iiautomationiiautomation
Архив внедрений
01AI-агенты

AI-агент пресейла для автоперевозок

Агент квалифицирует обращение, рассчитывает стоимость по детерминированным правилам и передает менеджеру готовое резюме заявки.

Задача

Снять с менеджеров повторяющийся сбор данных и исключить расхождения между ответом агента, прайсом и карточкой CRM.

Решение

Диалоговый агент отделен от расчета цены. Pricing path работает по фиксированным правилам, а CRM получает нормализованный summary block.

Эффект

Менеджер начинает работу с уже структурированной заявкой, а стоимость остается проверяемой и воспроизводимой.

AI-агентn8nCRMРасчет стоимости
Внутри кейса

Три артефакта системы

Артефакты показывают не только итог, но и способ мышления: как устроена модель, где проходит автоматизация и как решение контролируется.

A-01Архитектура

Контур квалификации и расчета

Схема разделяет диалог, бизнес-правила расчета и передачу данных в CRM.

  • Канал обращения → агент
  • Pricing service → проверяемая цена
  • CRM summary → менеджер
Artifact previewVERIFIED STRUCTURE
NODE 01Канал обращения → агент
NODE 02Pricing service → проверяемая цена
NODE 03CRM summary → менеджер
A-02Контракт данных

CRM summary block

Фиксированный формат передачи маршрута, автомобиля, цены и статуса квалификации.

  • Нормализованные поля
  • Причина handoff
  • Единый формат для каналов
Artifact previewVERIFIED STRUCTURE
Контракт данных
A-02
Нормализованные поля
Причина handoff
Единый формат для каналов
A-03Проверка

Набор тестовых сценариев

Фикстуры проверяют расчет, неполные данные и корректность записи в CRM.

  • Повторяемые входные данные
  • Проверка крайних случаев
  • Защита от регрессий
Artifact previewVERIFIED STRUCTURE
Проверка
A-03
Повторяемые входные данные
Проверка крайних случаев
Защита от регрессий

Переиспользуемые паттерны

Что переносим в следующие проекты

01Детерминированные расчеты вне LLM
02Структурированный handoff в CRM
03Fixture-driven тестирование