Примеры ИИ-агентов: восемь рабочих сценариев

Владелец слышит словосочетание «ИИ-агент» на конференции, кивает, а вечером не может объяснить жене, что эта штука вообще делает во вторник в два часа дня. Абстракция понятна, а рабочего дня за ней не видно.

Дня без абстракций не бывает, но можно показать восемь конкретных вторников. Ниже — восемь сцен из практики, без классификации по типам агентов и без пересказа функций из руководства: что приходит от клиента, что делает агент, что в итоге видит компания.

ИИ-агент на практике — это программа, которая ведёт разговор с клиентом по инструкции и вызывает функции нужных систем, поэтому один и тот же механизм ниже выглядит восемью разными задачами.

Клиент задаёт вопрос вместо заполнения формы

Первый и второй сценарий объединяет одно: клиент пишет текстом, и ответ уже существует, просто лежит не там, где клиент его ищет.

Вопрос в мессенджере. Клиент пишет в Telegram или в чат на сайте: «а у вас есть доставка в область» или «что входит в базовый тариф». Агент ищет ответ в базе знаний компании: находит подходящий файл, формулирует ответ своими словами и отправляет за секунды вместо очереди до утра. Компания видит закрытый диалог с пометкой, какой файл сработал — по этой пометке через месяц видно, какие вопросы задают чаще всего и чего в базе не хватает. Устройство такой первой линии разобрано в статье про поддержку на ИИ.

Отзыв на маркетплейсе. Покупатель на Wildberries оставляет отзыв: «размер маломерит, но качество хорошее». Агент читает карточку товара и таблицу с расширенным описанием, находит подходящий шаблон ответа в базе «вопрос — ответ» и публикует его под отзывом тем же вечером. Порог сходства настраивается отдельно: при рекомендуемых 50% агент не отвечает наугад, а при отсутствии совпадения молчит и присылает уведомление в Telegram, чтобы ответил человек. Подробности по площадкам собраны в статье про ИИ-агента для маркетплейсов.

Агент делает за клиента то, что раньше требовало вкладки в другой системе

Третий и четвёртый сценарий устроены иначе: там агент меняет состояние в чужой системе, которое клиент раньше менял звонком или ожиданием.

Запись в систему бронирования. Клиент пишет в WhatsApp: «а на субботу утром есть окно к тому же мастеру». Агент запрашивает свободные слоты в YCLIENTS, находит время у нужного специалиста и создаёт запись прямо в переписке, без звонка администратору. Компания получает запись с отдельным цветом в календаре — единственный способ через месяц честно отделить в статистике записи агента от записей, которые администратор поставил руками.

Статус заказа из CRM. Покупатель интернет-магазина спрашивает: «где мой заказ, обещали вчера». Агент обращается к RetailCRM, получает актуальный статус и отвечает по нему, не дожидаясь, пока менеджер откроет карточку между двумя звонками. У этой функции есть техническая рамка (не больше десяти вызовов за один диалог), так что для сверки статуса её хватает с запасом, а вот на выгрузку всей истории заказов агент так не годится, и это правильно: для истории есть отдельная функция получения списка заказов.

Агент решает, когда пора звать человека

Пятый и шестой сценарий о том, что агент не обязан доводить разговор до конца сам. Иногда его задача — вовремя понять, что дальше нужен человек, или вернуться к тому, кто пропал.

Квалификация лида и передача менеджеру. Клиент пишет в чат на сайте: интересуется объёмом, называет город без доставки, спрашивает про оптовую цену. Агент складывает ответы в переменные, ставит диалогу конкретный тег по причине обращения вроде «оптовая партия» (разметка «горячий» тут работает хуже, потому что через месяц по ней ничего не разобрать) и при совпадении условия вызывает менеджера уведомлением в Telegram со ссылкой на чат и коротким содержанием разговора. Менеджер открывает уже понятную переписку вместо ленты из сорока сообщений. Механика разобрана в статье про квалификацию лидов, а к чему в итоге ведёт эта передача, показывает материал про чат-бота для продаж.

Возврат тех, кто замолчал. Клиент спросил цену, получил ответ и пропал на два часа. Агент не оставляет разговор так: по истечении заданного времени уходит догоняющее сообщение по условию из инструкции, например «только если клиенту не назвали стоимость». Условие здесь важнее текста — без него получается рассылка одного и того же напоминания всем подряд. Ответ клиента сбрасывает всю очередь, а вот подключение сотрудника к диалогу её не отменяет — об эту тонкость спотыкаются на первой неделе почти все, кто настраивает фоллоу-апы без отдельной команды отмены.

Агент говорит вслух или подсказывает вместо ответа

Седьмой и восьмой сценарий отличаются от предыдущих тем, кто вообще видит результат работы агента.

Голосовой агент на входящих. Клиент звонит на телефон компании поздно вечером и спрашивает, работает ли завтра нужный специалист. Тот же агент, что отвечает в переписке, переключён в режим «Голос»: он слышит вопрос через распознавание речи, формирует короткий ответ без списков и цифр вподряд и произносит его синтезированным голосом. Минута разговора стоит от 15 до 30 ₽ в зависимости от тарифа — дороже переписки, но дешевле пропущенного звонка, особенно если он пришёлся на то самое время, когда 53,8% обращений на платформе Савви приходят вне рабочего окна с понедельника по пятницу с 9 до 18.

Агент-подсказчик для сотрудника. Менеджер ведёт сложную сделку в amoCRM, клиент задаёт вопрос по договору. Агент читает переписку и оставляет примечание к сделке с готовым вариантом ответа — менеджер отправляет его как есть, правит или игнорирует, а клиент агента вообще не видит. Компания при этом получает неделю наблюдений: где сотрудник соглашается с подсказкой без правок, а где всякий раз переписывает заново. Это готовый список того, что можно доверить агенту напрямую, и он подробно разобран в статье про настройку агента в amoCRM.

Задача, что заменяет, где настраивается

Задача	Что заменяет	Где настраивается
Ответ по базе знаний в мессенджере	ручной поиск ответа в справке	база знаний агента, раздел «Инструкция»
Ответ на отзыв на маркетплейсе	отдел, вручную отвечающий под каждой карточкой	интеграция с площадкой, порог сходства
Запись в систему бронирования	звонок администратору	интеграция с YCLIENTS, флаги записи
Статус заказа из CRM	переключение менеджера в другую вкладку	интеграция с CRM, функция получения заказов
Квалификация лида и передача менеджеру	пять вступительных вопросов, которые менеджер задаёт вручную	переменные, теги, вызов менеджера
Фоллоу-ап для замолчавших	напоминание себе перезвонить клиенту	раздел «Фоллоу-апы», условия срабатывания
Голосовой агент на входящих	сотрудника на телефоне	вкладка «Голос» в настройках агента
Подсказка сотруднику (co-pilot)	самостоятельный ответ менеджера с нуля	режим второго пилота в настройках канала

Сколько стоит каждый сценарий

Отдельного прайса на сценарий нет: платформа считает токены вне зависимости от того, какую задачу решает диалог. Исключение — голосовой режим, там расчёт идёт по минутам разговора.

~15 ₽ стоимость диалога в любом текстовом сценарии

15–30 ₽/мин голосовой сценарий, в зависимости от тарифа

~89 ₽ тот же диалог силами сотрудника

Разница между сценариями держится на длине разговора в токенах: тарифа за конкретную задачу не существует. Обращение к CRM за статусом заказа короче, чем разговор с квалификацией на пять вопросов, а голосовой звонок с длинной инструкцией дороже обоих: за него платят и токенами, и связью у оператора телефонии.

Пересмотрите список обращений за прошлую неделю

Пересмотрите переписку и звонки компании за последние семь дней и разложите их по этим восьми задачам вместо привычной раскладки по каналам. У большинства обращений уже есть готовый ответ, готовый слот или готовый статус — просто их каждый раз находит человек заново.

Начинать стоит с той задачи, где ручной работы накопилось больше всего, даже если на демонстрации она звучит скучнее остальных. Как устроен агент, который всё это выполняет технически, рассказывает статья «Что такое ИИ-агент», а через какой режим — текст, голос или co-pilot — заводить эти сценарии в конкретной компании, объясняет статья про типы агентов.

Частые вопросы