AI-агенты
AI-агенты,которые закрывают.
Не игрушка. Production-ready агенты, подключённые к вашим данным и инструментам, с метриками и админкой.
Технологии
- OpenAI / GPT
- Anthropic / Claude
- Google Gemini
- Function calling
- Vector DB (pgvector / Pinecone)
- Firestore
- AmoCRM API
- Telegram Bot API
- Wappi (WhatsApp)
- Node.js / Express
Что я делаю
RAG-ассистенты
Чат, который отвечает по вашей базе знаний — без галлюцинаций. Цитаты, источники, fallback на человека.
Sales-боты
Квалификация лидов с function calling, классификация по сценариям, автоматическое движение по воронке в CRM.
Автоматизация процессов
Daily-pull лидов, классификация писем, генерация контента под бренд, агрегация отчётов.
Интеграции
AmoCRM, HubSpot, Pipedrive, Telegram, WhatsApp, Instagram DM, Slack, Google Workspace.
Админка и метрики
Не "чёрный ящик". Дашборд с диалогами, тегами, рейтингом ответов, экспортом и ручными правками.
Поддержка модели
GPT-5 / Claude / Gemini — выбираем под задачу и бюджет. Меняем без переписывания всего проекта.
Вопросы по AI
Серьёзнее. Function calling, инструменты, RAG, классификация диалогов, бэкенд-логика, интеграции — то, что отличает реального агента от чат-обёртки.
Зависит от объёма. Типичный sales-агент с GPT-4o-mini / Gemini Flash — €30–80/месяц в API-вызовах при потоке 1000+ диалогов. Полная смета — на discovery-звонке.
В правильно построенном RAG — почти нет. Я ставлю режим строгой цитируемости: если в базе ответа нет, агент говорит "не знаю" и переключает на человека. Это контролируемо.
Через нативный API. AmoCRM v4, HubSpot, Pipedrive — поддерживают webhook-и и REST. Бот тегирует, двигает по воронке, добавляет заметки. Всё, что менеджер делает руками — автоматически.
Подключим. Архитектура делается провайдеро-независимой через слой абстракции. Смена GPT на Claude или Gemini — день работы, не неделя.