Рубрика: "AI-помощники"

Передавая AI-агенту рутину, ему порой передают и лишние данные, права и функции. Важно заранее решить, что агент может делать сам, где нужна проверка и какие события должны остаться в журнале. Показываем, как выстроить этот контроль.

AI может снять с маркетолога часть рутины — но только если задача описана достаточно точно, а результат можно проверить. Для ежедневной сводки хватит расписания и шаблона, а вот для анализа отзывов, рекламы и CRM понадобятся дополнительные данные, правила и понятные границы действий. В статье разбираем, как выбрать уровень самостоятельности AI для разных процессов в отделе маркетинга.

AI-помощник может работать в самых разных сценариях, но качество его ответов все равно начинается с базы знаний. Она должна содержать актуальные документы, сохранять важные условия и учитывать права доступа, иначе помощник может найти неподходящие сведения. В статье показываем семь шагов подготовки корпоративного RAG — от отбора источников до обновления и проверки.

Единая среда для оркестрации задач, интеграции баз данных, визуального построения пайплайнов и AI-автоматизации — вместо разрозненного стека корпоративных инструментов.

Сайт онлайн-бронирования для проката SUP, электролодок и драконов на Москве-реке — с полноценным бэк-офисом, выстроенным под бизнес-процессы заказчика.

Сайт доставки домашней еды с AI-шеф-поваром в чате: принимает запросы на естественном языке, подбирает блюда и формирует заказ. MCP-сервер открывает меню для внешних AI-агентов.

AI-бот подбирает игровые сценарии для детей с тяжелыми нарушениями развития — исходя из контекста момента, профиля ребенка и роли взрослого.

Платформа для совместного чтения театральных пьес по ролям: мгновенный матчинг, P2P-видеозвонок, пять режимов — от случайного партнера до AI-персонажа.

Telegram Web App для поиска пары среди людей с одним родным языком, живущих в разных странах мира.

Веб-платформа и Telegram-бот для управления финансами мероприятий: реестр транзакций, бюджеты проектов, очередь согласования и AI-ассистент.

Самые эффективные тесты для AI-ассистента строятся на реальных задачах, с которыми он будет работать после запуска. Сначала команда описывает каждый сценарий пользователя, потом проверяет, как ассистент справляется со сложными ситуациями: запрос сформулирован неясно, нужной информации нет в базе, внешний сервис не отвечает или пользователь пытается получить доступ к чужому заказу... Показываем, как составить такой набор тестов, задать критерии оценки и проверять каждую новую версию ассистента.

У AI-помощника, в отличие от классического чат-бота, нет заранее прописанной ветки на каждую реплику пользователя. Поэтому команде приходится проектировать саму механику разговора: состояния задачи, уточнения, работу с контекстом, ошибки, подтверждения и передачу человеку. Разбираем, как это делать, на одном сквозном примере.