AI-ассистент обучается по базе данных, действует по заданному сценарию и коммуницирует с пользователем — например, подбирает товары или отвечает на вопросы. Такой формат взаимодействия уже стал привычным, его часто используют, чтобы автоматизировать рутину и обеспечить поддержку 24/7.
Но сегодня этого недостаточно — рынок переходит от ассистентов к агентам действия. Они работают в корпоративных системах, планируют шаги и принимают решения без постоянного участия человека.
При проектировании платформы AI Assistant мы изначально планировали работу наших агентов в формате действий, которые позволяют максимально автоматизировать ответ на запрос клиента — от фиксации заявки в системе до анализа конверсионных диалогов.
Чтобы реализовать подобные сценарии, мы настраиваем мультиагентную архитектуру и интеграцию с системами заказчика. При этом работа с RAG никуда не уходит — он остаётся памятью решения.
В текущих реализациях возможен перевод клиента с ассистента на живого человека. Доступен детальный анализ статистики общения AI-агентов для проверки качества и полноты ответов.
Иван Лавров, Head of AI KTS
«LLM и технологии, на которых построена платформа автоматизации KTS, постоянно улучшаются. Мы прогнозируем, что роль операторов постепенно будет снижаться и усилится автономность — за качеством выполнения заданий одних AI-агентов будут следить другие. Это позволит улучшить их работу за счёт обновления сценариев, интегрируемых систем и подгружаемых данных.
Когда настанет этот момент — вопрос открытый. И обычные ассистенты, и агенты действия требуют актуальной информации в источниках данных, правило GIGO никуда не ушло. Теперь тем, кто планирует выстраивать гибридную работу люди + роботы, нужно задуматься над подходами к формированию базы знаний и обеспечением качества данных»
Сейчас мы чаще внедряем агентов действия в процессы, где можно быстро посчитать экономический эффект и вернуть вложенные средства. Это решения для поддержки продаж, которые увеличивают конверсию и количество лидов, и ассистенты для высокочастотных сценариев — они помогают сократить затраты на ФОТ. Постепенно единичные автоматизации процессов будут объединяться в общую систему для интеграции в сложные сценарии работы.