Проектирую AI-агентов для первичной обработки обращений: квалификация, ответы по базе знаний, сбор недостающих данных и эскалация оператору по правилам. Агент закрывает рутину, человек подключается там, где нужно суждение или эмпатия.
С чем обычно приходят
Типичные ситуации, когда стандартные решения уже не справляются.
- Операторы поддержки отвечают на повторяющиеся вопросы — типовые обращения занимают значительную долю потока, но каждое обрабатывается вручную.
- Время первого ответа измеряется часами, и часть клиентов уходит, пока заявка лежит в очереди.
- Пробовали чат-бот на кнопках — completion rate низкий, клиенты пишут «оператор» и ломают сценарий.
- Ночью и в выходные обращения копятся — утром операторы тонут в backlog.
Как я работаю
Пошаговый процесс — от диагностики до передачи в эксплуатацию.
- 01
Аудит обращений и регламентов
Анализирую историю обращений: категории, частота, время обработки, точки эскалации. Изучаю регламенты ответов, SLA и сценарии, где нужен человек.
- 02
Проектирование агента
Определяю, что делает агент автономно, а что передаёт оператору. Проектирую связку с RAG, CRM и правила эскалации по confidence и категории.
- 03
Разработка и пилот
Собираю агента на LLM + tools: поиск в базе знаний, создание тикета, обновление статуса в CRM. Запускаю пилот на части обращений с human-in-the-loop.
- 04
Масштабирование и передача
Расширяю покрытие категорий, настраиваю мониторинг качества и алерты. Обучаю команду работе с эскалированными кейсами, передаю админку агента.
Что вы получаете
- Доля автоматизированных обращений измеряется на пилоте и расширяется после достижения целевого качества
- Целевое время первого ответа фиксируется в SLA и отслеживается на дашборде
- Операторы фокусируются на сложных кейсах, а не на FAQ
- В нерабочее время агент регистрирует и квалифицирует обращения, затем маршрутизирует их по правилам
Что входит в проект
- AI-агент для первичной обработки обращений в вашем канале
- Интеграция с CRM: создание тикетов, статусы, история диалога
- Связка с RAG или базой знаний для ответов по регламентам
- Правила эскалации: когда и как передаётся оператору
- Дашборд: доля автоматизации, время ответа, качество, эскалации
- Документация и инструкция для операторов
Почему мне доверяют такие задачи
Михаил Клименко проектировал обработку обращений в Lidora-CRM — системе для телемаркетинга и колл-центров с жёсткими SLA и контролем операторов. AI-агентов встраиваю в CRM-контур и n8n-маршрутизацию, чтобы эскалация, статусы и аналитика работали как единый процесс.
Частые вопросы
AI-агент или классический чат-бот — в чём разница?
Классический бот идёт по дереву кнопок. AI-агент понимает свободный текст, может задавать уточняющие вопросы и принимать решения по контексту. Изменение completion rate измеряется на A/B-пилоте на сопоставимом трафике.
Как не потерять клиентов из-за ошибок агента?
Human-in-the-loop: при низком confidence или негативной реакции клиента — мгновенная эскалация. На пилоте фиксируем допустимый процент ошибок до расширения покрытия.
Можно ли подключить к Telegram, email, виджету на сайте?
Да. Агент работает через единый backend — каналы подключаются как адаптеры. История обращений единая в CRM.
Как измерить ROI агента?
Считаю: доля автоматизированных обращений × среднее время обработки × стоимость часа оператора. Плюс влияние на время первого ответа и удержание клиентов.
