AI Agents Development · Kazakhstan
Строим агентные системы, которые не заканчиваются красивым демо: агент понимает задачу, работает с данными и инструментами, передает сложные случаи человеку и оставляет понятный след в системе. Для Казахстана отдельно учитываем русский, казахский, английский, шала қазақша и смешанные сообщения в WhatsApp, Telegram и CRM.
— 01 / ЗАДАЧИ
AI-агент нужен, когда диалог должен перейти в действие: проверить кандидата, найти правило, создать заявку, обновить CRM, подготовить ответ, отправить уведомление или собрать недостающие данные. В локальных сценариях важно, чтобы агент не ломался на переключении языка и коротких сообщениях из мессенджеров.
Разбираем текущий процесс «квалификация заявок и лидов»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Команда получает меньше ручной сортировки и больше понятных следующих шагов.
Разбираем текущий процесс «hr-скрининг кандидатов»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Пользователь получает быстрый ответ, а сложный случай не теряется.
Разбираем текущий процесс «поддержка клиентов и участников»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Руководитель видит статусы, ошибки и места, где сценарий нужно улучшить.
Разбираем текущий процесс «смешанные ru/kz/en диалоги»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Данные остаются в рабочем контуре, а не расходятся по личным чатам.
Разбираем текущий процесс «черновики ответов и действий в crm»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
После MVP можно расширять сценарий без переписывания всей системы.
Разбираем текущий процесс «контроль качества диалогов»: кто задает вопрос, где лежат данные, какой ответ считается нормальным и когда нужен человек.
Появляется основа для контроля качества, а не просто еще один бот.
— 02 / КОНТЕКСТ
Кастомная разработка нужна, когда готовый сервис не знает ваших данных, правил доступа, систем и ответственности за результат.
— 03 / ПРОЦЕСС
Смотрим реальные заявки, документы, таблицы и ограничения доступа.
Описываем, где AI отвечает, где действует, где передает задачу человеку.
Собираем первую рабочую версию на примерах из вашего процесса.
Подключаем CRM, мессенджеры, базы данных, документы или внутренние API.
Прогоняем реальные диалоги, вопросы и документы, включая неудобные примеры из практики.
Выводим решение в работу с понятными ролями, журналами и точками контроля.
Смотрим ошибки, спорные ответы, эскалации и поведение пользователей.
Дорабатываем сценарии после запуска, когда появляются живые данные.
— 04 / КЕЙСЫ
Эти проекты близки по типу задачи: интеграции, знания, операционные сценарии, поддержка или продуктовая AI-логика.
AI HR-агент для розничной сети: скрининг кандидатов, внутренняя база знаний, подбор вакансии и рабочие сценарии рекрутеров.
AI-агент поддержки для крупного бегового события в Центральной Азии: вопросы участников и передача сложных случаев человеку.
AI-ассистент для автомобильных операций: машины, сервис, заказы, совместимость запчастей и внутренняя база знаний.
— 05 / ИНТЕГРАЦИИ
Перед разработкой проверяем, какие системы открывают API, где лежат данные и кто будет поддерживать их актуальность.
— 06 / ДАННЫЕ
Проектируем архитектуру под требования клиента: роли, доступы, журналы действий, ограничения на источники данных и проверку ответов
— 07 / СРОКИ
2-3 рабочих дня, если есть примеры данных и понятный владелец процесса.
1-2 недели для узкого сценария с ограниченным набором интеграций.
3-6 недель, когда нужно подключить рабочие системы и дать доступ команде.
Срок зависит от интеграций, качества данных и требований к безопасности.
— 08 / СТОИМОСТЬ
Стоимость зависит от количества интеграций, качества данных, ролей доступа, объема тестирования и требований к инфраструктуре. Каждый этап оплачивается отдельно.
Платный разбор задачи, данных, рисков и первого разумного объема.
Проверяем сценарий на малом наборе данных, чтобы не спорить абстрактно.
Собираем рабочую версию с интерфейсом, интеграциями и базовым контролем качества.
Доводим до надежной эксплуатации, доступов, журналов и поддержки.
Следим за качеством, исправляем ошибки, добавляем новые сценарии.
— 09 / azamat.ai
— 09 / FAQ
Чат-бот обычно ведет пользователя по сценарию. AI-агент работает с контекстом, данными и инструментами: может найти правило, подготовить запись, попросить недостающие данные и передать сложный случай человеку.
Лучше всего подходят повторяемые процессы, где есть понятный результат, доступные данные и правила эскалации: заявки, HR-скрининг, поддержка, поиск по документам, первичная квалификация и контроль качества.
Проверяем агента на реальных примерах, неудобных вопросах и сценариях отказа. До запуска должны быть логи, роли доступа, тестовый набор, понятная эскалация и владелец процесса на стороне клиента.
Разделяем доступы по ролям, ограничиваем источники, логируем действия и оставляем человека в важных решениях. Агент не должен сам принимать кадровые, юридические или финансовые решения без контроля.
Обычно строим поверх того, что уже есть: CRM, документы, WhatsApp, Telegram, таблицы, внутренние API. Новый интерфейс добавляем только там, где он нужен для контроля, настройки или работы команды.
— 10 / ССЫЛКИ
Напишите, какой процесс хотите ускорить, где лежат данные и какие системы нужно подключить. Мы оценим первый этап без лишних обещаний.