Нейросеть для редактирования и проверки текста в бизнесе

Менеджер отправляет клиенту коммерческое предложение — и через минуту замечает три опечатки уже в исходящих. Переписывать поздно, письмо ушло. С таких находок обычно и начинается поиск нейросети, которая проверяет и редактирует текст раньше человека, а не после него.

Что называют нейросетью для проверки текста внутри ИИ-агента

Когда в Савви ищут нейросеть для проверки и редактирования текста, речь обычно не о сервисе, куда вставляют произвольный документ. Внутри платформы такая нейросеть работает с двумя своими текстами: с инструкцией самого агента и с его ответами клиентам. Первую она приводит в порядок один раз при настройке, вторые проверяет на лету, перед каждой отправкой.

Правку чужого письма запускает человек: открыл сервис, вставил текст, дождался ответа. Проверка ответов агента устроена иначе — она встроена в сам диалог и срабатывает без чьего-либо участия, до того как ответ увидит клиент.

Как аудит переписывает инструкцию агента

Аудит инструкции — это ИИ-проверка, которая анализирует системную инструкцию агента, подключённые функции и файлы базы знаний, а затем предлагает более аккуратный вариант текста. Проверяются логика структуры, полнота ключевых разделов, дублирование смыслов, противоречия, избыточные или неясные формулировки, читаемость и корректность названий функций.

Запускается аудит кнопкой в разделе «Инструкция» и занимает до десяти минут. Есть два режима: без изменения базы знаний и с ней, во втором аудит дополнительно выделяет фрагменты, которые стоит перенести в файлы быстрых ответов, и сам их формирует. Готовый результат не применяется автоматически — его нужно просмотреть и нажать «Применить», проверив заранее, что не потерялись важные ограничения и не изменился желаемый тон общения.

Аудит хорош тем, что чинит уже существующий текст, а не заставляет собирать его заново. Если инструкции ещё нет вовсе, разумнее начать со статьи «Инструкция для ИИ-агента: 7 правил и шаблон» — там про сборку с нуля, аудиту в этом случае просто нечего анализировать.

Как агент проверяет собственные ответы перед отправкой

Второй слой проверки касается уже конкретного ответа клиенту в диалоге. За это отвечает блок «Контроль поведения» с тремя механизмами: LLM-барьеры, контроль фактов и контроль действий.

LLM-барьер задаётся как условие на псевдо-коде — логическая инструкция, понятная модели: когда она возвращает true, срабатывает проверка. Дальше задаётся действие: перегенерация ответа с подсказкой, как исправиться, или отправка фиксированного текста вместо ошибочного. На случай повторной ошибки указывается число повторных генераций и запасной сценарий — фиксированная фраза клиенту, остановка диалога или уведомление менеджеру, можно сразу несколько вариантов. Платформа уже предлагает два готовых барьера: «Числа только из источников» отсекает придуманные цены, телефоны и реквизиты, «Контроль скидки» — условия акций, которых нет в базе знаний.

Контроль фактов работает шире одного барьера: флаг «Отвечать на вопросы только по базе знаний» включает обычный режим (проверка ключевых фактов) или строгий (проверяется любое утверждение, по которому агент не обращался к базе). Перед включением можно прогнать тест на последних диалогах и увидеть, где проверка сработала бы.

Если проверка всё же остановила диалог, о происшествии стоит узнавать сразу, а не при следующем заходе в кабинет — для этого включается уведомление в Telegram или MAX, описанное в статье «Оповещения от агента».

Как поправить тон и сократить ответы без ручной переписки

Стиль ответов агента задаётся в блоке «#СТИЛЬ ОТВЕТА» системной инструкции — там регулируются доброжелательность, длина и общая манера речи. Переписывать этот раздел можно вручную, а можно поручить подключённому по MCP ИИ-агенту (Claude Code, Cursor и похожим): достаточно обычной фразы вроде «агент общается слишком формально, сделай тон более живым и дружелюбным, но без фамильярности» или «агент слишком многословен — сократи типовые ответы». Такой же агент по запросу «проверь инструкцию на противоречия и дублирующуюся информацию» найдёт и исправит нестыковки: по сути тот же аудит, только по разговорному запросу, а не по кнопке в кабинете.

Выбор языковой модели тоже влияет на итоговый текст: часть моделей короче отвечает и менее стабильно держит детальные указания по стилю, разбор — в статье «Какую модель выбрать для ИИ-агента».

Сколько стоит проверка текста нейросетью

Аудит инструкции и работа LLM-барьеров тарифицируются как обычная генерация ответа: расходуются токены по стандартным ставкам платформы, отдельного бесплатного лимита на них нет. При тысяче токенов за 1 ₽ одна прогонка аудита обходится в несколько рублей — заметно дешевле часа работы сотрудника, который вычитывает инструкцию и переписки вручную. Обычный диалог с агентом при этом по-прежнему стоит около 15 ₽, и барьеры на эту цифру не влияют — они добавляют проверку внутри того же ответа, а не отдельный платный шаг.

Вычитайте инструкцию раньше, чем это сделает недовольный клиент

Вычитайте текущую инструкцию агента аудитом хотя бы один раз после месяца правок вручную — обычно там уже накопились повторы и забытые условия, которые никто не удалил. Дальше включите «Числа только из источников» и «Контроль скидки»: это два готовых барьера, которые ставятся без написания собственного псевдо-кода и сразу закрывают самые дорогие ошибки — неверную цену и обещанную скидку. Полный список настроек контроля поведения — в руководстве платформы, а создать агента, чтобы было что проверять, можно на главной странице Савви.

Частые вопросы