Перейти к содержимому
Услуга

Разработка ИИ-агентов для бизнеса под ключ

Разработка ИИ-агентов: обрабатывают заявки, работают с базой знаний, интегрируются с CRM и 1С. От 60 000 ₽, ставка 2500 ₽/ч, код ваш.

от 60 000 ₽
Обсудить проект
1 день до оценки задачи
10+ лет на Laravel и в цифровых проектах
от 0 ₽ старт без предоплаты

ИИ-агент — это программный компонент, который выполняет задачу целиком: принимает событие, принимает решение по вашим правилам, работает с инструментами (CRM, 1С, API, база знаний) и отвечает за результат. Не отвечает на вопросы по скрипту — делает работу вместо сотрудника там, где логика предсказуема. Мы разрабатываем агентов на коде: без no-code-платформ с потолком возможностей, без привязки к чужой инфраструктуре.

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота

Бот работает по сценарию: клиент выбирает пункт меню, бот отвечает заготовленным текстом. Если запрос выходит за сценарий — бот теряется. Агент работает иначе: он понимает задачу, сам выбирает инструменты и последовательность шагов, а результатом становится выполненное действие, а не текстовый ответ.

Параметр Чат-бот ИИ-агент
Логика работы Сценарий / дерево ответов Цель + инструменты + автономное решение
Результат Текстовый ответ Выполненное действие в системе
Работа с системами Ограниченная интеграция Работает с CRM, 1С, API, базами данных
Гибкость Только запрограммированные ветки Обрабатывает нестандартные ситуации
Масштабирование Требует ручного расширения сценариев Расширяется добавлением инструментов и задач

Какие агенты мы разрабатываем

Агент обработки заявок

Принимает входящее обращение, квалифицирует по критериям, заносит в CRM с тегами и приоритетом, отвечает клиенту, ставит задачу менеджеру. Без оператора на первичном этапе.

Агент базы знаний

Отвечает сотрудникам и клиентам по вашим документам, регламентам и базе знаний. Находит нужный пункт за секунды, сложное — эскалирует человеку.

Агент аналитики

Собирает данные из нескольких источников, строит отчёт на языке бизнеса. Руководитель задаёт вопрос — агент отвечает цифрой с контекстом.

Агент документооборота

OCR + LLM: извлекает нужные поля из договоров, актов, счетов, валидирует данные по правилам и записывает в учётную систему.

Агент онбординга

Ведёт нового сотрудника по адаптационному плану: отвечает на вопросы по процессам, подключает к системам, фиксирует прогресс для HR.

Мультиагентная система

Несколько агентов с разными ролями работают в связке: один собирает данные, второй анализирует, третий действует. Orchestrator управляет очерёдностью.

Реальные проекты: кейсы с результатами

Offerr — ИИ-агрегатор вакансий и резюме

Задача: HR-специалисты вручную просматривали 60+ IT-чатов. 3 часа в день на мониторинг без гарантии результата.

Что сделали: Разработали агент на OpenAI API: собирает сообщения из 60+ чатов, классифицирует вакансии и резюме, структурирует данные, отдаёт в интерфейс для HR.

Результат: Скорость найма выросла в 3 раза. Обработано 1 000 000+ сообщений. HR перестали тратить время на рутинный мониторинг.

Читать кейс →

Банк — агент онбординга клиентов

Задача: Процесс онбординга был ручным: сотрудники тратили время на объяснение стандартных шагов каждому новому клиенту.

Что сделали: Создали ИИ-агента с доступом к документам и процедурам. Ведёт клиента по этапам онбординга, отвечает на вопросы, эскалирует нестандартное.

Результат: В 3 раза быстрее поиск нужной информации. Повторные тикеты в поддержку сократились на 60%.

Читать кейс →

Финансовая компания — внутренний AI-ассистент

Задача: Сотрудники искали ответы по формам и регламентам вручную, ошибались при заполнении документов, что замедляло обслуживание.

Что сделали: Разработали ИИ-ассистента, интегрированного с Confluence, Jira, CRM и корпоративными документами. Отвечает по актуальным регламентам.

Результат: −40% времени на обработку заявок. В 2 раза меньше ошибок при заполнении документов.

Читать кейс →

IT-компания — агент онбординга разработчиков

Задача: Новые разработчики долго разбирались в архитектуре и процессах, постоянно переспрашивая старших коллег — то, что отвлекало команду.

Что сделали: ИИ-агент с доступом к документации, архитектурным схемам и истории коммитов. Разработчик находит ответы самостоятельно.

Результат: Скорость поиска информации выросла в 3 раза. Старших разработчиков перестали отвлекать повторяющимися вопросами.

Читать кейс →

Как мы строим агентов

1
Разбор задачи — 1 день. Изучаем процесс: что агент должен делать, с какими системами работать, какой результат считается успешным. Выбираем модель и архитектуру, считаем стоимость токенов на реальном объёме.
2
Прототип за 1–2 недели. Разрабатываем агента, набор инструментов и промпты. Тестируем на исторических данных — показываем качество до деплоя в прод.
3
Интеграция с вашими системами. Подключаем агента к CRM, 1С, ERP, мессенджерам и любым сервисам с API. Если данные не должны покидать контур — разворачиваем на вашем сервере.
4
Запуск с наблюдением. В продакшен выходим с логированием каждого действия. Там, где нужен контроль — ставим гейт с подтверждением. Следим за качеством первую неделю, корректируем.
5
Передача и документация. Отдаём весь код и доступы, пишем документацию по агенту. Агент можно развивать у любой команды — без привязки к нам.

Стоимость разработки ИИ-агента

Формат Что включает Стоимость Срок
Простой агент Один сценарий, 1–2 интеграции (CRM, Telegram) от 60 000 ₽ 1–2 недели
Агент с базой знаний (RAG) Векторная база, документы, поиск, несколько источников от 120 000 ₽ 2–4 недели
Агент с интеграцией в ERP/1С Сложная интеграция, доступ к нескольким системам, маршрутизация от 200 000 ₽ 1–2 месяца
Мультиагентная система Несколько агентов с оркестрацией, закрытый контур от 400 000 ₽ 2–4 месяца

Ставка 2500 ₽/ч. Оценка задачи — 0 ₽. Предоплаты нет. Стоимость API-токенов провайдера идёт отдельно на ваш аккаунт.

Стек

OpenAI / ClaudeGPT-4o, Claude 3.7
LangChainагентные пайплайны
Laravel / Pythonбэкенд агентов
Qdrant / Chromaвекторные базы
amoCRM / Битрикс24CRM
1С / ERPучётные системы

Что мы гарантируем

  • Код и доступы — ваши. Весь код в вашем репозитории с первого коммита, агент работает на вашем сервере или в вашем облаке.
  • Стоимость LLM-запросов — прозрачна. До старта показываем прогноз затрат на токены при реальном объёме задач.
  • Логирование каждого действия. По любому агенту видно: что получил, какое принял решение, что сделал. Без чёрных ящиков.
  • Гейты там, где нужен контроль. Если агент не должен действовать без согласования — ставим Human-in-the-loop.
  • Срыв сроков по нашей вине — доработка за наш счёт.

Смежные услуги

Красные флаги при выборе подрядчика по ИИ-агентам

  • Не объясняют, как именно агент принимает решения. «Агент на ИИ» — слишком общее. Какая модель, какой оркестратор, как устроена логика выбора инструментов? Без ответа — чёрный ящик.
  • Не считают стоимость токенов заранее. Агент делает много LLM-вызовов. Стоимость на реальном объёме задач нужно считать до старта — не сюрпризом в конце месяца.
  • Нет примеров с логами работы агента. Попросите показать, как агент работает на реальной задаче: что получил, какие инструменты выбрал, что записал. Без этого — демо в вакууме.
  • Не предлагают human-in-the-loop там, где агент может навредить. Агент, который удаляет записи или отправляет письма без подтверждения — это риск. Нормальная архитектура включает точки контроля.
  • Не обсуждают, что будет при галлюцинации модели. LLM иногда ошибается. Как агент обрабатывает неверный ответ? Нет ответа — нет обработки ошибок.
  • Строят агента только на no-code платформах без возможности кастомизации. n8n и Make хороши для типовых сценариев. Для нестандартной логики нужен код.

Частые ошибки заказчиков при разработке ИИ-агентов

  • Запускают агента в прод без этапа наблюдения. Первые две недели агент должен работать с логированием каждого действия и проверкой человеком. Это не страховка — это стандартная практика.
  • Не определяют метрику качества до старта. «Работает хорошо» — не измеримо. Нужен конкретный benchmark: точность на наборе тестовых задач, которую считаем до запуска в прод.
  • Дают агенту слишком много прав сразу. Доступ ко всей CRM, ко всем документам, ко всем API — не нужен с первого дня. Минимальные права, расширяемые по мере доверия к агенту.
  • Не готовят документы и базу знаний для RAG. «Агент будет отвечать по нашим документам» — но документы разрознены, устарели, в трёх форматах. Подготовка данных — часть проекта.
  • Ждут полную автономию с первого запуска. Агент — это инструмент, который учится на вашей задаче. Пилот нужен для настройки промптов и инструментов, не для немедленной автономии.

Чек-лист перед заказом ИИ-агента

  • Описан процесс, который должен выполнять агент: шаги, условия, что считается результатом.
  • Определены инструменты агента: к каким системам он должен иметь доступ (CRM, 1С, API, база знаний).
  • Данные для RAG подготовлены или запланированы: документы в цифровом виде, актуальность проверена.
  • Определены точки human-in-the-loop: какие действия агента требуют подтверждения.
  • Известен ожидаемый объём задач в сутки — для оценки стоимости LLM-токенов.
  • Понятны требования к безопасности данных: есть ли ПДн, нужна ли локализация.
  • Назначен ответственный за мониторинг качества агента после запуска.
  • Определены метрики успеха: точность, покрытие, время на задачу до/после.

Сценарии использования

Задачи, с которыми к нам приходят чаще всего, — и измеримый результат по каждой.

Обрабатывать входящие заявки без менеджера

агент квалификации лидов в CRM

Отвечать клиентам 24/7 по вашим данным

ИИ-ассистент по базе знаний

Готовить отчёты без аналитика

агент управленческой аналитики

Вести сделку по этапам автоматически

агент процесса продаж

Разгрузить поддержку от повторов

агент первой линии service desk

Связать разрозненные системы

агент-оркестратор интеграций

Как работаем

1
Разбор задачи: за день определяем, где агент даёт эффект, и оцениваем срок и стоимость.
2
Проектирование: описываем логику агента, точки интеграции, границы автономии и где нужен контроль человека.
3
Разработка и демо: собираем агента, показываем на ваших данных до оплаты.
4
Запуск и поддержка: выводим в работу, отдаём код и доступы, сопровождаем.

Когда мы не подойдём

Мы не ставим агента ради галочки. Если задача решается простым скриптом или сценарным ботом дешевле, скажем прямо. И не автоматизируем процесс, который не описан: агент закрепит хаос, а не уберёт его. Сначала правила, потом агент.

Плюсы работы с нами

Что вы получаете вместе с самой услугой.

Агент на коде, а не в конструкторе

Полная логика под ваш процесс, без ограничений no-code платформ.

Код и доступы ваши

Уходите от нас, забираете агента и разворачиваете где хотите. Без vendor lock-in.

Считаем эффект в деньгах

До старта оцениваем, сколько времени и затрат снимет агент.

Интеграция в ваши системы

CRM, 1С, ERP, API. Агент работает внутри вашей инфраструктуры, в том числе в закрытом контуре.

Форматы

Форматы сотрудничества

Формат выбираем под вашу ситуацию на первом созвоне — переключиться между ними можно и по ходу работы.

Долгие отношения

Почему с нами продолжают работать

01

Меняете траекторию — перестраиваемся

План релиза не догма. Сдвинулся приоритет или рынок — пересобираем скоуп вместе с вами, а не заставляем доделывать то, что уже не нужно.

02

Работаем в чужой инфраструктуре

Заходим в проекты, где уже есть своя команда, подрядчики и legacy. Разбираемся в чужом коде и оставляем после себя такой, который читается без нас.

03

Не двигаем срок задним числом

Если объём не влезает в дату — режем объём и говорим об этом до старта, а не за день до релиза. Дату согласовываем один раз.

04

Остаёмся на связи после запуска

Поддержка и доработка — та же команда и тот же контакт, без передачи «в другой отдел». Без абонплаты: платите за сделанные часы.

Частые вопросы

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота?
Бот отвечает на вопросы по сценарию. Агент выполняет цепочку действий: собирает данные, принимает решение по вашим правилам, обновляет системы и отчитывается.
Сколько стоит разработка ИИ-агента?
Старт от 0 ₽ на оценку. Разработка по факту от 2500 ₽/ч, без предоплаты. Вилку называем после разбора задачи за день.
Интегрируете с нашей CRM и 1С?
Да. Подключаем amoCRM, Битрикс24, 1С, ERP и любые сервисы с API. При необходимости работаем в вашем закрытом контуре.
Можно взять наш существующий код за основу?
Да, берём любой стек и легаси. Встроим агента в то, что у вас уже работает.
Кому принадлежит агент после разработки?
Вам. Отдаём весь код и доступы, без привязки к нашей инфраструктуре.
Насколько быстро агент начинает работать?
Оценка задачи — 1 день. Простой агент (один сценарий, 1–2 интеграции) — 1–2 недели. Агент с RAG и базой знаний — 2–4 недели. Сложный с интеграцией в ERP — 1–2 месяца.

Обсудим задачу

Опишите задачу в 2–3 предложениях и оставьте контакт. Ответим в течение 2 часов в рабочее время.

Telegram
@streeboga
Почта
sale@eq.team
Часы работы
10:00–19:00 (МСК)
Пришлём оценку письмом в течение рабочего дня. Достаточно заполнить одно поле из двух.
Данные не передаём третьим лицам. Как их обрабатываем — в политике обработки персональных данных.
С чего начать

EQ поддержит на любом этапе

Старт проекта

Готовы к разработке — нужен надёжный фундамент и понятный план.

Обсудить проект

Масштабирование

Продукт растёт — нужна разработка новых фич в продакшене.

Написать нам

Поддержка

Всё работает — нужно развивать, поддерживать и мониторить.

Написать нам