#aiагенты — посты и обсуждения

ИИ-агент может работать круглосуточно, не забывать про заявку и спокойно делать одну и ту же рутину хоть тысячу раз.

Пост №3.2 (из 4)

AI-заводы: не только лиды. Топ-10 направлений. Часть 2

Продолжаю серию из 4 постов про направления AI-заводов. В первой части разобрал контент-завод и завод обработки заявок. Теперь — ещё три мощных сценария.

3. Завод подготовки коммерческих предложений

Что делает: превращает вводные от клиента (запрос, бриф, встречу) в структурированное КП с ценами, сроками, условиями.

Этапы:

экстракция требований и ограничений;

подбор типовых решений из базы кейсов;

расчёт стоимости и сроков по шаблонам;

генерация текста КП в нужном тоне;

проверка менеджером / юристом;

отправка клиенту + логирование версии.

Результат: КП готовятся за минуты, а не часы, с единым стандартом качества.

4. Завод первичного анализа документов

Что делает: принимает договор, оферту или заявку, выделяет ключевые пункты, риски, несоответствия внутренней политике.

Этапы:

извлечение сторон, сроков, сумм, условий;

проверка по чек-листу рисков (штрафы, односторонние изменения, конфиденциальность);

сравнение с типовой формой компании;

генерация саммари: «зелёные / жёлтые / красные зоны»;

human approval юриста;

вывод: отчёт + рекомендации.

Результат: юристы тратят время на сложные случаи, а не на первичный разбор.

5. CRM-завод повторных продаж и удержания

Что делает: анализирует базу клиентов, сегментирует, готовит персонализированные предложения и напоминания.

Этапы:

сегментация: по последнему заказу, сумме, давности, категории;

подгрузка истории взаимодействий;

генерация предложений: доп. услуги, апсейл, реактивация;

планирование касаний (email, мессенджер, звонок);

human approval маркетинга / аккаунт-менеджера;

отправка + фиксация реакции.

Результат: растёт LTV, возвращается «уснувшая» база без ручного перебора.

Продолжение следует! В следующей части — заводы обучения, аналитики и онбординга.

#AIзавод #LLM #оркестрация #автоматизация #бизнес #стартап #AIагенты #vibecoding #технологии #предпринимательство

Пост №3.1 (из 4)

AI-заводы: не только лиды. Топ-10 направлений. Часть 1

Вы уже видели мои посты про AI-завод по лидам. Но если вы думаете, что AI-заводы — это только про лидогенерацию, вы упускаете 90% возможностей.

AI-завод — это не «бот для клиентов». Это архитектура повторяемого бизнес-процесса, в котором модели, агенты, API, базы знаний, скрипты, проверки и люди последовательно создают измеримый результат.

Сегодня начинаю серию из 4 постов с топ-10 направлений, где такие заводы уже приносят пользу. Сохраняйте, чтобы не потерять.

1. Контент-завод

Что делает: превращает одну идею / интервью / вебинар в серию постов, статей, сценариев, рассылок и каруселей.

Этапы:

экстракция ключевых тезисов из исходника;

адаптация под разные форматы (пост, статья, сценарий, email);

проверка на факты и соответствие тону бренда;

human approval редактора;

публикация или отправка в контент-план.

Результат: в 3–5 раз больше контента при том же объёме исходного материала.

2. Завод обработки заявок и квалификации лидов

Что делает: принимает заявки из разных каналов (сайт, Telegram, почта, формы), классифицирует, извлекает данные, готовит черновик ответа.

Этапы:

классификация: sales / support / billing / other;

экстракция: имя, контакт, суть запроса, приоритет;

подгрузка истории клиента из CRM / базы;

генерация персонализированного черновика;

human approval для критичных случаев;

отправка ответа + обновление CRM.

Результат: быстрее реакция, меньше рутины у менеджеров, выше конверсия в диалог.

Продолжение следует! В следующей части — заводы КП, анализа документов и повторных продаж.

#AIзавод #LLM #оркестрация #автоматизация #бизнес #AIагенты #vibecoding #технологии #предпринимательство

Мы запустили srezAI - поисковый API, который отдаёт ИИ-агенту не сырую выдачу, а очищенный от рекламы и навигации контент, готовый класть в контекст LLM. Есть MCP-сервер (подключается к Cursor \ ClaudeCode или иной ИИ-агент за 30 секунд), REST, поиск картинок и многошаговый DeepResearch.

Оплата в рублях, данные и вычисления - в РФ, работает без VPN.

При регистрации даём 100 ₽ на баланс, чтобы можно было попробовать без карты.
Проблема:

LLM живёт в прошлом, а веб - грязный
У любой языковой модели два врождённых ограничения:

она не знает, что было после обучения, и она не умеет ходить в интернет сама.

Стандартное решение - RAG: находим релевантные страницы, подсовываем их в контекст. Но между «найти страницы» и «подсунуть в контекст» прячется куча грязной работы:

Обычный поисковый API отдаёт ссылки, а не контент.

Дальше вы сами качаете HTML, парсите, вырезаете меню, футеры, баннеры и cookie-заглушки.

Половина интересных страниц - SPA: без выполнения JavaScript в HTML пусто.
То, что осталось, надо ещё почистить: иначе в контекст LLM едут токены на навигацию "Главная / О нас / Контакты" и рекламу, за которые вы платите.

Для англоязычного рынка есть Tavily, Exa, Serper и другие. Но если вы в России: оплата зарубежной картой, серверы за рубежом, часто нужен VPN, и глубина по Рунету у них так себе - русскоязычные источники и госреестры они видят плохо.
Мы делали внутренний инструмент под свои задачи, поняли, что боль общая, и причесали его до публичного API.

#ии #ai #aiагенты

Что делает srezAI
Одним запросом вы получаете не «10 синих ссылок», а готовый к употреблению контекст. Четыре инструмента:
web_search - живой веб-поиск по Рунету и глобальному вебу. Возвращает результаты, уже очищенные до Markdown/JSON. Есть категории (общее / новости / IT / наука), фильтр по свежести и языку.
fetch_page - открывает конкретную страницу в реальном браузере, дожидается отрисовки JavaScript и возвращает её текст в Markdown плюс скриншот — удобно скармливать vision-моделям.
image_search - поиск изображений с прямыми ссылками и метаданными.
deep_research - многошаговое агентное исследование: сам декомпозирует вопрос, обходит десятки источников и собирает ответ с цитатами.
Всё это доступно двумя способами: по REST и через MCP.
MCP: веб-поиск в Cursor и Claude за 30 секунд
Model Context Protocol — открытый стандарт от Anthropic, по которому ИИ-клиенты подключают внешние инструменты. Мы подняли MCP-сервер, поэтому подключение сводится к одному блоку конфига. Для Cursor:

{
"mcpServers": {
"srezai": {
"url": "https://srezai.ru/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer srz_live_ВАШ_КЛЮЧ"
}
}
}
}

Перезапустили Cursor — и у агента появились инструменты web_search, fetch_page, image_search, deep_research. Дальше он сам решает, когда сходить в веб. Тот же конфиг работает в Claude Desktop, Cline, VS Code — мы собрали copy-paste под каждый на странице srezai.ru/mcp.
REST для тех, кому не нужен MCP

curl -X POST https://srezai.ru/api/v1/search \
-H "Authorization: Bearer srz_live_ВАШ_КЛЮЧ" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "последние новости про ИИ в России", "language": "ru", "num": 5, "excerpts": true}'

В ответе — массив результатов с полями title, url, content и excerpt (готовый фрагмент страницы под запрос). Обязателен только query, остальное — опционально.

Вся инфраструктура — на серверах в РФ.

AI Digest: Meta AI научила второго агента напоминать основному о забытых ошибках

Meta AI представила memory coach — отдельного AI-агента, который следит за ходом длинных задач и точечно напоминает основному о найденных ошибках. Результаты на бенчмарках выросли на 8,3%.

Полный материал: https://ai-digest.ru/meta-ai-nauchila-vtorogo-agenta-napominat-osnovnomu-o-zabytyh-oshibkah-kachestvo/?utm_source=finbazar&utm_medium=syndication&utm_campaign=content_post&utm_content=finbazar_wp&utm_term=content

#ИИ #нейросети #Meta #AIагенты #машинноеобучение