Nikolay Sekachev Nikolay Sekachev
EN ET RU

AI-агент в продажах и клиентском сервисе

Подключите AI-агента к CRM, заявкам и клиентским данным. От понимания того, как работает LLM, до настроенного pipeline продаж.

Оффлайн-интенсив · 2 модуля × 4 ак. часа 1 неделя · 2 оффлайн-занятия Менеджеры по продажам, аккаунт-менеджеры, служба поддержки

Для кого

Вам уже установили AI-агента (OpenClaw, Claude Code или аналог). Теперь нужно научить его работать с вашими данными и процессами — квалифицировать лиды, обрабатывать заявки, вести клиентов.

Вы не программист. Но именно вы знаете процесс продаж изнутри — и поэтому только вы можете настроить агента так, чтобы он реально работал.

Почему фундамент важен

Инструменты меняются каждые полгода. OpenClaw, Claude, GPT — всё это обёртки над одними и теми же принципами. Мы учим не кнопки нажимать, а понимать как агент думает — тогда вы сможете настроить любой инструмент, который появится завтра.

Что вы получите

  • Понимание трёх уровней: LLM → Agent → Agentic AI — и как каждый влияет на качество работы.
  • Настроенного агента, подключённого к вашим данным и CRM.
  • Рабочие промпты и skills под сценарии продаж и поддержки.
  • Навык диагностики и корректировки агента без помощи IT.

Модуль 1. Фундамент и данные (4 ак. часа)

Блок 1. Как агент устроен — три уровня

  • LLM: токены, контекст, температура — почему агент иногда «галлюцинирует» и как это контролировать.
  • Agent = LLM + Tools + Loop: как промпт превращается в действие, что такое ReAct-цикл и зачем нужен human-in-the-loop.
  • Agentic AI: мультиагентные системы (OpenClaw, ClawHub), которые сами подключают skills и инструменты.

Блок 2. Подключение к данным клиента

  • Практика: подключаем агента к CRM, таблицам, базам заявок через MCP.
  • Контекст агента: какие данные давать, какие — нет, как структурировать базу знаний.
  • Безопасность: персональные данные, ограничения доступа, аудит действий.

Блок 3. Квалификация и обработка заявок

  • Skills для автоматической квалификации входящих лидов.
  • Приоритизация: как агент сортирует заявки по срочности и ценности.
  • Практика: настраиваем pipeline от входящей заявки до ответа менеджеру.

Блок 4. Первые автоматизации

  • Автоответы и шаблонные коммуникации через агента.
  • FAQ-бот на основе вашей базы знаний.
  • Задание на неделю: запустить агента на 1 реальном процессе и собрать данные.

Модуль 2. Отладка и масштабирование (4 ак. часа)

Блок 5. Разбор результатов

  • Анализ: что сработало, что сломалось, почему.
  • Типичные паттерны ошибок и как их исправлять — через призму фундамента (контекст, токены, промпт).
  • Корректировка skills и промптов по реальным данным.

Блок 6. Сложные сценарии

  • Обработка возражений и нестандартных запросов.
  • Multi-step диалоги: уточняющие вопросы и ветвление.
  • Эскалация: как агент передаёт сложные кейсы человеку.

Блок 7. Отчётность и аналитика

  • Агент как аналитик: автоматические отчёты по воронке, паттерны в обращениях.
  • Дашборды и уведомления в реальном времени.
  • Как читать логи агента и понимать, почему он принял то или иное решение.

Блок 8. Масштабирование

  • Добавление новых сценариев без поломки существующих.
  • Чек-лист качества: когда агент готов работать без постоянного контроля.
  • От одного процесса к системе автоматизации отдела.

Формат

  • Оффлайн — живые занятия с практикой на реальных данных участников.
  • 2 модуля по 4 академических часа в течение одной календарной недели.
  • Между модулями — практическое задание на рабочих процессах.
  • Группы до 12 человек.