Разработка ИИ-агентов для бизнеса
Разрабатываем ИИ-агентов для автоматизации бизнес-процессов. Они работают с письмами и документами, находят информацию в корпоративных данных, принимают решения по заданным правилам и выполняют действия в 1С, CRM, ERP и других системах компании.
Берем на себя весь цикл разработки: от анализа процесса и прототипа до интеграции и запуска ИИ-агента в промышленную эксплуатацию.
Разработка ИИ-агентов для бизнеса
Что умеют ИИ-агенты
Агент распознает и классифицирует документы, извлекает необходимые данные, проверяет их и использует на следующих этапах процесса.
Например, может получить заявку из почты, извлечь позиции из PDF или Excel, проверить данные и передать их в корпоративную систему.
ИИ-агент получает контекст из базы знаний, внутренних документов, CRM, ERP, баз данных и других источников. RAG-поиск позволяет использовать актуальную корпоративную информацию без обучения модели на каждом обновлении данных.
Агент анализирует полученные данные и выбирает дальнейшее действие с учетом бизнес-правил, доступной информации и заданных ограничений.
Если решение нельзя принять автоматически, задача передается сотруднику.
ИИ-агент может обращаться к API, создавать и обновлять записи в CRM и ERP, работать с 1С, формировать документы, отправлять запросы и запускать следующие этапы процесса.
Агент проверяет выполнение операций, выявляет отсутствующие данные и конфликты и передает человеку только те ситуации, которые действительно требуют его решения.
Какие бизнес-процессы можно автоматизировать
ИИ-агенты подходят для процессов, где сотрудникам приходится получать информацию из разных источников, анализировать ее, принимать типовые решения и переносить результат между несколькими системами.
Агент через API получает обращение из email или другого канала, извлекает данные, проверяет их и переносит информацию в CRM или ERP автоматически на основе бизнес-правил.
ИИ-агент разбирает запросы на КП и заявки, сопоставляет позиции с внутренним каталогом, получает цены и остатки из ERP, подбирает аналоги и помогает сформировать коммерческое предложение.
Агент работает с PDF, сканами, таблицами и другими форматами: классифицирует документы, извлекает поля, сопоставляет данные между несколькими источниками и выявляет расхождения.
ИИ-агент может обрабатывать счета и первичные документы, сопоставлять их с заказами и договорами, проверять обязательные данные и передавать результат в учетную систему.
Агент анализирует документы, находит необходимые условия и пункты, сравнивает версии, проверяет их по заданным правилам и формирует результат для дальнейшего согласования.
ИИ-агент ищет информацию в регламентах, инструкциях, договорах, SharePoint и других корпоративных источниках и использует найденные данные для выполнения дальнейших действий.
Как работает ИИ-агент
- Получает данные - источником может быть письмо, документ, сообщение, заявка из CRM, событие в ERP или действие сотрудника.
- Находит необходимый контекст - агент получает данные из документов, корпоративной базы знаний, CRM, ERP, 1С, базы данных или внешнего сервиса.
- Анализирует ситуацию - LLM интерпретирует неструктурированные данные, а бизнес-правила и программная логика определяют допустимые действия и ограничения.
- Выполняет действие - Агент вызывает API, обновляет данные, создает документ, отправляет запрос или запускает следующий этап процесса.
- Если информации недостаточно, данные конфликтуют или решение выходит за установленные ограничения, агент передает задачу сотруднику.
Такой подход позволяет автоматизировать процесс целиком, сохраняя контроль над критичными решениями.
ИИ-агенты для конкретных бизнес-процессов
Мы не используем один универсальный сценарий для всех компаний. Архитектура агента зависит от конкретного бизнес-процесса, источников данных, систем, требований к точности и уровня допустимой автономности.
Для ряда задач мы уже разработали подходы и компоненты, которые можно адаптировать под процессы конкретной компании.
наши ИИ-агенты
Автоматически анализирует инженерные чертежи и планы, извлекает текстовые и графические данные, размеры, обозначения, спецификации и другие необходимые параметры.
Полученные данные можно структурировать и передавать в Excel, базы данных или корпоративные системы.
Обрабатывает входящие запросы клиентов, извлекает товарные позиции, сопоставляет их с каталогом компании, использует данные ERP, CRM или 1С и формирует черновик коммерческого предложения.
Менеджеру остается проверить результат и принять решение там, где действительно требуется человек.
Автоматизирует перевод больших объемов технической и корпоративной документации.
Система учитывает терминологию компании, структуру документов и контекст, помогая быстрее обрабатывать инструкции, спецификации, технические описания и другие материалы.
Автоматизирует работу с инвойсами, транспортными листами, спецификациями, прайсами поставщиков, транспортными и таможенными документами.
ИИ извлекает и переводит данные из инвойсов, упаковочных листов, спецификаций и других документов, сверяет их между собой и готовит данные для 1С, CRM или системы подготовки ДТ.
наш опыт
Хотите увидеть больше?
Когда ИИ-агент действительно имеет смысл
Не каждый процесс требует разработки ИИ-агента. ИИ-агент имеет смысл, когда процесс включает неструктурированные данные и требует интерпретации информации: писем, документов, запросов пользователей, корпоративных знаний или других источников.
Особенно хорошо агентный подход подходит для процессов, где необходимо:
- работать одновременно с несколькими источниками данных;
- понимать содержание документов и сообщений;
- выбирать дальнейшее действие в зависимости от контекста;
- взаимодействовать с несколькими корпоративными системами;
- обрабатывать большое количество вариативных сценариев;
- передавать человеку только исключения и сложные случаи.
При проектировании мы определяем, где действительно нужен ИИ-агент, а где надежнее использовать обычную программную логику.
Безопасность и контроль ИИ-агентов
Критичные операции и ситуации с низкой уверенностью обязательно передаются сотруднику на проверку.
Агент получает только необходимые для конкретного процесса инструменты и права доступа.
Детерминированная логика используется там, где решение должно строго соответствовать установленным требованиям.
Перед выполнением критичных действий данные могут дополнительно проверяться программными правилами или другими компонентами системы.
Действия агента и использованные данные можно сохранять для последующего контроля и анализа.
Архитектура и способ развертывания подбираются с учетом требований компании к безопасности и работе с корпоративными данными.