Помощник по документам, поддержка клиентов или обработка обращений. Начинаю с одного процесса и проверяю качество на ваших примерах.
Для сценария в мессенджере можно также выбрать разработку бота.
Для каких задач: Сотрудники ищут ответы в большом наборе регламентов, инструкций или карточек продукта. Есть повторяемый текстовый процесс: классификация, извлечение данных, подготовка ответа или маршрутизация. Нужно связать ассистента с CRM, базой, сервис‑деском или внутренним API. Компания готова предоставить примеры, владельца процесса и набор вопросов для проверки качества
Состав и итоговую цену фиксируем до начала. Сторонние подписки и внешние сервисы отдельно.
Один канал, один компактный утверждённый FAQ, передача человеку, лимиты и 20 проверочных вопросов
Большая база документов, сложный RAG, голос, действия в CRM.
Один канал, до 30 текстовых документов / 200 страниц, ссылки на источники, 30 проверочных вопросов, обновление базы вручную
OCR сканов, распознавание таблиц, сложные права, действия и обещание нулевых ошибок.
Один процесс и одна внешняя система, подтверждение опасных действий человеком, журнал, тесты и ограниченный запуск
Несколько отделов, автономные финансовые операции и промышленный SLA.
Входные данные, допустимые решения, запрещённые действия, эскалация и измеримый критерий качества
Подготовка согласованного набора документов, разбиение, индекс, поиск и вывод источников в ответе
В стартовом пакете — один канал: Telegram или виджет на сайте. CRM, MCP, действия во внешних системах и роли пользователей оцениваются отдельно
Контрольный набор запросов, логи, стоимость вызовов, мониторинг ошибок, инструкция и план улучшений
Выбираем одну операцию, подготовленные данные и критерий качества до разработки.
Ответы по текстовым документам компании со ссылками на использованные фрагменты.
Подготовка ответа оператору и передача спорного вопроса человеку.
Классификация, извлечение согласованных полей и подготовка черновика; действия в CRM требуют отдельного согласования.
RAG — поиск по вашим данным перед ответом модели. Он помогает опираться на источники, но не исключает ошибки.
Согласованный набор реальных вопросов, правильные источники, правила отказа и передача человеку.
API модели, хостинг, хранение и обновление базы оплачиваются отдельно. Ограничения и бюджет использования определяем до запуска.
Модель получает только согласованные данные и инструменты. MCP при необходимости связывает их с агентом; для простого помощника отдельный MCP-сервер не обязателен.
На каждом шаге есть результат для проверки. Следующий этап начинается после согласования предыдущего
Фиксирую задачу, владельца, данные, цену ошибки и эталонные примеры
Собираю ограниченный RAG‑контур и проверяю его на закрытом наборе запросов
Подключаю CRM, API или MCP только с минимальными правами и обработкой исключений
Запускаю на ограниченной аудитории, измеряю качество и постепенно расширяю границы
Подробнее о подходе: Когда бизнесу нужен AI-агент.
Вопрос / ответ
Обычный бот чаще следует заранее заданным веткам. AI‑агент может выбирать следующий шаг по контексту и вызывать разрешённые инструменты. При этом детерминированный бот лучше там, где сценарий короткий и цена вариативного ответа не оправдана
Да, выбор модели и инфраструктуры зависит от качества на контрольном наборе, стоимости, задержки, требований к данным и доступности API. Облачный зарубежный API, российская модель и локальная open-source модель имеют разные эксплуатационные риски и оцениваются до пилота
Нет. RAG снижает зависимость от общих знаний модели и даёт проверяемый источник, но ошибки поиска и генерации остаются возможны. Поэтому проект включает контрольный набор запросов, правила отказа, ссылки на источник, логирование и передачу спорных случаев человеку
В старт не входят распознавание сканов и сложных таблиц, массовая чистка архива, несколько источников и каналов, интеграции с CRM или MCP, действия во внешних системах, роли пользователей и круглосуточный SLA. API модели, хостинг и векторное хранилище оплачиваются отдельно. Дополнительные работы сначала оцениваем и согласуем
Пришлите задачу, текущий сайт или список функций. В ответ — уточняющие вопросы и подходящий формат оценки