ИИ-агент простыми словами: что это и чем он отличается от чат-бота

Короткий ответ: что такое ИИ-агент простыми словами

Коротко: ИИ-агент - программа на нейросети, которая получает поручение и сама выполняет его в рабочих системах компании: заводит сделку, ставит задачу, пишет клиенту, сверяет данные. Спорные и дорогие решения она по правилам передаёт человеку. В DOSTRA агент с базой знаний и CRM стоит от 150 000 ₽, срок - от трёх недель.

Слово «агент» здесь в обычном значении: тот, кто действует по поручению. В блоге Yandex Cloud агентом называют систему, которая автономно выполняет задачи из нескольких шагов, у Сбера - программу, которая самостоятельно принимает решения ради поставленной цели. Если агентов несколько и у каждого своя роль, это уже мультиагентная система.

Что такое ИИ-агент, если объяснять без терминов?

Коротко: представьте нового сотрудника, которому дали поручение, доступ только к нужным программам и правило «сомневаешься - спроси руководителя». ИИ-агент устроен так же, только поручение выполняет нейросеть.

Клиент пишет на почту, что ему нужна поставка к пятнице. Агент читает письмо, заводит сделку в CRM, ставит менеджеру задачу подтвердить срок и отвечает клиенту, что заявка принята и срок назовут утром. Менеджер открывает карточку с пересказом письма и подтверждает клиенту дату.

Для такой работы нейросеть подключают к вашим программам: по описанию Яндекса, агент берёт оттуда данные и выполняет там действия. Какие программы подключить и что в них разрешить, решает компания.

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота и нейросети в чате?

Коротко: чат-бот идёт по сценарию, написанному заранее. Нейросеть в обычном чате отвечает текстом и ничего не меняет в ваших системах. Агент сам выбирает следующий шаг и выполняет его в CRM или почте.

Если клиенты спрашивают одно и то же, а от бота нужно только принять заявку, хватит бота по сценарию. Окупаемость такого бота мы посчитали в статье о боте, который отвечает клиентам.

Что ИИ-агенту поручают в компании?

Коротко: повторяющиеся дела из нескольких шагов, где нужно прочитать, решить по правилу и сделать запись в CRM или отправить письмо.

Как это выглядит в обычной компании:

• если счёт не оплачен в срок, агент пишет клиенту напоминание вашим текстом, а если клиент молчит, ставит задачу бухгалтеру;
• клиент просит расчёт - агент собирает черновик предложения по действующему прайсу и отдаёт его менеджеру на проверку перед отправкой;
• агент сверяет заявки из почты с карточками в CRM и показывает менеджеру дубли и клиентов без ответа.

С какого из таких дел начинать, разобрано в статье о том, что автоматизировать первым.

Что такое мультиагентная система и когда она проигрывает одному агенту?

Коротко: мультиагентная система - несколько ИИ-агентов с разными ролями, которые вместе решают задачу, слишком большую для одного. Она оправдана, когда ролей правда несколько. На простой задаче один агент, по нашей оценке, обходится дешевле и реже ломается.

Похоже на отдел, где один сотрудник принимает обращения, второй собирает данные по клиенту, третий проверяет ответ перед отправкой. Так Сбер описывает решение для корпоративного чата: обращение по очереди проходит через несколько агентов. Свою платформу агентов в Алисе AI (бывший Яндекс Нейро) Яндекс тоже называет мультиагентной.

Бизнесу такая система нужна, когда у задачи несколько разных участков или автоматизация становится отдельным продуктом со своими пользователями, личными кабинетами и оплатой.

На наш взгляд, каждый лишний агент - ещё одно место, где что-то сломается, а при передаче работы от агента к агенту теряются сведения о задаче. Google советует разработчикам начинать с одного агента. Стартовые цена и срок мультиагентной системы у нас вдвое выше, чем у одного агента. Поэтому разговор о нескольких агентах мы начинаем с архитектуры и экономики продукта.

Чем рискует компания, когда агент действует сам?

Коротко: агент с лишними правами или расплывчатым поручением может сделать не то: отправить письмо не тому клиенту, пообещать скидку, которой нет. Что агенту разрешено и какие его действия ждут подтверждения человека, решают до запуска.

OpenAI приводит пример: агент может предложить возврат, который клиенту не положен, или удалить то, что удалять не следовало. Сбер пишет, что ИИ-ассистенту дают минимально необходимые права, а его доступ регламентируют и записывают в журнал.

Есть и граница по закону. По 152-ФЗ решение, которое порождает юридические последствия для человека или иначе затрагивает его права и законные интересы, нельзя принимать на основании исключительно автоматизированной обработки его персональных данных. Исключения - письменное согласие человека и случаи, предусмотренные федеральными законами.

Какие процессы при таких ограничениях выгодно отдавать агенту и насколько это сложно, видно на аудите.

Почему ИИ-агента собирают под вашу компанию?

Коротко: агент работает внутри ваших систем и по вашим правилам, поэтому его собирают под конкретную компанию. Готового агента с платформы владелец сам подключает к своим программам и настраивает под свои правила, и это, по нашей оценке, мало кому удаётся с первого раза.

Работа в DOSTRA начинается с цифр: сколько часов и денег процесс уносит сейчас и через сколько месяцев агент их вернёт. Потом агента подключаем к вашей CRM и почте, записываем правила: что он решает сам и когда передаёт дело менеджеру. Результат меряем временем реакции и долей закрытых обращений. Тексты и логику ответов вы правите в панели без разработчика.

Если агент не окупится или задачу закроет настройка ваших программ, это покажет расчёт на аудите. Он остаётся у вас в любом случае, начнёте вы проект с нами или нет. До запуска мы собираем работающий фрагмент на ваших данных и показываем его в деле.

Сколько стоит ИИ-агент?

Коротко: бот для одного процесса стоит от 80 000 ₽ и делается от недели. Агент с базой знаний и CRM - от 150 000 ₽ и от трёх недель, мультиагентная система - от 300 000 ₽ и от шести недель. Итоговую цену считаем после экспресс-аудита.

Цена растёт с числом сценариев и подключённых систем. Интеграцию с 1С и ERP считаем по итогам аудита. Состав пакетов - на странице услуг, из чего складывается цена и сколько закладывать на поддержку - в статье о цене AI-автоматизации. Расчёт на примере - в разборе окупаемости AI-автоматизации.

Расскажите, какое дело в компании повторяется каждую неделю и съедает больше всего часов, - с него мы и начнём.