Собираем агентов под CRM, заявки, документы, WhatsApp, Telegram и внутренние системы. Агент достаёт нужные данные, готовит действие и пишет в журнал, что сделал. Спорные случаи отдаёт человеку с готовым контекстом
Первый сценарий лучше брать узкий. Такой, который повторяется каждый день, по которому уже есть данные, и где видно, правильный ответ или нет
Если нужен фиксированный FAQ — часто хватит обычного бота. Агент окупается там, где ответ зависит от данных, от роли спрашивающего и от того, какой шаг должен случиться следующим
Без полей CRM, статусов, документов или истории обращения ответ получится наугад.
Кто-то на той стороне ждёт запись, статус, черновик или заявку — не просто ответ в чате.
Команде нужны логи, источники и понятный путь, как поправить агента, когда он ответил неправильно.
HR-, юридические и финансовые решения не уходят на автомате — агент тормозит и зовёт человека.
Бот по сценарию хорош, пока сценарий простой. Агент включается, когда ответ должен учитывать данные, роль человека, статус заявки и то, что нужно сделать в другой системе
Идёт по сценарию и ломается, когда вопрос уходит в сторону.
Чаще всего отвечает или собирает форму.
Ошибку часто замечают только после жалобы.
Проверяет базу знаний, историю обращения, роль пользователя и данные из систем.
Готовит запись в CRM, просит недостающие данные, создаёт заявку или запускает следующий шаг.
Логирует ответы, источники, эскалации и спорные случаи для разбора.
Уже есть один повторяющийся сценарий? Разберём его как первый кандидат на агента.
Обсудить сценарийУ этих проектов общая основа: агенты, RAG-поиск, поддержка и AI поверх операционных данных
Подключаемся ко всему, в чём уже живёт работа команды: мессенджеры и CRM, документы и базы данных, внутренние сервисы, LLM-провайдеры. Если у системы есть API, встраиваемся напрямую. Если нет — собираем коннектор под конкретный процесс
WhatsApp Каналы 
Telegram Каналы 
Bitrix24 CRM 
amoCRM CRM 
Google Sheets Документы 
Notion Документы 
Airtable Документы 
1C Данные 
PostgreSQL Данные 
Supabase Данные 
OpenAI Модели 
Anthropic Модели У агента должно быть понятно, что ему разрешено делать самому, где он обязан переспросить и где нужно остановиться и позвать человека
Источники и действия делятся по команде, филиалу или роли пользователя — агент видит ровно то, что положено.
Агент отвечает только из согласованных документов, таблиц, API и индексов знаний. Гуглить не уходит.
Каждое действие, источник и передача человеку логируются. Спорные кейсы потом можно поднять и разобрать.
Рискованные решения автоматом не уходят — у эскалации есть понятный список случаев, кто и куда.
На каждом этапе есть понятный результат и точка, в которой можно остановиться. Сразу подписываться на большую систему не нужно — сначала надо увидеть, что первый сценарий вообще работает
Результат: Карта процесса, проверка данных, риски, первый объём работ
Что нужно от клиента: Реальные примеры, владелец доступа, владелец процесса
Решение: Выбрать первый сценарий или остановиться без лишних затрат
Результат: Рабочий путь агента на ограниченном наборе данных
Что нужно от клиента: Примеры данных, тестовые вопросы, обратная связь
Решение: Идти в MVP только если ответы точны, а остановки срабатывают вовремя
Результат: Интеграции, интерфейс, логи, доступ команды
Что нужно от клиента: API-доступы, роли, ответственный за запуск
Решение: Запустить на ограниченную группу
Результат: Надёжность, мониторинг, поддержка, следующий сценарий
Что нужно от клиента: Обратная связь из работы и разбор качества
Решение: Расширять только когда первый сценарий стабильно работает
Отвечаем в течение одного рабочего дня. На первом созвоне Азамат подключается лично: честно разбираем объём работ, бюджет и риски с человеком, который отвечает за поставку.