Работа через ИИ-агентов

Подключив Савви к ИИ-агенту, вы можете полностью делегировать ему настройку бота — от первой идеи до проверенного в тестах результата. Вы описываете бизнес и задачу, агент проектирует архитектуру, собирает бота, тестирует его и итеративно доводит до рабочего состояния. Без ручного кликанья по интерфейсу.

Как это работает

Когда вы ставите агенту задачу, он не бросается сразу её выполнять. Сначала он составляет план: какой должна быть структура инструкции, как организовать базу знаний, какие действия нужны, как выглядит логика диалога. Этот план агент показывает вам — вы можете его скорректировать или сразу одобрить.

После одобрения агент строит бота: пишет системную инструкцию, создаёт файлы быстрых ответов и документы, настраивает действия. Когда всё готово — сам запускает тестовые сценарии от лица клиента, проверяет поведение бота в разных ситуациях, находит проблемы и исправляет их. И так по кругу, пока бот не будет работать так, как задумано.

Вы участвуете на двух этапах: одобряете план в начале и оцениваете готовый результат в конце. Всё между этим агент делает самостоятельно.

Кроме того, агент имеет доступ к интернету и может самостоятельно собирать информацию из внешних источников. Это значит, что для создания бота не обязательно вручную готовить все материалы — достаточно дать ссылку. Агент обойдёт нужные страницы сайта, извлечёт тексты, структурирует их и сразу создаст на их основе базу знаний.

Чем подробнее вы опишете бизнес, аудиторию и задачу бота в самом начале — тем точнее агент спроектирует архитектуру и тем меньше итераций потребуется. Если у вас есть сайт с описанием услуг — просто дайте на него ссылку.

Что умеет агент

Работа с ботами

• Создавать новых ботов с нуля по описанию задачи

• Писать и улучшать системную инструкцию

• Менять настройки: модель, история диалогов, рабочие часы, режим работы с изображениями и другие

• Настраивать пользовательские переменные диалога, память, шаблоны в инструкции

База знаний

• Создавать, редактировать и удалять файлы быстрых ответов и документы

• Импортировать документы из файлов: PDF, DOCX, Excel и других форматов

• Строить структуру базы знаний: делить на темы, переименовывать, расставлять теги аналитики

• Загружать таблицы с данными — прайс-листы, каталоги, расписания

Действия

• Создавать и настраивать действия: вебхуки, SQL-запросы к таблицам, отправку сообщений клиенту, уведомления в Telegram и другие шаги

• Настраивать автоматические триггеры — действия, которые запускаются сами при определённых событиях в диалоге

Тестирование и анализ

• Запускать тестовые диалоги и проверять поведение бота по сценариям

• Находить ошибки: когда бот даёт неверный ответ, не вызывает нужную функцию или отвечает не в том стиле

• Просматривать реальные диалоги с клиентами, искать по тексту сообщений

• Анализировать, какие вопросы задают чаще всего и где бот «ломается»

Каналы (Telegram, WhatsApp, amoCRM и другие) и интеграции агент не настраивает — это делается вручную в личном кабинете Савви.

Примеры: что можно попросить агента

Создать бота с нуля

Опишите задачу своего бизнеса — агент составит план, создаст бота, напишет инструкцию и заполнит начальную базу знаний.

«Создай бота для стоматологической клиники. Бот должен отвечать на вопросы об услугах и ценах, помогать записаться на приём и рассказывать о врачах. Название клиники — ДентаПро, работаем в Москве.»

«Сделай бота-помощника для интернет-магазина одежды. Он должен консультировать по размерам, отвечать на вопросы о доставке и возврате, и помогать с выбором.»

Создать бота из сайта

Агент может сам обойти ваш сайт, извлечь всю нужную информацию и сразу построить на её основе базу знаний — без необходимости вручную копировать тексты.

«Вот наш сайт: example.com. Изучи его и создай бота, который будет отвечать на вопросы об услугах и ценах.»

«Создай базу знаний для бота из раздела FAQ на нашем сайте: example.com/faq»

«Вот сайт конкурента: example.com. Посмотри, какие услуги они предлагают, и сделай для нашего бота аналогичный раздел с нашими ценами: [список цен].»

Обновить базу знаний

Передайте агенту новую информацию — он сам разберётся, как её структурировать и куда разместить.

«Мы обновили прайс-лист. Вот актуальные цены: [список]. Обнови все документы в базе знаний, где упоминаются старые цены.»

«Добавь в базу знаний информацию о новой акции: при покупке от 5000 рублей — бесплатная доставка, акция действует до конца месяца.»

«Загрузи этот PDF с инструкцией по продукту как базу знаний для бота.» (прикрепите файл)

Протестировать и отладить

Агент проведёт тест от лица клиента и подробно расскажет, где есть проблемы.

«Составь сам и протестируй бота в 30 сценариях: например, клиент хочет записаться на приём, клиент спрашивает о ценах, клиент недоволен и хочет пожаловаться и т.д. Напиши отчёт: что работает, что нет.»

«Бот перестал нормально отвечать на вопросы о доставке. Разберись, в чём проблема, и исправь.»

«Проверь, правильно ли бот вызывает кастомное действие записи. Если нет — найди причину и устрани.»

Проанализировать диалоги с клиентами

Агент может просмотреть историю реальных разговоров и сделать содержательные выводы.

«Посмотри последние 30 диалогов. Какие вопросы клиенты задают чаще всего? Есть ли темы, на которые бот отвечает плохо или не отвечает вообще?»

«Найди диалоги, в которых клиенты упоминали слово "возврат". Что они спрашивали и как бот реагировал?»

«Мне кажется, клиенты уходят после вопроса о цене. Проверь статистику диалогов и попробуй найти, есть ли здесь проблема.»

Настроить действие

Агент настроит логику действия по описанию задачи — без необходимости разбираться в технических деталях.

«Нужно, чтобы при записи клиента нам в Telegram приходило уведомление с его именем и телефоном. Настрой это.»

«Подключи таблицу с расписанием мастеров. Бот должен уметь проверять свободные окна при записи.»

«Если клиент спрашивает про скидку, бот должен молча уведомить менеджера в Telegram и не отвечать самостоятельно.»

Улучшить стиль и инструкцию

«Бот общается слишком формально. Сделай тон более живым и дружелюбным, но без фамильярности.»

«Бот слишком многословен — клиентам важна суть, без лишних вступлений. Сократи типовые ответы.»

«Проверь инструкцию на противоречия и дублирующуюся информацию. Если найдёшь — исправь.»

Как работать с агентом эффективно

Давайте контекст о бизнесе. Агент не знает, чем вы занимаетесь. В начале сессии расскажите: что за бизнес, кто клиенты, какой тон общения вы хотите, какие задачи у бота. Чем больше контекста — тем точнее результат.

Описывайте результат, а не шаги. Не нужно объяснять, куда нажимать. Говорите: «бот должен уведомлять менеджера при любом упоминании слова "жалоба"» — агент сам разберётся, как это реализовать.

Агент сначала планирует. Перед тем как что-то делать, агент покажет вам план. Это нормально — посмотрите, поправьте, если нужно, и только потом давайте добро. Такой подход защищает от случайных изменений, которые сложно откатить.

Тестируйте после каждого изменения. После любых правок просите агента прогнать тестовые сценарии. Только тест показывает, работает ли бот так, как задумано.

Итерируйте. Бот редко получается идеальным с первой попытки. Нормальный рабочий процесс: сделали → протестировали → нашли проблему → исправили → снова протестировали. Агент хорошо справляется с такими циклами.

Подсказка: Когда начинаете новую сессию с агентом, скажите ему: «Я работаю с Савви — платформой для ИИ-ботов. У меня есть бот [название]. Нужно [задача].» Это поможет агенту сразу сориентироваться.

Поддерживаемые агенты

Интеграция работает со всеми агентами, которые поддерживают MCP. Среди них: Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code, JetBrains AI Assistant, OpenAI Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot и многие другие.

Полный список с инструкциями по подключению — на странице MCP и Agent Skill.

Что нужно для подключения

Для полноценной работы настройте два компонента:

Подключение MCP-сервера

MCP даёт агенту доступ к инструментам и данным Савви.

Agent Skill

Agent Skill задаёт правила работы и помогает агенту корректно использовать возможности платформы.

Дополнительно можно подключить MCP-сервер документации Савви — тогда агент сможет сам обращаться к актуальной документации платформы и работать ещё точнее. Инструкции по подключению — на странице MCP.