Используем cookies

Мы используем необходимые файлы cookie для работы сайта, а также аналитические cookie Яндекс.Метрики — только с вашего согласия.

При согласии будут установлены: _ym_uid (1 год), _ym_d (1 год), _ym_isad (2 дня), _ym_visorc (2 нед.) — для анализа посещаемости и записи сессий (Вебвизор). Подробнее — в Политике cookie.

Разработка ИИ-агентов

Получите автономную систему под ваши бизнес-процессы: архитектуру агента, интеграцию с CRM и ERP, логику принятия решений и рабочий сценарий с первого запуска.
Обсудить проект

Когда нужна разработка ИИ-агента

Рутина поглощает время команды

Сотрудники ежедневно обрабатывают однотипные запросы, формируют документы и переносят данные между системами: на эти задачи уходят часы, которые не освобождаются даже при наличии CRM и ERP.

Процессы не масштабируются

Рост объема обращений, заявок или внутренних задач требует найма новых людей. Автоматизация через скрипты и триггеры давно исчерпала себя и не справляется со сложными сценариями.

Данные есть, решений нет

Компания накопила данные в CRM, ERP и корпоративных базах знаний, но сотрудники не могут оперативно ими пользоваться: поиск, синтез и применение информации занимают слишком много времени.

Нет связи между системами

Разные отделы работают в разных инструментах, обмен данными идет вручную или через экспорт-импорт: часть информации теряется, часть устаревает к моменту применения.

Пилотный запуск не стал системой

Команда протестировала ИИ на одном процессе, результат получила, но перевести решение в постоянную эксплуатацию и тиражировать его на другие задачи не смогла.

Зачем бизнесу ИИ-агент вместо очередного чат-бота

Разработка ИИ-агентов — это создание автономных программных систем на базе больших языковых моделей, которые самостоятельно планируют цепочку действий, выбирают инструменты и доводят задачу до результата без участия человека на каждом шаге. В отличие от чат-бота, работающего по жестким сценариям, ИИ-агент способен анализировать ситуацию, разбивать задачу на шаги и выполнять каждый из них: обращаться к внешним системам, формировать документы, обновлять данные в CRM или запускать следующий этап процесса.

Без такого решения компания продолжает платить за ручной труд там, где он уже не нужен. Менеджеры тратят время на обработку стандартных запросов, аналитики вручную сводят данные из разных источников, операционный персонал дублирует информацию между системами. По данным McKinsey, около 40% компаний уже используют ИИ-системы для задач, которые раньше выполняли сотрудники вручную. Те, кто откладывает переход, теряют скорость и операционную эффективность.

С внедрением ИИ-агента картина меняется конкретно: процессы, которые занимали часы, выполняются в фоновом режиме без очереди и без ошибок копирования. Агент работает круглосуточно, обрабатывает параллельные задачи и передает результат в нужную систему в нужном формате. Руководители получают прозрачность: каждое действие агента логируется, контрольные точки с участием человека настраиваются там, где это необходимо.

Агентство 12 НЕМЦЕВ проектирует и разрабатывает ИИ-агентов под конкретные бизнес-сценарии: от единственного агента на один процесс до мультиагентных систем, где несколько специализированных агентов работают скоординированно. Клиент получает готовое решение с интеграцией в существующую инфраструктуру, документацию и поддержку после запуска.

Помогаем бизнесу расти в цифровой среде

с 2009 года
Работаем с компаниями на этапе роста и масштабирования
300+ проектов
SEO, разработка и цифровые продукты
10+ крупных брендов
Клиенты федерального уровня
5+ лет
Длительно работаем с ключевыми клиентами
Лэтуаль кейс — SEO, ИИ-решения, контент (десктоп)

ЛЭТУАЛЬ

SEO и масштабирование органического трафика для одного из крупнейших бьюти-ритейлеров в России
Изучить

Apteka.ru

SEO для одного из крупнейших онлайн-сервисов продажи лекарств и товаров для здоровья в России
Изучить

Аптека 36.6

SEO для крупной аптечной сети Москвы и Московской области
Изучить

Аптека Горздрав

SEO для крупной аптечной сети с присутствием в Москве и регионах России
Изучить
ЛЭТУАЛЬ
Apteka.ru
36.6
Горздрав

Как мы работаем

1

Анализ процессов

Изучаем бизнес-задачу, текущую операционную модель и точки, где автономный агент даст измеримый эффект. Оцениваем данные, доступные системы и требования к интеграции.
2

Проектирование архитектуры

Определяем логику агента: какие инструменты использует, как принимает решения, где нужна проверка человеком. Для сложных задач проектируем мультиагентную систему с разделением ролей между агентами.
3

Разработка и обучение

Разрабатываем агента на выбранной языковой модели, настраиваем бизнес-логику, подключаем базу знаний компании, обеспечиваем доступ к нужным инструментам и внешним API.
4

Интеграция с инфраструктурой

Подключаем агента к CRM, ERP, корпоративным базам данных и мессенджерам. Настраиваем обмен данными, проверяем корректность работы в реальных условиях нагрузки.
5

Тестирование и отладка

Проверяем поведение агента на граничных сценариях, настраиваем обработку нестандартных ситуаций, верифицируем безопасность данных и устойчивость к некорректным входным данным.
6

Запуск и поддержка

Передаем решение в эксплуатацию с документацией и административным интерфейсом. Сопровождаем работу агента, вносим корректировки при изменении процессов.

Что компания получает по итогам разработки

Клиент получает готовый ИИ-агент, встроенный в операционную инфраструктуру компании. Агент работает в реальных условиях, обрабатывает живые данные и выполняет задачи в рамках настроенных сценариев без постоянного участия оператора.

По итогам разработки клиент получает: задокументированную архитектуру агента с описанием логики принятия решений и списком используемых инструментов; настроенные интеграции с CRM, ERP и другими корпоративными системами; административный интерфейс для мониторинга работы агента и просмотра логов каждого действия; настроенные контрольные точки с участием человека для критически важных решений; руководство по эксплуатации для технической команды и бизнес-пользователей.

Если задача предполагает несколько взаимосвязанных процессов, клиент получает мультиагентную систему: например, один агент обрабатывает входящие обращения и квалифицирует их, второй формирует ответ и создает задачу в CRM, третий контролирует выполнение и сигнализирует при нарушении сроков. Каждый агент в системе специализирован, что упрощает поддержку и последующее масштабирование.

Отдельно документируются сценарии, которые агент не должен выполнять автономно: для них настраивается маршрутизация на ответственного сотрудника с передачей всего контекста задачи. Это позволяет запустить систему без риска неконтролируемых действий в чувствительных зонах.

После запуска команда 12 НЕМЦЕВ фиксирует отклонения в работе агента, при необходимости корректирует логику и адаптирует сценарии при изменении бизнес-процессов.

Усиливайте позиции на рынке с 12 НЕМЦЕВ

Опыт работы с крупным бизнесом

Понимаем требования, процессы и уровень ответственности в AI-проектах крупных компаний.

Использование ИИ в работе

Применяем искусственный интеллект для ускорения процессов как в собственной команде, так и в продуктах клиента.

Разработка под нагрузку

Создаем агентные системы, которые выдерживают рост числа задач и пользователей без потери устойчивости.

Конкурентные ниши

Работаем в сегментах с высокими требованиями к точности и надежности: финансы, e-commerce, ритейл, фарма.

Долгосрочная работа с проектами

Развиваем агентные системы вместе с ростом бизнеса: адаптируем логику, расширяем сценарии и масштабируем решения.

Больше AI услуг для бизнеса

Часто задаваемые вопросы о разработке ИИ-агентов

Чем ИИ-агент отличается от обычного чат-бота?
Принципиально другим уровнем автономности. Чат-бот работает по заранее заданным сценариям и не может выйти за их рамки. ИИ-агент на базе языковой модели самостоятельно планирует последовательность действий, выбирает нужные инструменты и выполняет их, пока задача не завершена. Он способен обращаться к внешним системам, обновлять данные, формировать документы и передавать результат дальше по процессу без жестко прописанного скрипта.
Какие бизнес-задачи подходят для автоматизации через ИИ-агента?
Наиболее эффективны задачи с повторяемой структурой, доступными данными и четким ожидаемым результатом. Типичные сценарии: обработка входящих обращений и квалификация лидов, формирование коммерческих предложений и договоров по шаблонам, анализ документов на соответствие требованиям, первая линия поддержки клиентов и сотрудников, мониторинг задач и уведомление при нарушении сроков, сбор и синтез данных из нескольких источников для отчетов.
Что такое мультиагентная система и когда она нужна?
Мультиагентная система — это несколько специализированных агентов, работающих скоординированно: каждый выполняет свою часть задачи и передает результат следующему. Такой подход применяется, когда один агент не справляется с комплексным процессом или когда задачи логически разделяются по ролям. Например, один агент принимает и классифицирует обращение, второй формирует ответ, третий создает задачу в CRM и контролирует выполнение. Мультиагентная архитектура упрощает поддержку и масштабирование: каждого агента можно дорабатывать независимо.
С какими системами может интегрироваться ИИ-агент?
С любыми системами, предоставляющими API или поддерживающими стандартные протоколы обмена данными. Типичные интеграции: CRM (Битрикс24, amoCRM, Salesforce), ERP-системы, 1С, корпоративные базы данных, мессенджеры (Telegram, WhatsApp), системы документооборота, HR-платформы, сервисы аналитики и BI-инструменты. На этапе проектирования определяем полный список необходимых подключений и оцениваем их техническую реализуемость.
Как обеспечивается безопасность данных при работе агента?
Агент получает доступ только к тем данным и инструментам, которые необходимы для выполнения его задачи. Каждое действие логируется: в административном интерфейсе видно, что агент сделал, в каком порядке и с каким результатом. Для критически важных решений настраиваются контрольные точки с участием человека: агент подготавливает действие, но выполняет его только после подтверждения. При необходимости агент может работать в закрытом контуре без выхода в интернет.
Нужна ли корпоративная база знаний для работы агента?
Зависит от задачи. Для агентов, отвечающих на вопросы по продуктам, регламентам или документам компании, корпоративная база знаний обязательна: без неё агент будет опираться только на общие знания языковой модели. Для агентов, автоматизирующих операционные процессы (создание задач, обновление статусов, формирование документов), база знаний менее критична. На этапе анализа определяем, нужна ли RAG-архитектура для конкретного сценария.
Как долго длится разработка ИИ-агента?
Сроки зависят от сложности задачи и количества интеграций. Агент под один процесс с одной-двумя интеграциями разрабатывается быстрее, чем мультиагентная система с подключением к нескольким корпоративным системам и сложной логикой принятия решений. На этапе предпроектного анализа формируем план с детализированными сроками по каждому этапу.
Что происходит после запуска агента в эксплуатацию?
Агент работает в постоянном режиме под мониторингом: фиксируются все действия, отклонения и нестандартные ситуации. Команда 12 НЕМЦЕВ сопровождает решение: при изменении бизнес-процессов корректирует логику агента, расширяет сценарии или добавляет новые инструменты. Если компания планирует масштабировать систему на другие задачи, проектируем следующие агенты с учетом уже реализованной архитектуры.
Можно ли разработать ИИ-агента на российских языковых моделях?
Да. Агентов разрабатываем на базе GigaChat, YandexGPT и других российских LLM, а также на зарубежных моделях при наличии технической возможности. Выбор модели зависит от задачи, требований к конфиденциальности данных и инфраструктурных ограничений. Для проектов с ограничениями на передачу данных за пределы контура рассматриваем решения с развертыванием на собственных серверах клиента.

Готовы обсудить проект?

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений
Обсудить проект