Как создать чат-бота: путь от идеи до первого ответа

Кабинет открыт, курсор мигает в пустом поле инструкции. Человек честно хотел разобраться, но поле спрашивает про то, как вообще должен разговаривать бот, а не про расположение кнопок, и вкладку закрывают до вечера, который так и не наступает.

Дальше — порядок действий целиком: что сделать в первую очередь, что можно отложить и где именно уходит время, которое кажется техническим.

Что нужно, прежде чем создавать бота

Прежде чем открывать кабинет, полезно ответить на один вопрос: какой разговор бот будет вести в первую очередь. Не «поддержка клиентов» вообще, а конкретная ситуация — ответ на вопрос о наличии товара, запись на приём, первичный разбор заявки.

Дальше нужны три вещи под этот разговор: текст с ответами на частые вопросы (даже черновой), решение, в каком канале бот появится первым, и доступ к этому каналу: токен бота, ключ API или пароль от рабочего аккаунта. Без доступа к каналу всё остальное можно настроить, но подключить нельзя, и это чаще всего откладывает запуск на день-два.

Шаг 1: создать агента

Агент создаётся в личном кабинете нажатием кнопки «Новый агент» в верхней части страницы — это отдельная сущность со своими настройками, инструкцией и базой знаний. Агентов на аккаунте может быть несколько: например, один ведёт продажи, второй — поддержку, и они не путают контекст между собой.

На этом шаге ничего решать не нужно, кроме названия. Все содержательные решения — дальше.

Шаг 2: написать инструкцию

Инструкция — это системный промпт, который говорит агенту, кем он работает и чем заканчивает разговор. По руководству платформы она собирается из пяти блоков: общие сведения о компании, цели и задачи диалога, приветствие, язык ответов и стиль общения.

Платформа умеет собрать первый черновик инструкции сама — функция автогенерации принимает описание роли агента и, при наличии, ссылку на сайт компании, а дальше подтягивает основную информацию и дополняет текст. Черновик стоит перечитать и поправить руками: автогенерация экономит время на структуре, но не знает деталей вашего бизнеса. Формулировки внутри каждого блока подчиняются тем же семи правилам инструкции для агента, что и любой другой промпт на платформе.

Шаг 3: наполнить базу знаний

База знаний — раздел кабинета, куда загружаются файлы с фактурой: прайс, условия работы, ответы на типовые вопросы. По руководству она дополняет инструкцию: перенос фактуры из инструкции в базу знаний сокращает саму инструкцию, а короткая инструкция даёт агенту точность и снижает стоимость диалога, потому что токены считаются на весь текст, который проходит через модель.

Именно здесь чаще всего откладывается запуск, и не из-за интерфейса. Создать файл базы знаний — минута. Собрать двадцать вопросов, которые реально задают клиенты, и записать на них ответы теми же словами, которыми отвечает лучший сотрудник компании — часы, если материал уже существует в чьей-то голове или в разрозненных документах, и дни, если его предстоит написать с нуля.

Как этот же принцип выглядит на конкретной нише, видно на примере чат-бота для интернет-магазина: там база знаний держит остатки и характеристики товара, а инструкция — только стиль общения.

Шаг 4: подключить канал

Канал — это то место, где агент получает сообщения и отправляет ответы: мессенджер, виджет на сайте, CRM, маркетплейс. Руководство платформы перечисляет CRM-системы (amoCRM, Kommo, Битрикс24, RetailCRM), мессенджеры (WhatsApp, Telegram, Max), социальные сети (VK), чаты для сайта (Jivo, виджет Савви), маркетплейсы (Wildberries, OZON, Яндекс.Маркет, Авито) и хелпдеск-системы (HelpDeskEddy, UseDesk, PlanFix) — у каждого канала своя пошаговая инструкция подключения.

Один агент работает во всех подключённых каналах сразу, с одной инструкцией и одной базой знаний. Логичный порядок — подключить один канал первым, убедиться, что агент отвечает так, как задумано, и только потом добавлять следующие: так видно, какая настройка на что повлияла.

Порядок подключения проще прочитать целиком в руководстве Савви, там же перечислены форматы токенов и коды ошибок для каждого канала отдельно.

Как проверить бота перед запуском

Проверка идёт в тестовом чате личного кабинета, том же разделе, где создавался агент. Диалог там устроен так же, как переписка с реальным клиентом, только его видите вы одни: можно писать любые вопросы и сразу видеть, что и почему отвечает агент.

Правильная проверка строится на реальных вопросах клиентов за последнюю неделю, если такая история уже есть, или на том же списке из двадцати вопросов, что легли в базу знаний. Если агент путается на них в тестовом чате, он спутается и на живом трафике: разница в том, что это увидит уже посторонний человек, а не только вы.

Модель, на которой отвечает агент, на этом этапе можно не выбирать вдумчиво: платформа поддерживает семейства OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, xAI, YandexGPT и GigaChat, а также собственную Suvvy-GPT, и смена модели позже не требует переписывать инструкцию заново. Сравнение моделей по задачам — в статье о том, какую модель выбрать для агента.

Что сделать сегодня же

Составьте список из двадцати вопросов, которые клиенты задают чаще всего. Это конкретное действие на сегодня, а абстрактный «план по автоматизации» с него только начинается.

Дальше порядок сам укладывается в вечер: агент, инструкция под этот список, файлы базы знаний с ответами, один канал, тестовый чат. Если после этого агент отвечает на все двадцать вопросов так, как ответил бы человек, можно выпускать на живой трафик и наблюдать первую неделю переписки — там появятся вопросы, которых не было в списке, и они пойдут в базу знаний следующим слоем. Дальше начинается внедрение ИИ-агента в поток компании целиком: расширение на новые каналы и сценарии, которое уже выходит за рамки одного вечера.

Частые вопросы