИИ-модели и возвращает готовый результат.
Сервер может быть как в «облаке» , так и внутри локальной инфраструктуры компании.
Подключение идёт через API, что позволяет агенту получать данные из любой системы, анализировать их, выполнять команды и передавать результаты обратно.
Принцип работы на примере ИИ юриста?
Вот тут давайте разберем устройство и принцип работы AI прямо в бизнесе на нашем примере.
Возьмем пример простого агента, который утверждает коммерческие договора. Его мы разработали для материнской компании «Triada».
Итак, наши менеджеры по продажам работают в Битрикс-24. В нем они при необходимости создают карточку договора, прикрепляя договор с клиентом, который нужно утвердить юристу.
У обычного юриста это заняло бы 2-3 часа, а в день наши менеджеры могут выставлять несколько договоров.
Итак давайте к примеру.
Когда нужно утвердить договор — менеджер по продажам крепит договор с клиентом в Битрикс-24 (CRM систему).
В момент прикрепления договора — срабатывает веб-хук (специальная команда), которая отправляет договор на локальный сервер, где развернут N8N (система управления агентами).
На сервер отправляется договор и далее специальные модули «вытягивают» из заполненного поля файл договора в одном из нужных форматов (xml, doc или pdf) и преобразую эти файлы в текст (читаемый ИИ).
Далее в системе (на сервере) стоит специальный «модуль», который деаномизирует данные (меняет коммерческие данные — название компаний/ИНН/цены/контакты) и отправляет договор в обезличенном формате в DeepSeek.
В модуле DeepSeek, который размещен на нашем сервере, указан специальный промпт (команду), которая анализирует договор.
После — проанализированный договор передается в личный кабинет, куда «запущен» живой юрист.
В личном кабинете — ИИ ассистент выдает результат анализа договора и пишет рекомендации.
Далее юрист компании в личном кабинете «нажимает» кнопку согласен ли он с анализом договора.
Если да, то автоматически в Битриксе меняется статус договора «на утвержден» и наш менеджер может высылать клиенту оригиналы на подпись. Для этого уже другой веб-хук передает команду Битриксу поменять статус утверждения договора.
Еще раз — как вы видите на примере, ИИ агент легко встраивается в любую среду.
В нашем примере мы встроили его и в Битрикс, и в личный кабинет компании, где находится настоящий юрист.
И да, ИИ ассистент не заменяет полноценного юриста (слишком велики риски), но позволяет одному юристу утверждать не 10 договоров в сутки, а 30 — что существенно поднимает его эффективность.
Обучите своих сотрудников искусственному интеллекту!
Разработали бесплатный курс для ваших сотрудников по искусственному интеллекту. Благодаря нему Вы и ваши сотрудники научатся применять ИИ для эффективной работы. Курс бесплатный.
Архитектура ИИ агентов
Архитектура строится из трёх ключевых элементов.
Первое — API, через который агент получает данные из любых источников: CRM-систем (amoCRM, Битрикс24), телефонии, SQL-баз, сайтов, почтовых сервисов или мессенджеров.
API — это «мост» между вашей системой и агентом, позволяющий безопасно выгружать нужную информацию.
Второе, сервер с системой автоматизации (например, n8n или Yandex Cloud). Здесь происходит сбор и обработка данных, логическая настройка сценариев, последовательность действий и маршрутизация запросов. Такая система связывает входящие данные с нужными модулями.
Третье — модули на базе нейросетей: ChatGPT, DeepSeek, Grok, Gemini, а также специализированные модули, например, для речевой аналитики.
Каждый модуль выполняет свою задачу: от анализа текста и генерации ответов до проверки договоров или оценки звонков. В мультиагентных системах — модули связаны друг с другом и последовательно выполняют задачу за задачей.
После выполнения задачи результаты работы агента выгружаются в любое цифровое пространство через API или вебхуки: можно отправить email клиенту, сообщение в мессенджер, опубликовать пост в соцсетях или записать данные обратно в CRM.
Таким образом, агент автоматизирует целые бизнес-процессы от получения данных до их финальной доставки до менеджера.
Задачи, которые решают интеллектуальные агенты
Интеллектуальная модель может закрывать широкий спектр задач, которые раньше требовали ручной работы сотрудников.
Например, в Триаде такие решения уже помогают бизнесу автоматизировать ключевые процессы:
- ИИ-юрист анализирует договоры, проверяет их на риски и готовит правки;
- ИИ-ассистент продаж формирует персонализированные коммерческие предложения и письма для клиентов;
- ИИ для тендеров находит подходящие закупки, анализирует требования и подготавливает документы для участия;
Выше на баннере была ссылка по которой вы можете ознакомится с демо решениями наших систем.
Все агенты работают автономно, интегрируются в рабочие системы компании и выполняют рутинные процессы без постоянного вмешательства человека, что существенно освобождает сотрудников от рутины.
Кроме этого, существуют и другие типы AI-агентов, которые можно внедрять в компании.
Например, ИИ-аналитик — собирает данные с разных источников, строит прогнозы и выявляет тренды для принятия управленческих решений.
ИИ-рекрутер, который автоматически просматривает резюме, оценивает кандидатов по заданным критериям и даже проводит первичные интервью через чат.
ИИ-контролёр качества, который проверяет звонки менеджеров, чаты с клиентами или тексты на соответствие стандартам компании.
ИИ-переводчик, способный работают в связке с другими агентами и переводит документы, письма или технические инструкции в реальном времени.
ИИ агента можно написать практически для любого рутинного процесса внутри компании и встроить в любую цифровую среду.
Риски и проблемы
Как и любая технология, AI-агенты не лишены рисков и подводных камней.
Во-первых, качество данных: если агент обучается на неточной или устаревшей информации, он будет тиражировать ошибки и выдавать неверные рекомендации.
Во-вторых, галлюцинации ИИ — ситуации, когда агент “придумывает” несуществующие факты или искажает информацию, что особенно опасно в юриспруденции, финансах и медицине.
В-третьих, интеграционные сложности: не все корпоративные системы сразу “дружат” с агентами, и внедрение может потребовать доработок.
Ещё один риск — избыточная автоматизация, когда сотрудники начинают полностью полагаться на ИИ, теряя навыки критической оценки информации. Не стоит забывать и о конфиденциальности: загрузка в агента коммерческой тайны или персональных данных без защиты может привести к утечкам.
И, наконец, сопротивление персонала — часть сотрудников может воспринимать AI-ассистента как угрозу своей работе, поэтому важно грамотно объяснять его роль как помощника, а не заменителя.
Данные проблемы тоже могут решаться с помощью грамотной структуры внедрения ИИ агента.
Например, для проверки галлюцинаций создается специальная интеллектуальная система, которая проверяет результата работы другого ИИ агента на галлюцинацию.
Для защиты от утечки данных используется специальный модуль деперсонализации. Он «заменяет» все конфиденциальные данные (номера/контакты) на несуществующие, чтобы подключенные к системе нейросети не получали конфиденциальную информацию.
Также ИИ агента можно развернуть локально на сервере вашей компании, что минимизирует вероятность утечки.
Мультиагентные системы
Мультиагентная система позволяет соединять разные агенты на базе искусственного интеллекта для идеального выполнения сложных задач.
В отличие от простых агентов (Реактивных и агентов с обучением) — мультиагентная система подразумевает под собой связь разных агентов.
Например, мы в Триаде внедрили у себя прослушку звонков отдела продаж, которая реализована с помощью мультиагентной системы.
Посмотрим на схему выше.
Один ИИ агент расшифровывает звонок.
Другой делит расшифровку на менеджера и на спикера.
Третий — оценивает каждого менеджера и сравнивает его со скриптом.
Четвертый — корректирует скрипт.
Далее результаты работы всех ИИ агентов собираются в единый файл и отправляются сначала в Гугл таблицу, а затем в Битрикс-24.
Все агенты работают последовательно и размещены на нашем сервере.
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
