Что такое AI-агенты и как они снижают издержки, повышая устойчивость и производительность компаний

Компании теряют 20–24 млн рублей ежегодно из-за ручной обработки обращений. Внедрение AI-агентов сокращает эти расходы на 30–50%, ускоряет обслуживание и повышает стабильность клиентских процессов без увеличения штата.

{{cta}}

Что такое AI-агенты

AI-агент — это виртуальный сотрудник, который не просто отвечает на вопросы, а самостоятельно планирует действия, вызывает нужные сервисы и доводит задачу до результата: записывает клиента, оформляет возврат, создает заявку в CRM.

В отличие от LLM-модели, которая генерирует текст, AI-агент действует — планирует и выполняет многоэтапные задачи. В экосистеме Yandex Cloud агентам выделена отдельная среда AI Studio, Agent Atelier. В ней есть инструменты, рабочие процессы и API для сборки и оркестрации действий — от диалога до вызова корпоративных систем.

Как работает AI-агент

1. Понимание намерения. Агент принимает текстовый или голосовой запрос, определяет цель пользователя и формирует задачу. Это снижает время на классификацию обращений и нагрузку на операторов.
2. Сбор контекста. Агент дополняет запрос данными из профиля клиента и корпоративных документов. Это позволяет давать точные ответы и снижает долю ошибок, которые обычно возникают при ручной обработке.
3. Планирование. Оркестратор управляет действиями агента: анализирует задачу, выбирает инструменты и проверяет результат. Это автоматизирует даже сложные многошаговые сценарии: возвраты, бронирования, сверку данных.
4. Выбор и вызов инструментов. Инструменты — это действия: «проверить заказ в CRM», «создать тикет», «рассчитать доставку», «поискать в базе знаний», «выписать счет».
5. Выполнение и валидация результата. Агент выполняет вызов через HTTP/SQL/SDK, получает структурированный ответ и проверяет его на адекватность — соответствие правилам и guardrails. Если необходимо — задает уточняющие вопросы, шлет второй/третий запрос или эскалирует оператору.
6. Ответ пользователю или эскалация. Агент переводит результат в человекочитаемый ответ в виде текста или голосового сообщения, проводит логирование шага и маскирование ПДн.
7. Наблюдаемость и обучение на данных. Система отслеживает каждый этап и фиксирует латентность, стоимость, выбранные инструменты, частоту эскалаций, оценку качества. Эти метрики помогают улучшить промпты, правила и маршрутизацию.

Как это выглядит в реальных сценариях

Голосовой агент в колл-центр/HR: принимает звонок, распознает речь, уточняет намерение, через инструмент обращается к CRM/ATS, бронирует слот или передает заявку.

Диалоговый агент на сайте: отвечает на частые вопросы, проверяет статус заказа/брони через API, предлагает дополнительные услуги.

Агент по тендерам: мониторит ЕИС/ЭТП и коммерческие площадки, подбирает релевантные закупки, строит карточку тендера, собирает вопросы к заказчику, черновик заявки и пакет документов.

Агент-прогнозист: снимает прогноз, сравнивает с фактом, автоматически формирует предложения по заказам/перемещениям, сигнализирует о «рисковых» SKU и предлагает корректирующие действия.

Работа AI-агента зависит от качества данных. Выгода системы раскрывается, когда есть данные и API, повторяемые многошаговые задачи и понятные метрики.

Из чего состоит корпоративный AI-агент

Корпоративный AI-агент — это не единая программа, а набор модулей, которые совместно доводят задачу до результата. Понимание этих слоев показывает, где возникает стоимость и эффект, каких специалистов подключать и какие риски закрывать на пилоте.

Каналы ввода-вывода

• Чат — виджеты на сайте / в приложении, интеграция с корпоративным порталом/сервис-деском.
• Телефония + ASR/TTS для онлайн-разговоров и IVR-сценариев. В систему встроены распознавание и синтез речи, полудуплекс/дуплекс.

Оркестратор и планировщик

Оркестратор управляет логикой работы агента: планирует шаги, выбирает инструменты и контролирует выполнение задач. Это снижает количество ошибок при интеграции с корпоративными системами и ускоряет цикл «запрос–ответ».

Инструменты и реестры функций

Это действия: «проверить статус заказа», «создать тикет», «выписать счет», «поиск по базе знаний», «выполнить SQL/HTTP-запрос». В Yandex AI Studio есть готовые инструменты и возможность добавлять собственные через MCP Hub — подключение внешних API/систем. Собирать сценарии можно при помощи визуальных Workflows.

Знания и RAG-контур

RAG — это фреймворк ИИ, который улучшает ответы LLM, добавляя информацию из внешних баз знаний при генерации ответа. Агент извлекает фрагменты из корпоративной базы знаний — документов, регламентов, каталогов SKU, ранжирует и подставляет в контекст LLM.

Память

Сохраняет историю взаимодействия с клиентом, повышая персонализацию и скорость отклика. Бывает:

• Краткосрочная — история текущего диалога. Агент проводит ее сжатие и суммаризацию, использует окна контекста.
• Долгосрочная — карточки клиентов, предпочтения, факты. Эти данных хранятся во внешнем хранилище / векторной БД. Агент добавляет их в промпт при необходимости.

Интеграции с корпоративными системами

Система агента подключена к:

• CRM — для создания/обновления лидов и обращений, проверки статусов, запуска возвратов, закрытия FAQ;
• ERP, WMS, TMS — для работы с остатками, ценами, документами, бронированиями, перемещениями;
• маркетплейсам и e-commerce — для доступа к карточкам, ценам, остаткам, статусам заказов, ответам на отзывы;
• платежной системе — для оформления возвратов, формирования ссылок на оплату, изменения статусов транзакций;
• доставке и трекингу — для расчета стоимости/сроков, печати этикеток, отслеживания посылок, изменения доставки;
• ЭДО — для отправки и подписания документов, создания протоколов и маршрутов согласования;
• почте, календарю — для создания слотов встреч, напоминаний, рассылок;
• HR/рекрутингу — для предскрининга, записи на интервью, обновления статусов кандидатов.

Политики качества и guardrails

• Политика ответов — когда агент обязан уточнить, отказаться или эскалировать вопрос: низкая уверенность в ответе, отсутствие источника, риск ПДн.
• Ограничения действий — какие инструменты доступны агенту, с какими правами и для каких входов: allow/deny-листы, валидация параметров.
• Безопасные подключения к системам. Все внешние сервисы подключаются через единый MCP Hub, что исключает случайные интеграции и снижает риск утечек данных. Для бизнеса это означает надежную работу агента и защиту корпоративной информации.
• Контент- и поведенческие фильтры — правила недопустимого контента, нормализация промптов, проверка ссылок/фактов перед ответом.
• RAG-ограничения. Агент отвечает только по корпоративным источникам, с цитированием или ссылками на документы.
• Аудит и журналирование — лог промптов, инструментов, решений. Обязателен для расследований и контроля качества.

Наблюдаемость и оценка

• Трассировка шага агента — кто что запросил, какой инструмент вызван, вход/выход, время и код ошибки.
• Метрики качества: доля автообслуживания, точность/полезность ответов по экспертной разметке, процент эскалаций, P50/P95 латентности, качество RAG-подборок.
• A/B-эксперименты и контрольные группы — измерение эффекта по стоимости обслуживания, среднему времени обработки, показателям лояльности и удовлетворенности клиентов.
• Регламенты ретро-разбора инцидентов — кто смотрит логи, как быстро испроавляются правила/промпты, как устроен откат.
• Оценка цепочек действий. Оценивается не только текст, но и «путь» решения: план → инструменты → проверка.
  ‍

Управление стоимостью

• Цена токена и маршрутизация на модели. Это ключевой драйвер системы.
• Маршрутизация по сложности: легкие запросы → компактная модель; сложные/критичные → Pro/флагман.
• Кэширование и дедупликация: повторяющиеся RAG-ответы и векторные запросы — из кэша.
• Предварительный фильтр в RAG: агрессивная фильтрация/ранжирование перед LLM снижает токены в контексте.
• Биллинг-метрики: стоимость диалога и успешного решения, влияние на экономию.
• Технические лимиты: ограничение скорости/частоты по пользователю/организации, тайм-ауты инструментов, ограничение числа итераций плана.
  ‍

{{cta}}

Чем агент отличается от чат-бота и RPA

Автоматизация бывает разной: чат-бот отвечает на вопросы, RPA повторяет действия в интерфейсе, AI-агент доводит задачу до результата. Выбор инструмента зависит от вариативности запросов, наличия API и допустимой цены ошибки.

Быстрая матрица выбора

Практика по сценариям

Поддержка и продажи

Для вопросов и команд «Где заказ?», «Тарифы», «Как вернуть?» — начните с чат-бота. Он даст ответ из FAQ и покажет статус по номеру.

Если требуется оформить возврат с проверкой условий, провести допродажу или бронирование слота — используйте AI-агента. Он сам выясняет детали, смотрит данные в CRM/OMS, создает заявку и подтверждает ее клиенту.

Если возврат оформляется только в «старой» системе без API, подойдет RPA. Робот выполнит алгоритм: открыть терминал, ввести поля, заскринить подтверждение.

Маркетплейсы и e-commerce

Когда нужна генерация описаний, ответы на типовые вопросы — подключите чат-бота для продавца/клиента.

Для автоподбора промо, массового редактирования цен/остатков по правилам, анализа отзывов нужен AI-агент с доступом к кабинетам и БД.

Загрузить файлы в устаревший личный кабинет без API сможет RPA.

HR/рекрутинг

Предоставить FAQ и статус заявки для кандидатов может чат-бот.

Чтобы провести предскрининг, назначить интервью и подготовить резюме-матчинг по требованиям, потребуется AI-агент с ATS, календарем и почтой.

Для переноса резюме из почты в форму старой HR-системы достаточно RPA.

Операции/бек-офис

Подготовить справки по регламентам и ответить на типовые вопросы типа «как оформить командировку» сможет чат-бот.

Если нужно согласовать счета, проверить лимиты, подготовить выписку счета клиенту — подключайте AI-агента с финсистемой, CRM, почтой.

Для ежедневных выгрузок из «наследной» системы в Excel хватит RPA.

Гибридная стратегия

1. Фронт: чат-бот закрывает типовые вопросы и маршрутизацию.
2. Середина: AI-агент берет сложные, ценные сценарии — создает заявки, меняет статусы, планирует.
3. Бэк: RPA выполняет «клики» там, где нет API.
   ‍

Российские кейсы

AI-агенты уже приносят измеримый результат: экономию в контакт-центрах, рост выручки в e-commerce, ускорение протоколирования и точные прогнозы в ритейле.

«Азимут»: ассистент для клиентов

Цель. Снять нагрузку с операторов и ускорить ответы на типовые и сложные вопросы.

Решение. Генеративный бот на базе GigaChat + RAG для работы с документацией перевозчика.

Эффект: 86% запросов обрабатывается автоматически и круглосуточно.

Яндекс 360: авто-конспекты встреч

Цель. Сократить время на ручные протоколы и сделать встречи продуктивнее.

Решение. Расшифровка аудио + суммаризация YandexGPT: конспект, ключевые тезисы, тайм-коды.

Эффекты:

• экономия 10 минут на встречу;
• увеличение аудитории Телемоста до 2,4 млн пользователей;
• рост аудитории на 82% за год.

Naumen: банковский и энергетический кейсы

Цель. Автоматизировать обработку входящих звонков и сократить нагрузку на операторов.

Решение. Голосовые и текстовые ассистенты на базе Naumen Speech AI и Naumen Erudite.

Эффекты:

• УБРиР: голосовой бот и чат-бот обрабатывают 27% запросов, делают классификацию по 108 сценариям.
• Банк ДОМ.РФ: снижение времени на обработку входящих обращений на 68%, экономия 80 часов на оператора в месяц.

МТС / Exolve: голосовые роботы и «агентские» сценарии в продажах и HR

Цель. Масштабировать контакты, повысить конверсию и снизить стоимость коммуникаций.

Решение. Голосовые роботы/ассистенты, интеграции с CRM, «карусель» номеров, SMS-хаб.

Эффекты:

• снижение расходов на связь у консалтинга в 3 раза;
• экономия 500 часов на первичных интервью;
• повышение скорости обработки заявок кандидатов на 30%;
• увеличение частоты дозвона в опросах населения в 4 раза.

Ростелеком Контакт-центр: LLM/AI на промышленном трафике

Цель. Ускорить ответы и улучшить продуктивность операторов.

Решение. Внедрение LLM и речевой аналитики.

Эффекты:

• ИИ внедрен в 46% проектов;
• обработано 38 млрд минут речи;
• скорость ответов выросла в 7 раз;
• продуктивность операторов увеличилась на 21%.

Wildberries: торговые агенты-помощники для продавцов

Цель. Снизить ручной труд по карточкам товаров и ускорить рост продаж.

Решение. Применение ИИ-инструментов в экосистеме WB.

Эффект: рост продаж в 3 раза при ведении карточек 20 минут в день.

Ozon: генерация контента для карточек

Цель. Быстро создавать качественные описания для каталога.

Решение. Генерация описаний на маркетплейсе.

Эффект: 120 описаний за 15 минут.
‍

Методика внедрения агентов по неделям

Понедельная методика превращает внедрение AI-агентов в управляемый производственный проект. Такой ритм снижает риски затяжного PoC, держит фокус на P&L и ИБ.

Что учесть до запуска

• Ошибки генерации и точность — ограничьте домен знаний, введите жесткое RAG, правило «если не уверен — эскалируй», полноценный журнал промтов/ответов для ретроспектив.
• Безопасность и ПДн — выберите провайдеров в России, настройте шифрование, ролевой доступ, DLP.
• Этика и качество — настройте фильтры токсичности и контента, справедливую обработку, «черные списки» тем.
• Операционные риски — подготовьте SLO/алерты, запасной план при деградации LLM, лимиты токенов и резервной модели.
• Управление затратами — установите тарифы и лимиты.

Недели 1–2. Цели и метрики

• Выберите 1–2 «узких» сценария с повторяемостью >60% запросов: FAQ, прием заявок, возвраты, предскрининг.
• Зафиксируйте целевую метрику: стоимость контакта, процент эскалаций, время цикла, списания/оверстоки, SLA/CSAT.

Недели 3–5. Данные и проектирование агента

• Подготовьте базу знаний, шаблоны, диалоги, регламенты, транзакции, унифицируйте терминологию.
• Спроектируйте инструменты: «проверка заказа», «создать возврат», «посчитать ETA», «назначить собеседование», «найти документ».
• Разработайте политики: логи/трассировки, качественные срезы, отказобезопасность — лучше признать неопределенность и эскалировать.

Недели 6–8. Интеграции и качество

• Настройте интеграцию с CRM, ERP, IVR, WMS по API, триггеры аудита качества, аннотирование диалогов.
• Создайте нагрузочные тесты, guardrails против токсичности/галлюцинаций.
• Выберите и настройте LLM: GigaChat или YandexGPT. Учитывайте корпоративные тарифы и SLO.

Недели 9–12. Пилот и масштабирование

• Проведите A/B-тест на 10–30% трафика, зафиксируйте экономию и прирост.
• Обучите команды промт-паттернам, эскалации, контролю качества.
• Подготовьте дорожную карту масштабирования: 2–5 сценариев, новые каналы.

В конце цикла вы получите AI-агента в продакшне на ограниченном трафике, дашборды метрик, регламент эскалаций и инструкцию по эксплуатации. Принятое управленческое решение опирается на проверенный ROI, качество, стабильность и соблюдение комплаенса.

Следующий этап — масштабирование по соседним сценариям, снижение стоимости благодаря маршрутизации моделей и кэшу. Такой формат делает внедрение предсказуемым и переносимым на другие процессы без «перезапуска» проекта.
‍

Дисциплина внедрения — основа устойчивого результата

Внедрение AI-агентов — это управляемый путь к росту эффективности бизнеса. Они снижают стоимость обслуживания, ускоряют обработку обращений в 3–7 раз и повышают качество клиентского опыта. Их ROI выше 150% за счет сокращения времени ответа и нагрузки на операторов.

Чтобы получить эти результаты, начните с пилота на 8–12 недель, измерьте эффект и масштабируйте сценарии. Дисциплинированное внедрение делает компанию устойчивой, а процессы — предсказуемыми и прибыльными.

{{cta}}