Освобождаем время с помощью AI. Привет, на связи Ринат Сулейманов. В нашей школе AITRON мы учим, как применять нейросети на практике, и сегодня я хочу поделиться личным опытом. Сейчас модно говорить про AI-агентов - они мелькают всюду, но толковых объяснений мало. Одни слишком заумные, другие чрезмерно упрощённые. В этой статье я простым языком расскажу, что такое AI-боты, чем AI-агенты отличаются от обычных чатботов, и как без кода собрать своего помощника, который возьмёт на себя рутинные задачи и сэкономит вам по 2 часа каждый день. Без пафоса, только практические примеры и польза.
Чем обычный чатбот отличается от AI-агента
Начну с базы. Все популярные чатботы (ChatGPT, Claude, Gemini и другие) работают на основе больших языковых моделей (LLM) - по сути, продвинутых нейросетей, обученных генерировать текст. Обычный AI-бот отлично справляется с ответами на вопросы, написанием писем, переводами - когда его спрашивают, он выдаёт результат. Но есть два важных «но», с которыми я сам постоянно сталкиваюсь:
- Нету ваших знаний. Модель не знает вашей личной или внутренней корпоративной информации, пока вы сами не загрузите эти данные. Например, ChatGPT не в курсе специфики вашего бизнеса, если вы не поделились контекстом.
- Пассивность. Чатбот ничего не делает сам по себе. Он ждёт, пока его спросят или дадут команду. Он не пойдёт гуглить или обновлять отчёт, пока вы явно не попросите. Поэтому просто бот в чате - это ещё не агент.
Получается, классический чатбот хорошо отвечает, но не проявляет инициативы. Чтобы заставить его действовать, нужен человек, который будет постоянно направлять: «сделай то, узнай это». Возникает логичный вопрос: как научить AI действовать самостоятельно?
Скрипты vs. гибкость: когда боту добавляют логику действий
Первый шаг к автономии -добавить к модели логику и интеграции. Например, можно заранее прописать боту чёткий сценарий (workflow): в каком порядке какие действия выполнять. Представьте инструкцию: «сначала посмотри календарь, потом вызови API погоды, затем отправь отчёт мне в мессенджер». Программист или «настройщик» задаёт маршрут, и модель не отклоняется - идёт шаг за шагом. Это уже полезно: бот может автоматически собрать данные и выдать результат по сценарию. Но важно понимать: он не принимает решений сам, а только следует скрипту.
Сюда же относится модное сейчас понятие Retrieval Augmented Generation (RAG). Если слышали слово «RAG», не пугайтесь – всё просто. Это подход, когда бот перед ответом подтягивает нужные данные из внешнего источника. То есть перед тем как отвечать, модель, условно, лезет в базу знаний или гуглит и добавляет найденное в свой ответ. Например, вы спрашиваете у бота про последние новости, и он сначала смотрит ленту новостей, а потом формирует ответ. Полезная штука, если нужно добавить актуальную информацию в ответы бота. Но по сути бот всё равно действует по заранее заданной инструкции: «найди информацию там-то и используй её». Это ещё не полноценный агент, а просто более умный чатбот со справочником.
Лирическое отступление. Если вам интересно, как пошагово выйти на стабильные 200–300 тысяч ₽ в месяц с помощью AI-ботов, у меня есть отдельный закрытый урок с полной схемой. Ссылка будет в конце статьи – загляните, там доступ пока открыт, но ограничен по времени. А теперь вернёмся к нашим агентам.
AI-агент: когда ИИ сам решает, как достичь цель
AI-агент – это следующий уровень развития бота. Вместо чёткой инструкции ему дают цель, а он уже сам планирует, как её достигнуть. Звучит почти как человек, согласитесь? Приведу пример из жизни. Обычному боту вы скажете: «Составь пост в соцсети на основе этой новости», и придётся указать каждую деталь, откуда брать новости и что делать. AI-агенту вы ставите задачу: «Подготовь пост для соцсетей на основе свежих новостей» – и дальше он сам решает, какие шаги предпринять:
- Где взять свежие новости (например, пойдёт на новостной сайт или API).
- Как их обработать (выберет главное, выделит суть).
- Какими инструментами воспользоваться (может подключить переводчик, если новость на английском, или графический генератор, чтобы картинку сделать).
- Как проверить результат по критериям (например, убедится, что пост не превышает лимит символов и выглядит связно).
- При необходимости доработает результат: исправит ошибки, переформулирует, если первый вариант не соответствует цели.
Главная особенность агента: он работает в цикле. Это как самостоятельный сотрудник: спланировал действие → выполнил → оценил результат. Если результат не устраивает, агент может внести правки и снова проверить. И так по кругу, пока не будет достигнут заданный критерий или цель. В мире ИИ это называют подходом Reason + Act (Рассуждай и Действуй). Агент не просто тупо выполняет команду, а сперва думает: «как сделать лучше?», и тут же пробует это на практике.
Стоит оговориться: полностью универсальных AI-агентов, которые могут заменить человека во всём, пока не существует. И Илон Маск, и другие в индустрии к этому стремятся, но в 2025 году мы имеем то, что имеем. Зато уже есть десятки узко специализированных решений, которые отлично справляются с конкретными задачами. Поиск информации, анализ документов, генерация картинок, написание кода, создание сайтов, автоматизация маркетинга – под каждую нишу появляется свой «умный агент». И главное, многих из них можно собрать самому без навыков программирования. Сейчас всё больше инструментов позволяют настроить такого бота через удобный интерфейс. Вопрос только в том, под какую задачу вы его делаете: хотите сэкономить своё время на рутине, ускорить работу команды или вообще собрать агента как продукт для клиентов?
Собираем AI-бота без кода: пример юридического ассистента
Хочу показать на практике, как можно сделать рабочего AI-агента без единой строчки кода. Возьмём реальный кейс: бот-юрист для первичной проверки договоров. Задача – читать загруженный текст договора и выделять ключевые риски. Обычно юристы тратят на такую первичную проверку пару часов, а наш бот сможет делать это за пару минут. Экономия времени очевидна.
Для сборки будем использовать платформу ProTalk - это конструктор AI-ботов, где всё наглядно делается блоками. (По функционалу похож на зарубежные no-code решения, но адаптирован под наши сервисы.) Настройка займёт буквально несколько минут:
- Выбираем “мозги” бота. В интерфейсе первым делом выбираем интеллект, то есть модель нейросети, на базе которой бот будет работать. По умолчанию стоит GPT-4 (OpenAI) или его упрощённая версия, но можно подключить любую другую модель через API (хоть отечественную, хоть от Google - что угодно, лишь бы был доступ).
- Задаём личность и роль. Чтобы бот общался по роли юриста, пропишем ему персоналию. В настройках указываем должность: например, «Юрист-консультант», имя – «Анатолий», пол - мужской. Здесь же можно задать приветствие (первую фразу, которую бот отправит при старте диалога) и самое главное - его роль и цель. Я описываю роль примерно так: «Ты - опытный корпоративный юрист. Твоя цель: проверять тексты договоров и находить в них риски для компании». Добавляю пару слов о стиле: «Отвечай кратко, по делу, без сложного юридического жаргона». Этого достаточно, чтобы задать направление, в котором будет думать модель.
- Настраиваем степень креативности. Платформа позволяет регулировать параметр творчества (temperature). Если поставить минимальную креативность, бот будет строго следовать заданной роли и не отходить от инструкций. Если повысить – может отвечать развернутее, добавлять свои пояснения. Для нашего юриста я держу креативность на среднем уровне: чтобы и рамки соблюдал, и мог иногда подсказать что-то от себя полезное.
- Режим работы 24/7. На случай, если бота нужно ограничить по времени (например, чтобы он отвечал только в рабочие часы), есть настройка расписания. Я в данном случае оставляю пусто -значит, бот доступен круглосуточно, без перерывов. Клиенты или сотрудники смогут получить ответ в любое время, хоть ночью.
- Добавляем функции и интеграции. Вот тут начинается самое интересное. Платформа ProTalk позволяет подключать готовые функции в один клик - просто добавляя блоки. В нашем случае юридическому боту пригодятся:
- Поиск в интернете (Яндекс). Если бот встретит упоминание закона или захочет уточнить определение, он сможет сам найти информацию онлайн.
- Распознавание изображений. Вдруг договор пришлют сканом или фото – тогда бот через интеграцию с OpenAI прочитает текст с картинки и конвертирует в текст.
- Анализ документов. Есть специальный модуль для поверхностного анализа текста документов – бот сможет определить структуру, разбить на разделы, вычленить ключевые пункты.
- Обработка длинных документов. Если подсунуть огромный договор на 100 страниц, бот не упадёт в обморок – блок для больших документов научит его разбирать текст по частям и не терять нить.
Функций доступно много, и при желании можно подключить ещё (на платформе есть даже дополнительные модули по подписке). Но для старта нам хватает базовых бесплатных возможностей.
- Подключаем базу знаний. Чтобы бот был действительно полезным юристом, ему нужны источники достоверной информации. Я делаю два шага:
- Загружаю во внутреннюю базу образец наших корпоративных документов: регламенты, политику компании, шаблон договора. Это сделает бота внутренним корпоративным юристом – он будет знать наши реквизиты, требования, нюансы работы. Например, помнит, что ООО «Ромашка» нельзя упоминать без полного названия и т.д.
- Подключаю внешний источник знаний. В настройках можно указать ссылку на сайт или базу, куда бот будет обращаться за сведениями. Я добавляю официальный правовой портал (например, consultant.ru) – теперь, когда боту встретится упоминание статьи закона, он может заглянуть на Консультант+ и уточнить актуальную версию закона. Такая интеграция знаний повышает точность проверок.
- Настраиваем каналы коммуникации. Наш бот-юрист должен общаться с пользователями там, где им удобно. Платформа позволяет подключать входящие сообщения из разных каналов:
- Telegram-бот – наиболее очевидно: я могу привязать его к Telegram, и пользователи будут общаться с нашим юристом в чате, как с живым человеком.
- Другие мессенджеры и сервисы. В списке есть WhatsApp, ВКонтакте, рабочие чаты типа Slack или даже интеграция с маркетплейсами (на случай, если бот нужен для ответов клиентам на Ozon или Wildberries). Для примера достаточно Telegram, но здорово, что при масштабировании проект можно легко расширить на новые платформы.
- Включаем монетизацию (опционально). Этот шаг не обязателен, но раз уж делаем кейс, покажу и его. Представим, что наш бот-юрист - это отдельный сервис для клиентов, и мы хотим брать плату за консультации. В пару кликов подключаем модуль оплаты через ЮKassa (Яндекс.Касса). Теперь бот сможет принимать платежи: например, первые 3 вопроса бесплатно, а дальше предложит оплатить подписку. Мелочь, а приятно - если бот окажется ценным, его можно превратить в источник дохода, а не только экономии времени.
Все настройки задаются в удобном визуальном интерфейсе, никаких скриптов и кода. Результат: AI-бот готов к работе. Он приветствует пользователя: «Здравствуйте, я Анатолий, юрист-консультант. Пришлите мне текст договора, и я проверю его на риски». Я отправляю ему пример договора , бот загружает текст, прогоняет через свои модули и буквально через минуту выдаёт ответ. В моём случае он нашёл 5 потенциальных рисков: отметил, что отсутствует пункт о неустойке, обнаружил двусмысленную формулировку срока оплаты, нет упоминания о гарантии качества и т.д. Каждый пункт бот поясняет простым языком, почему это может быть проблемой. В итоге юрист-человек тратит уже не 2 часа на вдумчивое чтение, а 15 минут на то, чтобы просмотреть выводы бота и принять решение. Экономия времени около 90% на каждой проверке!
Конечно, нашего Анатолия нельзя назвать идеальным экспертом. Он может что-то упустить или перестраховаться, поэтому финальное решение остаётся за живым юристом. Но как помощник для первичной проверки агент незаменим: перебирает рутину, отсеивает явные проблемы и освобождает человеку время для более сложных задач. Это и есть цель AI-ботов в бизнесе, не заменить сотрудников, а взять на себя рутинные 20-30% работы, позволяя людям сосредоточиться на важном.
Выводы: с чего начать и что дальше
Как видите, собрать своего AI-агента под конкретную задачу теперь реально даже без навыков программирования. Такие AI-боты уже помогают бизнесам повышать продуктивность и экономить ресурсы. Лично у меня освобождается по паре часов в день, когда за меня часть работы делают «умные» ассистенты. Команды в компаниях ускоряются, потому что агентов можно заставить мониторить почту, заполнять отчёты, отвечать клиентам мгновенно 24/7. Да и новые возможности для карьеры и заработка появляются: можно сделать продукт на основе AI-агента и предложить рынку то, чего раньше не было.
Если вы пока с осторожностью относитесь к таким технологияй - это нормально. Я сам поначалу сомневался, можно ли доверить искусственному интеллекту что-то серьёзное. Поэтому мой совет: начните с малого и безопасного. Выберите одну рутинную задачу, которая вас больше всего утомляет, и попробуйте сделать для неё простого бота. Пусть он сортирует почту, составляет черновики ответов или собирает сводку новостей по утрам. Попользуйтесь сами, посмотрите на результат. Скорее всего, вы быстро втянетесь во вкус, когда увидите, сколько времени это экономит. А дальше – масштабируйте. Добавляйте функций, интеграции, подключайте команду к использованию агента. И не бойтесь, что «ИИ вас заменит» – он всего лишь инструмент в ваших руках. Как говорил один мой знакомый предприниматель, «ИИ не заберёт работу у человека. Её заберёт у того, кто не научился работать с ИИ». Так что ловите волну.
Ну а если вам важно двигаться быстрее и хочется систему пошагово, как внедрить AI-ботов и получать с этого доход, то приглашаю на мой закрытый урок. Там я разложил всю стратегию: как выйти на стабильные 200-300 тыс. ₽ в месяц на использовании AI-ботов, какие инструменты нужны, как всё соединить и поставить на автопилот. Это не волшебная кнопка «сделать деньги», но при правильном подходе первые результаты могут появиться уже через пару недель. Урок в открытом доступе долго не останется – так что не откладывайте. Все ссылки ниже. Увидимся в обучении и в моём Telegram-чате, буду рад помочь на старте!
Присоединяйтесь в Telegram: https://clck.ru/3NqzL7 - там продолжаю разборы и делюсь рабочими шаблонами.
Посмотрите продолжение на YouTube - на видео показал сборку бота по шагам на экране.
