1
Контекст
Определяем задачи агента, пользователей и метрику успеха.
Агентные сценарии
AI-агенты с понятной сметой.
Создаём управляемых AI-агентов для исследований, операций и клиентского сервиса — с инструментами, границами решений и контролем качества.
Telegram
Онлайн
t.me/meretti_pro
Обычно отвечаем за 15 минут
WhatsApp
Пн–Пт 10–19
+7 993 600-62-23
Альтернативный способ связи
Вы также можете отправить запрос на нашу почту hello@meretti.pro
Агентные сценарии
Контроль действий
Production-подход
Прозрачная оценка
01 — Состав
Что входит.
Аудит сценариев и данных
Карта рисков и критериев качества
UX ключевого взаимодействия
Архитектура AI-контура
Интеграции с системами клиента
Оценка ответов и мониторинг
Тестирование крайних случаев
Документация и передача команде
02 — Метод
Как создаём ai-агенты
Сначала определяем, какие решения агент может принимать сам, а какие передаёт человеку.
2
Данные
Проверяем источники данных, доступы и инструменты агента.
3
Прототип
Тестируем сценарии и ответы агента на реальных обращениях.
4
Production
Собираем интеграции, логирование действий и защиту от ошибок.
5
Развитие
Улучшаем поведение агента по данным реальных диалогов.
Квиз по проекту
Быстрый расчёт проекта.
Заполните заявку и получите расчёт на ваш проект — и скидку 20% на разработку.
Скидка 20% за заполненную заявку
Шаг 1 / 6
Что нужно сделать?
Шаг 2 / 6
Какая главная цель проекта?
Шаг 3 / 6
Сайт или система уже есть?
Шаг 4 / 6
Какие интеграции понадобятся?
Шаг 5 / 6
Когда нужен результат?
Шаг 6 / 6
Ориентир по бюджету?
Последний шаг — куда прислать расчёт
Расчёт почти готов.
Оставьте номер — пришлём расчёт и скидку 20% в течение 15 минут. Без презентаций и давления.
03 — Процесс
Этапы работы.
01
Фиксируем задачи агента и границы первой версии.
02
Собираем сценарии, инструменты и правила эскалации к человеку.
03
Делаем агента инкрементами с регулярными демо на реальных кейсах.
04
Проводим тесты, обучаем команду и включаем мониторинг действий.
04 — Интеграции
Интеграции для AI-агентов
OpenAI APIДаём агенту доступ к моделям GPT для рассуждений и вызова инструментов в заданных сценариях.
Anthropic APIИспользуем модели Claude там, где агенту нужно точно следовать длинным инструкциям и границам полномочий.
Google Vertex AIРазворачиваем часть агентов на Vertex AI, если данные и модели уже живут в инфраструктуре Google.
PostgreSQLХраним историю действий агента, промежуточные результаты и логи решений в PostgreSQL.
TelegramДаём сотрудникам ставить агенту задачи и получать отчёты прямо в Telegram.
CRMПодключаем агента к CRM, чтобы он видел карточку клиента перед тем как предложить следующий шаг.
05 — Стек
Технологии проекта.
Модели
GPTClaudeGeminiLlama
06 — Сравнение
Внедрение вместо эксперимента
| Критерий | meretti.pro | Разрозненный пилот | Готовый бот |
|---|---|---|---|
| Сценарий | Привязан к процессу | Проверяется в вакууме | Ограничен шаблоном |
| Качество | Тесты и мониторинг | Без системы оценки | Не управляется |
| Данные | Права и контекст | Ручные выгрузки | Закрытый контур |
07 — Цифры
Почему с нами.
48 ч
на первичную оценку
1
команда от гипотезы до запуска
100%
прозрачности по данным
7 дней
ритм демо
Бесплатная консультация 15 минут
Оставьте номер — перезвоним.
Перезвоним в течение 2 часов в рабочее время (Пн–Пт, 10:00–19:00 МСК) — коротко разберём объём, сроки и порядок цифр. Без продаж и обязательств.
Ответим за 2 часа
Менеджер проекта, а не отдел продаж
Никакого спама
08 — Стоимость
Тарифы и ориентиры.
Пилот
от 360 000 ₽
8–10 недель
- Ключевой сценарий
- Прототип
- Тестовые кейсы
Популярный
Production
от 569 000 ₽
10–16 недель
- Всё из «Пилота»
- Интеграции
- Мониторинг и безопасность
Масштаб
от 961 000 ₽
16–24 недели
- Всё из «Production»
- Несколько сценариев
- План развития
Стоимость зависит от данных, интеграций и требований к качеству; состав работ фиксируем до старта.
Дополнения
Подготовка данныхДополнительные интеграцииОценка качестваПоддержка
10 — FAQ
Частые вопросы
Что такое AI-агент в вашем понимании?
Система, которая планирует шаги и вызывает инструменты: CRM, почта, база, тикеты — с контролем. Не чат ради чата. Права инструментов минимальны.
Чем опасно?
Ошибочные действия в прод-системах. Нужны подтверждения, песочницы, аудит. Сначала read-only инструменты. Критичные write — с approve.
Где агенты дают эффект?
Триаж поддержки, подготовка черновиков, сбор данных из нескольких систем, рутинные отчёты. Не «заменить отдел целиком» на старте. Пилот на одном процессе.
Нужен ли RAG агенту?
Часто да для корпоративных знаний. Иначе опирается на общие знания модели. Связка с RAG.
Стек?
LLM API + orchestration + tools + логирование. Иногда open-source модели. Выбор по данным и латентности. Наблюдаемость обязательна.
Следующий шаг
Найдём сценарий,
где AI окупается.
На первой встрече разберём задачи агента, данные и границы полезного пилота.