Я разрабатываю кастомных ИИ-агентов для задач, где одного шаблонного диалога недостаточно. Агент получает нужный контекст из базы знаний или рабочих систем, обрабатывает запрос по заданным правилам и передаёт результат туда, где он нужен в процессе.
Сначала я определяю роль агента: например, подготовить черновик, классифицировать обращения, собрать данные или помочь сотруднику принять следующее действие. Затем проектирую логику и интеграции, чтобы решение работало с фактическими источниками, а не с изолированным примером.
Для запуска я собираю MVP и проверяю его на реальных задачах. Такой подход помогает уточнить сценарии, формат результата и ограничения доступа до того, как агент станет частью регулярной работы.
Чтобы выбрать первую задачу для агента, начните с аудита процессов для внедрения ИИ или изучите всю услугу внедрения ИИ в бизнес.
Что делает ИИ-агент
Я настраиваю агента под конкретный процесс, а не под универсальный шаблон.
Работа с данными
Подключаю агенту нужные базы знаний, документы и данные из рабочих систем.
Действия в сервисах
Настраиваю передачу результатов в CRM, ERP и другие доступные по API инструменты.
Как я собираю решение
Логика агента строится вокруг конкретной роли в вашем процессе.
- Сценарии под одну бизнес-задачу
- Интеграция с CRM и ERP
- Работа с базой знаний
- Тестирование на реальных данных
