Что такое AG0NTS
Платформа для создания ИИ-агентов без кода. Поддержка, продажи, HR, внутренние ассистенты, автоматизация процессов — один инструмент.
За 30 секунд
AG0NTS — платформа для создания ИИ-агентов под любые задачи бизнеса. Не только поддержка клиентов, а любой процесс, где нужен диалог или автоматизация: продажи, HR, внутренние ассистенты, обзвон, сбор данных, отчёты, обработка webhook-событий. Без программирования. Через час — первый агент. Через неделю — окупаемость.
Что это такое — коротко
Платформа, на которой вы собираете цифровых сотрудников и автоматические процессы. Каждый агент — как живой сотрудник с конкретной ролью: один продаёт, другой записывает на приём, третий обзванивает должников, четвёртый отвечает HR-вопросы внутри компании, пятый следит за zapier-подобными автоматизациями без участия людей.
Универсальность платформы:
- Любой канал общения (голос, текст, веб-виджет, мессенджер, телефон).
- Любой LLM (OpenAI, Claude, Llama, DeepSeek, self-hosted).
- Любая интеграция (CRM, БД, API, SIP-АТС) через открытый MCP-стандарт.
- Разговорные сценарии и фоновые автоматизации без людей.
Где применяется — реальные сценарии
Это не CRM-ассистент «от ChatGPT» и не ещё один чат-бот для сайта. Платформа решает задачи в десятках доменов. Вот основные:
Клиентская поддержка
Задачи: отвечать на FAQ, проверять статусы заказов, решать типовые проблемы, эскалировать сложные случаи на операторов.
Конкретные кейсы:
- E-commerce: «где мой заказ?», «возврат», «обмен размера».
- SaaS: «как настроить X?», «почему не работает Y?», «помогите с интеграцией».
- Медклиника: «записать на приём», «отменить визит», «каков результат анализов».
- Банк: «баланс», «операции по карте», «заблокировать карту».
Результат: 60-80% обращений закрываются ботом, операторы берут только сложные.
Продажи и лидогенерация
Задачи: квалификация входящих лидов, холодные звонки, демонстрации, назначение встреч, разогрев «остывших» клиентов.
Конкретные кейсы:
- SaaS: агент звонит по новым регистрациям → квалифицирует («для каких задач ищете?») → записывает на демо.
- B2B: агент обзванивает базу по списку → фильтрует («сейчас это актуально?») → передаёт тёплых менеджеру.
- Retail: агент отправляет персональные предложения по abandoned cart в чат.
- Недвижимость: агент отвечает на вопросы по объявлениям → квалифицирует платёжеспособность → назначает показ.
Результат: менеджеры получают только горячих лидов, средний чек сделки растёт на 15-30%.
HR и рекрутинг
Задачи: общение с соискателями, первичный скрининг, ответы на вопросы кандидатов, onboarding новых сотрудников.
Конкретные кейсы:
- Рекрутинг: агент читает резюме → задаёт квалификационные вопросы → записывает подходящих кандидатов на собеседование.
- Массовый найм (курьеры, операторы): обзвон базы откликов, отсев неподходящих, подтверждение интереса.
- Онбординг: новый сотрудник спрашивает агента «как получить пропуск?», «где инструкция по ДМС?», «когда зарплата?» — без отрывания HR.
- Exit-interview: бот общается с увольняющимся, собирает обратную связь.
Результат: HR экономит 30-50% времени на рутине, реакция на кандидатов ускоряется с дней до минут.
Внутренние ассистенты
Задачи: помощь сотрудникам компании в ежедневной работе.
Конкретные кейсы:
- IT-поддержка сотрудников: «забыл пароль», «принтер не работает», «доступ к X». Бот первым уровнем → сложное → IT-специалисту.
- Внутренний HR-бот: регламенты, отпуска, больничные, ДМС, расчётки.
- Юридический ассистент: ответы на типовые вопросы («как оформить договор NDA?», «что делать при такой-то ситуации?»).
- Bi-аналитик: сотрудник в Slack спрашивает «сколько продаж за вчера?» → бот делает SQL-запрос → отвечает.
- Регламенты и SOP: бот по компании знает все внутренние процедуры и показывает нужную страницу.
Результат: экспертные сотрудники (юристы, HR, IT) освобождаются от 80% мелких вопросов, фокусируются на реальной работе.
Исходящие звонки и коммуникации
Задачи: массовый обзвон базы по разным поводам.
Конкретные кейсы:
- Напоминания о записи — за день до приёма бот звонит и уточняет, подтверждает ли клиент визит.
- Подтверждение доставки — «курьер приедет сегодня в 14-16, удобно?».
- Взыскание задолженности — мягкое напоминание о платеже (соблюдая закон).
- NPS-опросы — «как вам понравилось обслуживание?», сбор метрик.
- Реактивация клиентов — «полгода не заходили, вернитесь со скидкой».
- Опросы удовлетворённости для B2B после крупных сделок.
- Оповещения о событиях — массовое уведомление об изменениях графика, акциях, важных новостях.
Результат: тысячи звонков в день, каждый персонализированный, без найма армии операторов.
Автоматизация процессов (без людей)
Задачи: фоновые сценарии, которые работают сами — по расписанию, по событиям, по webhook-ам.
Конкретные кейсы:
- Утренняя сводка — в 9:00 в Slack приходит «вчера: 45 продаж, средний чек 3200, топ-товар — X. Активных лидов — 12. Требуют внимания: 3 (неотвеченные заявки)».
- Обработка webhook-событий — пришёл платёж → создать запись → послать email → положить в BI.
- Мониторинг — каждый час проверять, нет ли зависших заказов, критических ошибок, уведомлять ответственных.
- Автоматическое создание тикетов — из email/формы → агент парсит → кладёт в Jira с правильной категорией.
- LLM-обработка данных — классификация входящих обращений, суммаризация длинных текстов, извлечение данных из неструктурированных источников.
- Синхронизация систем — выгрузка из 1С → обработка → загрузка в CRM → уведомление менеджерам о новых данных.
Результат: рутина исчезает. Сотрудники занимаются осмысленным, а не копипастой между системами.
Универсальность в одной картинке
AG0NTS
│
┌─────────┼─────────┐
│ │ │
Разговорные Процессные Гибридные
агенты автоматы сценарии
│ │ │
│ │ │
─ поддержка ─ cron ─ обзвон
─ продажи ─ webhook ─ триаж
─ HR ─ events ─ onboarding
─ записи ─ отчёты ─ синхронизация
─ консульт. ─ класс. ─ оповещенияОдна платформа для всех типов. Конструкции, навыки, интеграции переиспользуются между разными сценариями. Научились делать хороший flow для записи — тот же принцип работает для квалификации лидов, онбординга сотрудников, сбора данных по возвратам.
Три большие категории задач
Упростим до трёх основных форматов:
1. Цифровой сотрудник для общения с клиентами
- Отвечает текстом в чате на сайте / мессенджере.
- Отвечает голосом по телефону / WebRTC.
- Ведёт клиента к целевому действию (заявка, запись, покупка).
- Передаёт сложное живому оператору.
Кто использует: E-commerce, медклиники, образование, финтех, B2B, сервисы.
2. Цифровой сотрудник внутри компании
- Отвечает на вопросы сотрудников (регламенты, доступы, процедуры).
- Помогает в работе (BI-аналитик, юр-консультант, IT-поддержка).
- Обрабатывает внутренние запросы (отпуска, командировки, покупки).
Кто использует: любая компания >50 сотрудников, где HR/IT/юристы загружены рутиной.
3. Автоматизация без людей
- Обрабатывает события из ваших систем (webhook, cron, message bus).
- Запускает цепочки действий в CRM / ERP / Slack / email.
- Обзванивает / рассылает тысячам клиентов одновременно.
- Классифицирует, суммаризирует, извлекает данные.
Кто использует: любой бизнес с рутинными процессами — от стартапа до enterprise.
Платформа одна, задачи разные. Научились работать с одним типом — легко переходите к следующему. Это сильно отличается от узкоспециализированных решений вроде «бот для сайта» или «автозвонилка».
Что умеет агент технически
Разговаривать
Голос и текст в любом канале: веб, мессенджеры, телефон, виджет, SIP-АТС.
Понимать
Контекст диалога, намерения, эмоции, сленг. Использует LLM вашего выбора.
Цитировать
Ваши документы — PDF, Word, Excel. Отвечает по вашей фактуре, не выдумывает.
Действовать
Запись в CRM, запросы в БД, HTTP-вызовы, SMS, email, платежи — через MCP-инструменты.
Передавать
Живому оператору, другому агенту, в вашу внешнюю систему — без потери контекста.
Автоматизировать
Фоновые flow без людей: cron, webhook, событийные триггеры.
Пример из жизни — поддержка (разговорный flow)
Бот для стоматологии «Улыбка». Цель: автоматизировать запись.
Клиент звонит на обычный городской номер
Номер привязан к платформе через SIP-trunk оператора. Бот отвечает в первой же секунде.
Агент: Здравствуйте, вы дозвонились до клиники «Улыбка». Чем я могу помочь?
Клиент говорит свободной речью
Клиент: Здрасьте, мне бы к зубному записаться, зуб ноет.
Агент задаёт уточняющие вопросы
Агент: Понимаю, запишу к терапевту. На какую дату и время удобнее?
Клиент даёт частичный ответ
Клиент: Завтра после обеда.
Агент проверяет свободные слоты (MCP-инструмент к CRM)
check_availability({date: "2026-04-20", time_range: "14:00-19:00", specialist: "терапевт"}) → возвращает 3 свободных окна.
Агент предлагает варианты
Агент: Есть окна в 14:30 и 16:00 у доктора Иванова, 17:45 у доктора Петрова. Какое выбираете?
Клиент выбирает + даёт контакты, агент записывает
Вызывает book_appointment(...) → запись создана в CRM.
Агент: Готово, записал вас к доктору Иванову на завтра в 16:00. За час придёт SMS с напоминанием. До встречи!
Пример из жизни — продажи (аутбаунд-flow)
Бот для SaaS-компании. Цель: обзвонить новых регистраций в проде, квалифицировать, записать на демо.
Cron-триггер в 10:00 ежедневно
Flow запускается автоматически. Берёт список регистраций из CRM за прошлые 24 часа.
Для каждого регистранта — исходящий звонок
Платформа звонит по мобильному через PSTN-оператора.
Клиент поднял — агент представляется
Агент: Добрый день! Меня зовут Алекс, я из компании X. Вы вчера зарегистрировались на нашем сайте. Удобно 2 минуты поговорить?
Квалификационные вопросы
Агент: Расскажите, для каких задач ищете решение? Клиент: У нас команда 20 человек, хотим автоматизировать...
Агент: Понял. А бюджет на это уже выделен или ещё рассматриваете? Клиент: Готовы, если увидим результат.
Интеграция с календарём менеджера
Агент: «Предлагаю живое демо с нашим менеджером. Есть окна во вторник в 14:00 и четверг в 11:00. Какое удобнее?». Клиент выбирает.
Запись в CRM + уведомление менеджеру
Агент записывает встречу в календарь менеджера + создаёт сделку в CRM с контекстом («команда 20 чел, готов бюджет, нужен ROI»). Менеджер получает сразу горячего лида, а не «кто-то зарегистрировался».
Пример из жизни — автоматизация (без людей)
Бот для финтеха. Цель: обработка входящих платежей из webhook.
Webhook от Stripe приходит на ваш URL
Платформа слушает этот URL. Событие payment_succeeded.
Валидация + парсинг
Flow-нода transform извлекает ключевые поля: customer_email, amount,
product_id.
Классификация LLM
ai-step: «определи по product_id, это разовая покупка или
подписка?». LLM отвечает.
Разветвление
- Если разовая → создать заказ в ERP → отправить email с чеком → уведомить отдел продаж в Slack.
- Если подписка → активировать в биллинге → запланировать follow-up звонок через 7 дней.
Логирование в BI
integration-нода кладёт структурированные данные в BI-витрину для
дашбордов.
Всё без участия человека. Время выполнения — 5-15 секунд. Раньше этот процесс был ручным: бухгалтер открывает письма, копирует в Google Sheets, присылает в Slack — 10-20 минут на одно событие.
Что внутри — архитектура
Клиент ──голос/текст──▶ AG0NTS
│
├─ 1. Transport (канал: веб/SIP/PSTN/API)
├─ 2. STT (если голос)
├─ 3. Flow (сценарий — куда ведём)
├─ 4. LLM (выбирает действие)
├─ 5. Tools (интеграции через MCP)
├─ 6. Knowledge (ваши документы)
└─ 7. TTS (синтез речи для голоса)
│
Клиент ◀──голос/текст─── AG0NTSКаждый блок — сменный. Не нравится распознаватель речи — поставьте другой. Нужна другая LLM — подключите. Хотите self-hosted вместо OpenAI — пожалуйста.
Это vendor-agnostic подход — главное отличие платформы от решений типа «всё в одном пакете от одного вендора».
Когда AG0NTS — правильный выбор
Когда AG0NTS — не лучший выбор
Честно:
- У вас 10 клиентов в месяц. Экономически не оправдано — проще отвечать самому.
- Вам нужен креативный контент-генератор. Мы не про маркетинговые тексты и копирайтинг.
- Вам нужен персональный ассистент-coach для одного человека. Для этого есть Claude / ChatGPT.
- Вам нужен data science tool для ML-команды. Мы не про обучение моделей, мы про их применение в процессах.
Ключевые слова, которые встретятся дальше
Три термина — остальное производно:
Воркспейс
Изолированная «папка» вашей компании или подразделения. Внутри — агенты, документы, настройки.
Агент
Цифровой сотрудник с именем, характером и ролью. Один на одну задачу.
Flow
Сценарий: разговорный (с клиентом) или автоматический (cron/webhook). Основа логики.