Принимает работу
Забирает входящие заявки, документы, сообщения и задачи из сайта, почты, CRM, мессенджеров и API.
Автономные ИИ-агенты для бизнеса
Устанавливаем ИИ-агентов для обработки заявок, CRM, документов, поддержки клиентов и корпоративных процессов.
Принимают заявки, лиды, документы и обращения из ваших каналов.
Уточняют задачу, вызывают инструменты, фиксируют результат в системе и передают сложные случаи человеку.
Можем развернуть локальный ИИ-агент или корпоративный ИИ-ассистент в закрытом контуре, если этого требует архитектура проекта.
Что делает агент
Действует по правилам
Проверяет данные, вызывает инструменты, уточняет недостающие поля, создаёт задачи и передаёт сложные случаи человеку.
Оставляет след
Фиксирует статусы, решения, причины ошибок и историю действий в CRM или другой системе.
Помогает масштабировать
Снимает рутину с команды без найма отдельных операторов на каждый повторяемый процесс.
Подходит, если
У вас много одинаковых обращений, заявок или документов.
CRM и таблицы заполняются вручную и отнимают время у команды.
Нужен ответ или действие 24/7 без ожидания сотрудника.
Есть чёткие правила, по которым можно автоматизировать обработку.
С чем работаем
01
OpenClaw
Базовая установка автономного агента для задач поддержки, сбора контекста и маршрутизации обращений.
02
ZeroClaw
Подходит для быстрого запуска сценариев с чёткими правилами, внешними источниками и очередями действий.
03
Hermes Agent
Полезен для многошаговых коммуникаций, где нужен диалог, передача контекста и обработка задач по этапам.
04
Nanobot
Рабочий вариант для компактных сценариев, где важны скорость запуска и контроль качества ответов.
05
NanoClaw
Уместен для автономных цепочек действий с интеграциями в CRM, мессенджеры, API и таблицы.
T
06
TrustClaw
Подходит для проектов с повышенными требованиями к надёжности, логированию и контролю передачи задач человеку.
Форматы внедрения
ИИ-агент для входящих заявок
Принимает обращение, уточняет данные, квалифицирует лид, создаёт сделку в CRM и уведомляет менеджера.
ИИ для проверки документов
Разбирает PDF, счета, акты, договоры и реквизиты, проверяет поля, ставит статус обработки и передаёт исключения человеку.
ИИ-агент для поддержки клиентов
Закрывает типовые вопросы, маршрутизирует обращения, работает как первая линия и передаёт сложные случаи оператору.
Локальный ИИ / закрытый контур
Разворачивается на инфраструктуре клиента или в выделенном контуре с ролями, логами, ограничениями и контролем данных.
Как это выглядит в работе
Заявка и CRM
01 Приём заявки
02 Уточнение данных
03 Квалификация лида
04 Передача в CRM
05 Уведомление менеджера
Документы
01 PDF, счёт или скан
02 Извлечение реквизитов
03 Проверка полей
04 Статус обработки
05 Исключения человеку
Поддержка
01 Типовой вопрос
02 Поиск ответа
03 Маршрутизация
04 Ответ первой линии
05 Эскалация сложного случая
Есть похожий процесс?
Опишите, откуда приходит задача, что нужно проверить и куда передать результат. Предложим первый сценарий агента и точки интеграции.
Не просто чат-бот: отличие от обычного бота
ИИ-агент не ограничивается ответом в диалоге. Он работает с инструментами, системами и правилами процесса.
Чат-бот отвечает по сценариям
Обычный бот полезен для FAQ и простых веток, но быстро упирается в нестандартные вопросы.
ИИ-агент вызывает инструменты
Агент может проверить CRM, найти документ, создать задачу, обновить статус или запустить workflow.
Результат фиксируется в системе
Итоги работы сохраняются в CRM, тикет-системе, таблице или внутреннем сервисе вместе с контекстом.
Контроль остаётся у команды
Сложные случаи передаются человеку, а действия агента логируются для проверки и улучшения процесса.
Безопасность, локальный ИИ и контроль данных
Обсуждаем безопасность на этапе архитектуры. Для корпоративного ИИ подбираем размещение, доступы и интеграции под ограничения компании. Не обещаем универсальную схему: контур данных зависит от выбранной архитектуры, моделей и подключаемых сервисов.
Варианты размещения
Обсуждаем облако, выделенный контур, on-premise или гибридную схему под требования компании.
Роли и доступы
Заранее фиксируем, какие данные и инструменты доступны агенту, менеджерам и администраторам.
Логи и аудит действий
Сохраняем события, ошибки, статусы и эскалации, чтобы работу агента можно было проверять.
Контроль чувствительных данных
На этапе архитектуры определяем, какие данные можно обрабатывать локально и какие внешние сервисы допустимы.
Интеграции и стек
Подключаем модели, workflow-инструменты, локальные LLM и внешние API под задачу и ограничения инфраструктуры.
Какие задачи решают агенты
Быстрый переход
Продажи и лидогенерация Показать задачи
CRM и работа с клиентской базой Показать задачи
Документы и back office Показать задачи
Клиентская поддержка Показать задачи
E-commerce и заказы Показать задачи
Маркетинг и контент Показать задачи
HR и обучение Показать задачи
Финансы и бухгалтерия Показать задачи
Операции и логистика Показать задачи
Аналитика и контроль качества Показать задачи
Нашли похожую задачу?
Опишите процесс в двух-трёх предложениях. Подберём формат агента, точки интеграции и первый сценарий для запуска.
Результат внедрения: от заявки до выполненного действия
Проект не заканчивается установкой агента. Мы собираем рабочий сценарий, подключаем нужные системы и оставляем понятный контроль качества.
Агент с границами ответственности
Роли, лимиты, права доступа и правила передачи задачи человеку зафиксированы до запуска.
Связка с рабочими системами
Заявки, документы и обращения проходят через CRM, мессенджеры, таблицы, API или базу знаний.
Контроль результата
События, заявки, клики и ошибки видны в аналитике, чтобы сценарий можно было улучшать по данным.
Как внедряем
1
Разбор процесса
Фиксируем каналы, ограничения, частые кейсы и действия, которые агент должен выполнять сам.
2
Архитектура и интеграции
Подбираем агента, инструменты, хранилища, правила безопасности и точки передачи человеку.
3
Запуск и доводка
Запускаем MVP, подключаем аналитику, проверяем реальные диалоги и доводим сценарии до рабочей версии.
Отзывы клиентов
sonyamineva
Спасибо команде за четкий разбор без воды: все разложили по полочкам, передали нужную информацию и показали, куда двигаться дальше. Сложные вещи объясняют простыми словами, теперь по таким задачам обращаемся только сюда.
Primaenglish
Все отлично, рекомендую специалиста, все внятно и точно.
alexei.marketing
Команда показала, как лучше собрать ИИ-агента под наши процессы, без лишней теории и с понятным планом внедрения. После разбора стало ясно, с чего начать и как не распыляться.
irina_ops
Нужен был разбор по автоматизации заявок и CRM. Получили предметную схему под наш сценарий и понятный порядок внедрения. Особенно понравилось, что все шаги были разложены без лишней сложности.
Контактная форма
Оставьте заявку, если нужен разбор под ваш стек, подбор агента и запуск с измеримой аналитикой. Выберите ближайший сценарий, чтобы мы быстрее предложили рабочую схему.
Ответим, какой сценарий агента подойдёт под ваш процесс, разберём каналы, интеграции и ограничения, предложим MVP без лишней теории.
Частые вопросы
Чем автономный ИИ-агент отличается от обычного чат-бота? +
Обычный бот отвечает по шаблону. Автономный агент может собирать данные, вызывать инструменты, выполнять действия по цепочке и передавать результат в CRM, мессенджеры или внутренние сервисы.
Можно ли установить агента на вашу инфраструктуру? +
Да. Для проектов с требованиями к контролю данных можно разворачивать решения в отдельном контуре, с логированием и ограничением доступа.
Как понять, какой агент подойдёт под задачу? +
Мы смотрим на каналы, объём обращений, требования к безопасности, перечень действий и точки передачи человеку. После этого подбираем архитектуру и конкретный сценарий внедрения.
Как отслеживается заявка? +
Форма отправляет данные в webhook, а после успешной отправки фиксируется событие в аналитике, если на сайте подключён счётчик.