Аи-бот, ИИ-бот, ИИ-агент: как их называют и что это

За месяц на стол ложатся три коммерческих предложения на одну и ту же задачу: переписку с клиентами магазина. Первое называет продукт «аи-ботом», второе — «ИИ-ботом», третье — «ИИ-агентом с элементами консультанта». Слайды почти одинаковые: мессенджеры, сайт, экономия времени менеджера. Демо на созвоне тоже похожи, и все три отвечают на вопрос про доставку уверенно.

Дальше начинается работа с формулировками, а не с продуктами: три разных слова описывают программы, которые могут оказаться совершенно одинаковыми или совершенно разными. Отличить одно от другого можно тремя проверяемыми вопросами вместо выбора самого солидного названия.

Что каждое слово обычно означает у продавцов

Устойчивого стандарта, который закреплял бы одно слово за одной функциональностью, в отрасли нет. «Аи-бот» — чаще всего просто латинская транслитерация «ИИ-бота» из поискового запроса, а не отдельный тип продукта. Дальше термины расходятся по степени обещания: чем громче слово, тем реже за ним стоит проверка на демо.

Как превратить эту таблицу в чек-лист для звонка с поставщиком, по шагам показано в разборе «чем ИИ-агент отличается от ИИ-ассистента». Здесь полезнее другое: за пятью строками стоит словарь продавцов, где одно и то же явление называют по-разному в зависимости от того, что выгоднее продать. Спросите вслух все три слова из презентации — бот, ассистент, агент — и попросите объяснить, чем они отличаются именно в этом продукте; ответ «это одно и то же» тоже стоит сверить с прайсом, потому что разные названия иногда продают одну функциональность по разной цене.

Есть ли внутри языковая модель

Первая опора, и самая заметная на демо. Проверяется вторым сообщением, которое зависит от первого: задайте уточняющий вопрос без повтора того, что уже сказали, и посмотрите, удержит ли программа контекст или переспросит заново.

Программа без модели работает по заранее нарисованному дереву: каждый шаг и каждая кнопка прописаны разработчиком заранее. Вопрос сбоку от сценария либо остаётся без ответа, либо ведёт в ветку «свяжитесь с оператором». Устройство такого дерева и места, где оно всё ещё выигрывает, показывает статья «Чат-бот без ИИ».

Программа с моделью читает сообщение целиком и формулирует ответ заново каждый раз, поэтому два похожих вопроса получают похожие, но разные по формулировке ответы. На платформе Савви модель выбирается в настройках агента: доступны семейства OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, xAI, YandexGPT, Alice AI, GigaChat и собственная Suvvy-GPT. Выбор модели влияет на скорость, точность вызова функций и страну, где физически считается ответ, а это первый вопрос, который задаёт служба безопасности заказчика.

Откуда бот берёт факты — своя база или общие знания модели

Языковая модель способна отвечать без единого загруженного документа, опираясь на общие знания из обучения. Проблема в том, что уверенность ответа от этого не падает: модель так же убедительно называет цену вашего конкурента, как и вашу собственную, если вы не дали ей материал для проверки.

База знаний решает эту задачу отдельно от выбора модели. По документации платформы это картотека, к которой агент обращается, когда нужен точный ответ по вашей информации, и она делится на три блока: быстрые ответы на частые вопросы, файлы с регламентами и описаниями, таблицы с прайсом и остатками. При этом инструкция всегда приоритетнее базы знаний: при противоречии агент идёт за инструкцией, а база остаётся вспомогательным источником фактуры.

Спрашивать про базу знаний стоит конкретно: показывают ли вам загрузку вашего собственного прайса или только общий ответ на общий вопрос об отрасли. Все три опоры вместе, включая место базы знаний рядом с инструкцией, сведены в одном месте — что такое ИИ-агент.

Может ли бот действовать, а не только разговаривать

Третья опора — граница между текстом и результатом. Ассистентский слой формулирует ответ и на этом останавливается: если нужно завести сделку, поставить задачу или сменить статус заказа, это делает человек руками, глядя на подсказку. Пять проверяемых признаков этой границы собраны в статье «Чем ИИ-агент отличается от ИИ-ассистента».

Действия во внешних системах на платформе Савви устроены как отдельные функции: у каждой есть название, описание и условие срабатывания, которое настраивается либо на вызов моделью, либо на срабатывание по триггеру без обращения к ней. Модель сама решает, когда вызвать нужную функцию, если условие срабатывания привязано к её смыслу: обращается к таблице за остатками, создаёт сделку в CRM, ставит задачу на звонок, отправляет вебхук во внешний сервис.

Полный чек-лист такой проверки на демо — в статье «Чем ИИ-агент отличается от ИИ-ассистента». Отдельно стоит уточнить у поставщика границу цены: если функция во внешней системе продаётся отдельным модулем сверх базового тарифа, спросите заранее, сколько таких модулей понадобится под вашу задачу и сколько стоит переписка.

Кто пишет сценарий и от чего это зависит

Слово «сценарий» тоже путает: у кнопочного бота это готовое дерево, у ИИ-агента — инструкция, текст, который описывает роль, цель диалога и порядок вопросов. Разница в том, кто и как её меняет: дерево кнопок перерисовывают в конструкторе, а инструкцию правят текстом, без разработки.

От того, кто пишет инструкцию, зависит скорость запуска и цена доработок. Часть поставщиков даёт готовый шаблон под вашу нишу и правит его руками по заявке, часть открывает интерфейс инструкции заказчику напрямую. Второй вариант дороже освоить, зато правка формулировки занимает минуты, а не ждёт очереди к подрядчику. Полный список настроек инструкции — в руководстве платформы.

Оплата в обоих случаях чаще устроена одинаково: по фактической переписке. На платформе Савви тысяча токенов стоит 1 ₽, диалог обходится примерно в 15 ₽. Для сравнения: сотрудник на окладе около 40 000 ₽ в месяц закрывает порядка 450 обращений, то есть около 89 ₽ за обращение — это оценка по средним ставкам, а не точный расчёт для конкретной компании.

Привяжите каждое слово к демонстрации перед подписанием

Привяжите каждое слово из презентации к конкретному действию на демо, прежде чем сравнивать цены. «Понимает намерение клиента» проверяется уточняющим вопросом без повтора сказанного, «работает с вашей базой» — цифрой, которую модель не видела заранее, «умный виртуальный сотрудник» — вызовом функции с изменением записи в вашей CRM или таблице.

Двадцать минут такой проверки на реальных вопросах из вашей переписки честнее любого сравнения названий. Три предложения на столе перестанут выглядеть одинаково уже на втором пункте таблицы, и вопрос сведётся не к тому, кто красивее назвал продукт, а к тому, кто из подрядчиков показал рабочую функцию вместо слайда.

Частые вопросы