Примеры работ и кейсы по направлению «AI-агенты»

AI Ads Manager — это платформа на базе искусственного интеллекта, которая автоматизирует создание, запуск, оптимизацию и масштабирование рекламных кампаний. Система анализирует данные, принимает решения в режиме реального времени и помогает получать максимальную отдачу от рекламного бюджета. Вместо ручной настройки десятков рекламных кабинетов пользователь получает интеллектуального AI-маркетолога, который самостоятельно создает креативы, пишет рекламные тексты, тестирует гипотезы, распределяет бюджет и постоянно повышает эффективность рекламы. Возможности платформы Создание рекламных кампаний за несколько минут. Генерация рекламных текстов, изображений и видео с помощью ИИ. Автоматический подбор целевой аудитории. Анализ конкурентов и рекламного рынка. Поиск наиболее эффективных ключевых слов и интересов. Запуск A/B-тестов без участия пользователя. Автоматическая оптимизация ставок и рекламного бюджета. Масштабирование успешных рекламных кампаний. Контроль стоимости клика, лида и конверсии. Остановка неэффективной рекламы и перераспределение бюджета. Формирование аналитических отчетов и прогнозов. Рекомендации по увеличению продаж и снижению стоимости привлечения клиентов. Интеграция с CRM, аналитическими сервисами и рекламными платформами. Поддерживаемые рекламные площадки Платформа может работать с большинством популярных рекламных систем, включая: Google Ads; Meta Ads (Facebook и Instagram); TikTok Ads; VK Реклама; Яндекс Директ; Telegram Ads; Microsoft Advertising;

AI Sales Manager — это платформа на базе искусственного интеллекта, которая автоматизирует работу отдела продаж, помогает увеличивать конверсию, сокращать время обработки заявок и повышать прибыль компании. Система берет на себя большую часть рутинных процессов: общение с клиентами, квалификацию лидов, анализ эффективности менеджеров и прогнозирование продаж. Благодаря этому компании могут быстрее обрабатывать обращения, не терять потенциальных клиентов и масштабировать продажи без пропорционального увеличения штата. Возможности платформы Обработка входящих заявок 24/7. Общение с клиентами через сайт, мессенджеры, социальные сети, email и телефон. Автоматическая квалификация лидов. Ответы на вопросы клиентов с учетом информации о компании, товарах и услугах. Подготовка персонализированных коммерческих предложений. Назначение встреч, демонстраций и звонков. Напоминания клиентам и автоматические повторные касания. Ведение CRM и автоматическое заполнение карточек клиентов. Анализ разговоров и переписок с рекомендациями по повышению конверсии. Контроль выполнения задач менеджерами. Формирование отчетов в режиме реального времени. Интеграция с CRM, телефонией, календарями, почтой и корпоративными системами. Для кого создан малому и среднему бизнесу; крупным компаниям; интернет-магазинам; B2B-компаниям; сервисным организациям; агентствам; производственным предприятиям; образовательным и медицинским центрам; любому бизнесу, работающему с входящими или исходящими продажами.

AI Content Manager — это единая платформа на базе искусственного интеллекта, которая автоматизирует весь цикл работы с контентом: от поиска идей и создания материалов до публикации, анализа эффективности и масштабирования присутствия в социальных сетях. Платформа позволяет компаниям, предпринимателям, экспертам и создателям контента экономить десятки часов каждую неделю, заменяя множество отдельных сервисов одним интеллектуальным помощником. Возможности платформы Генерация идей для контента на основе трендов и интересов аудитории. Создание текстов, изображений, видео и другого мультимедийного контента с помощью ИИ. Разработка контент-плана на дни, недели и месяцы вперед. Адаптация одного материала под разные социальные сети и форматы. Автоматическая публикация контента сразу на нескольких платформах. Планирование постов и управление расписанием публикаций. Анализ эффективности публикаций и рекомендации по улучшению результатов. Автоматический поиск актуальных тем, новостей и вирусных трендов. Командная работа с ролями, комментариями и согласованием материалов. Интеллектуальная автоматизация повторяющихся маркетинговых задач. Для кого создан AI Content Manager Платформа подойдет: предпринимателям; маркетологам; SMM-специалистам; блогерам и инфлюенсерам; агентствам; стартапам; компаниям любого размера; экспертам и образовательным проектам.

GoalNet — платформа, которая превращает цели в результат GoalNet — это интеллектуальная платформа нового поколения, которая помогает людям перестать откладывать жизнь на потом и начать системно достигать своих целей с помощью искусственного интеллекта. Вместо обычного списка задач GoalNet создает персональную стратегию достижения любой цели. Пользователь описывает свою мечту или задачу, а встроенный ИИ анализирует ее, разбивает на этапы, формирует пошаговый план, ежедневно выдает приоритетные действия и сопровождает до получения результата. GoalNet — это не просто AI-ассистент. Это персональный наставник, стратег, аналитик и мотиватор, который работает 24 часа в сутки. Что умеет GoalNet Определяет наиболее эффективный путь к цели. Создает индивидуальный пошаговый план действий. Формирует ежедневные задачи с учетом прогресса. Анализирует результаты и корректирует стратегию. Помогает сохранять дисциплину и не терять мотивацию. Показывает прогресс с помощью понятной аналитики. Объединяет людей с похожими целями для обмена опытом, поддержки и совместного роста. Для кого создан GoalNet Платформа подходит каждому, кто хочет изменить свою жизнь: предпринимателям; студентам; специалистам; спортсменам; авторам контента; людям, развивающим карьеру; всем, кто стремится стать лучше и достигать большего.

Оптовый поставщик принимал заказы через менеджеров: прайсы в Excel, персональные скидки в переписке, ошибки в позициях и днями зависшие счёта. Задача — B2B-портал самообслуживания, интегрированный с 1С. Сделали под ключ: бэкенд на Django + DRF, витрина на Next.js с SSR, фоновые задачи на Celery, база — PostgreSQL, кеш — Redis. Каталог на 15 000 SKU с остатками по складам, личные кабинеты компаний с ролями сотрудников, персональные прайс-листы — цены и скидки считаются по правилам ценовых групп из 1С. Заказ из корзины уходит в 1С через обмен по API, обратно приходят статусы и документы. Админка — управление ассортиментом, клиентами и правилами цен без программиста. Запуск за 2,5 месяца от ТЗ до продакшена, миграция клиентов волнами. Через квартал порталом пользуются 340 активных оптовиков, 78% заказов оформляются без участия менеджера, среднее время оформления заказа сократилось с 1,5 часов переписки до 12 минут.

Аналитическому агентству для отчётов по ценам и ассортименту требовались ежедневные данные с маркетплейсов и ритейл-сайтов. Разовые скрипты не выдерживали: баны, смена вёрстки, потери данных. Построили промышленный контур сбора: кластер парсеров на Playwright с пулом браузерных контекстов, ротация резидентных прокси и отпечатков, экспоненциальные ретраи и мониторинг банов по каждой площадке. Задачи распределяются через Celery + Redis, расписания и приоритеты площадок настраиваются в админке. Сырые данные проходят нормализацию и дедупликацию (каноникализация артикулов, фаззи-сопоставление названий), складываются в PostgreSQL с историей цен. Наружу — REST API на DRF с фильтрами и выгрузками в CSV, плюс алерты при падении объёма сбора ниже порога. Система стабильно собирает 2,4 млн карточек товаров с 14 площадок ежедневно, полнота сбора держится выше 97%, падение любой площадки видно в мониторинге в течение 15 минут, а не через сутки в отчёте.

SaaS-сервис поддержки клиентов упирался в рост нагрузки: очередь тикетов росла быстрее команды операторов, первый ответ занимал до 40 минут. Задача — встроить AI-ассистента прямо в продукт, а не рядом с ним. Реализовали ассистента на Claude с RAG по базе знаний сервиса: статьи и регламенты разбиты на чанки, эмбеддинги — в pgvector, ретривер с реранжированием отдаёт модели только релевантный контекст. Через function calling ассистент сам дёргает API продукта: смотрит статус подписки, создаёт тикет, эскалирует на оператора при низкой уверенности. Ответы — стримингом в интерфейс чата, бэкенд — Django + DRF, фоновая индексация базы знаний — Celery. Отдельно собрали контур оценки качества: разметка диалогов, регресс-тесты промптов перед релизами. Результат через два месяца после запуска: 61% тикетов закрывается без участия оператора, время первого ответа — 4 секунды, нагрузка на первую линию снизилась примерно вдвое при том же штате.

Логистическая компания обрабатывала вручную около 18 000 накладных и счётов в месяц: операторы перебивали данные из PDF-сканов в 1С, на документ уходило до 6 минут, ошибки всплывали при сверках. Задача — убрать ручной ввод, сохранив контроль качества. Построили пайплайн на Claude Vision: документ классифицируется по типу (накладная, счёт, УПД), из скана извлекаются структурированные поля — поставщик, ИНН, номенклатура, суммы, НДС — в строгий JSON по схеме. Поверх LLM — слой валидации по правилам: контроль ИНН по контрольным числам, сходимость итогов по строкам, допуски по НДС; документы с расхождениями уходят оператору в очередь верификации. Готовый JSON передаётся в 1С через HTTP-API, статусы и логи — в Django-админке, очереди — на Celery + Redis. Результат: точность извлечения 99,2% на потоке, обработка документа 8 секунд вместо 6 минут, на ручную верификацию уходит менее 4% документов. Команда из трёх операторов переключена с ввода на контроль исключений.

B2B-поставщику промышленных комплектующих нужен был предсказуемый канал лидогенерации по холодной базе закупщиков. Прошлые попытки рассылок с основного домена заканчивались спамом и риском для домена компании. Что сделано. Развёрнута отдельная инфраструктура: 20 технических доменов и 60 почтовых ящиков, DNS-настройка SPF/DKIM/DMARC на каждом, трекинг-домены. Прогрев ящиков 4 недели с постепенным наращиванием объёма. Оркестрация на Django + Celery + PostgreSQL: ротация ящиков и доменов, лимиты отправки на ящик, паузы «как у человека», автостоп домена при росте отказов. Персонализация первых строк писем через Claude API по сайту и каталогу компании-адресата; цепочка из 3 касаний с автоостановкой при ответе. Ответы стекаются в единый ящик с разметкой: интерес / отказ / не туда. Результат за 2 месяца: доставляемость в инбокс 97% (по панели постмастеров и тест-ящикам), open rate 61%, ответы 6,8%, назначена 41 встреча с ЛПР. Ни один домен не попал в блок-листы; основной домен компании не задействован.