ИИ-агенты призваны облегчить работу, беря на себя рутинные задачи, такие как оценка лидов и сортировка обращений в техподдержку. Однако обещания помогают только тогда, когда их можно применить на практике, и многие команды сталкиваются с трудностью уже на старте: непонятно, как работают агенты и с чего начать.

Если это звучит знакомо, данное руководство по началу работы с ИИ-агентами создано специально для вас. В нем описаны семь шагов к вашему первому работающему агенту, а также показано, чем отличаются готовые и созданные с нуля решения и как измерить результаты. Вы можете следовать инструкциям, используя готового агента в monday AI Workspace, который подключается к вашим существующим доскам без необходимости писать код.

Попробовать агентов monday

Основные выводы

Начните с одного рабочего процесса, а не с масштабного внедрения: выберите повторяющийся процесс, который можно измерить, и докажите его ценность перед масштабированием.
ИИ-агенты идут дальше автоматизаций: в отличие от фиксированных правил, агенты считывают контекст, принимают решения и связывают несколько действий воедино, не дожидаясь вас.
Ваш агент хорош ровно настолько, насколько надежны его ограничения: установите четкие разрешения, требуйте утверждения для важных действий и протестируйте агента на реальных данных перед запуск в работу.
Агенты monday дают вашей команде фору: готовые агенты для оценки лидов, распределения заявок, создания резюме встреч и многого другого подключаются к вашим существующим данным за считанные минуты без написания кода.
Всегда измеряйте показатели до и после: отслеживайте сэкономленные часы, объем обработанных задач и процент точности, чтобы сформировать весомое обоснование для расширения использования агентов в вашей команде.

Что такое ИИ-агент?

ИИ-агент — это программное обеспечение, которое работает для достижения заданной вами цели, используя ваши данные и подключенные приложения для самостоятельного выполнения многоэтапных задач. ИИ-чат-бот отвечает на один вопрос за раз, в то время как агент решает, что делать дальше, и продолжает работу до тех пор, пока задача не будет выполнена или пока ему не потребуется ваше одобрение.

Возьмем новый лид от отдела продаж, который нужно оценить и направить нужному менеджеру. Без агента вы объединяете разрозненные инструменты для сбора и оценки лида, а члену команды все равно приходится изучать информацию о компании и писать менеджеру. Каждая передача задачи — это точка, где работа может застопориться.

ИИ-агент выполняет всю последовательность действий самостоятельно: изучает компанию и оценивает соответствие критериям, прежде чем назначить менеджера и перейти к следующему лиду. Если какая-то информация отсутствует, например численность сотрудников компании, он может поискать ее в другом месте или отметить лид для проверки, поскольку выбирает каждый следующий шаг на основе найденных данных.

Чем ИИ-агенты отличаются от чат-ботов и традиционных автоматизаций

ИИ-агентов часто путают с другими терминами в сфере ИИ, включая чат-боты и автоматизации. Вот как они соотносятся между собой.

Агент сочетает в себе круглосуточную надежность автоматизации и способность чат-бота рассуждать, а также может планировать и адаптироваться по мере выполнения задачи. Это делает агентов более подходящим выбором для работы, требующей оценки или меняющейся от случая к случаю, где фиксированное правило сломалось бы, а один ответ чат-бота оказался бы недостаточным.

Когда следует использовать ИИ-агент вместо автоматизации?

Большинство команд уже используют автоматизацию, и она отлично работает для предсказуемых процессов на основе правил. Вопрос в том, требует ли ваш процесс принятия решений хотя бы в какой-то момент.

Общее правило таково: используйте автоматизацию, когда триггер и действие всегда одинаковы и принятие решений не требуется. Используйте агента, когда следующий шаг зависит от того, что он обнаружит, например от чтения сообщения, его классификации или расстановки приоритетов.

Пример автоматизации: «Когда сделка переходит в статус „Выиграно“, автоматически создайте доску адаптации». Триггер определен, а действие никогда не меняется.
Пример агента: «Когда поступает новое обращение в поддержку, прочитайте сообщение, классифицируйте его срочность, проверьте базу знаний на наличие подходящего решения, составьте черновик ответа и направьте нерешенные обращения нужному сотруднику». Каждый шаг зависит от того, что агент обнаруживает на предыдущем.

Если ваш процесс соответствует первому примеру, придерживайтесь автоматизации, так как ее быстрее настроить и дешевле запускать. Если он соответствует второму, агент избавит вас от создания десятков хрупких правил, которые ломаются в тот момент, когда происходит что-то непредвиденное.

3 строительных блока, необходимых каждому ИИ-агенту

Каждому ИИ-агенту на любой платформе для работы необходимы три элемента:

Задача (роль, цель и триггер): инструкция на простом языке, которая говорит агенту, какого результата нужно достичь и когда действовать. Например: «Оценивайте каждый новый лид и направляйте приоритетные старшему менеджеру». Без этой информации агент не имеет направления.
Контекст (источники знаний и данных): документы, базы данных, записи CRM или подключенные приложения, из которых агент черпает информацию для принятия обоснованных решений. Без доступа к реальному контексту агент гадает, а не рассуждает. Чем богаче данные, тем точнее результат.
Право на действия (действия и интеграции): конкретные вещи, которые агент может сделать (например, обновить запись, отправить сообщение в Slack, создать элемент на доске или запустить рабочий процесс), и внешние службы, к которым он подключается для их выполнения. Действия — это то, что превращает рассуждения в результаты.

Агенты также используют память и способность рассуждать для связи решений между этапами, но эти три элемента являются строительными блоками, которые вы настраиваете и контролируете.

7 шагов к вашему первому работающему ИИ-агенту

Следующие шаги помогут вам пройти путь от полного отсутствия опыта работы с ИИ-агентами до запуска агента для реальных задач. Вам не нужно писать код, и эти шаги применимы независимо от того, начинаете ли вы с готового шаблона агента или создаете собственного агента с нуля.

Шаг 1: Выберите один рабочий процесс, который стоит передать

Начните с одного процесса, а развертывание на уровне всего отдела оставьте на потом. Лучший первый рабочий процесс отвечает двум критериям.

Повторяемость и измеримость: процесс отнимает часы каждую неделю и требует принятия решений на каждом этапе, как в случае с ручной оценкой лидов или сортировкой тикетов. Вы также можете отслеживать показатель до и после, например сэкономленные часы или обработанные лиды в день. Без конкретного числа вы не сможете доказать ценность агента.
Низкий риск в случае ошибки агента: человек может проверить результат до того, как он дойдет до клиента или сделка будет закрыта. Это придаст вашей команде уверенности, пока агент завоевывает доверие.

Хорошие первые примеры для команд продаж и CRM включают:

Оценку и маршрутизацию лидов
Создание резюме стенограмм встреч с перечнем задач
Оповещение о рисках по зависающим сделкам
Ежедневные сводки просроченных задач и приоритетов
Обнаружение и очистку дубликатов контактов

Команды, не связанные с продажами, могут применить те же критерии к таким рабочим процессам, как еженедельные отчеты о состоянии дел или сортировка заявок в службу поддержки. Запишите метрику, которую вы будете использовать для оценки успеха, прежде чем что-либо создавать, и выберите ту идею, которую можете измерить, а не самую амбициозную.

Шаг 2: Опишите задачу агента простым языком

Определите роль, триггер, цель и то, как выглядит результат («готово»). Затем опишите задачу своими словами так, как вы бы объяснили ее новому сотруднику.

Пример инструкции может выглядеть следующим образом: «Когда поступает новый лид, оценило его по нашим критериям идеального клиента и направляйте лиды с высоким соответствием старшему менеджеру. Отмечайте лиды, требующие ручной проверки».

Инструкция должна отвечать на 4 вопроса:

Какую роль играет агент?
Что служит триггером для его действий?
Какого результата он должен достичь?
Как вы поймете, что работа выполнена?

Ограничивайте сферу применения: агент, который хорошо выполняет одну задачу, будет иметь гораздо больший успех, чем тот, который пытается делать все в первый же день.

Шаг 3: Подключите необходимые ему знания

Агент может работать только с тем, что он видит, поэтому чем больше релевантного контекста вы подключите, тем точнее будут его решения. Например, агент для оценки лидов, имеющий доступ к записям о прошлых сделках, может оценивать соответствие критериям на основе того, что уже было успешно закрыто.

Начните с систем, которые ваша команда уже использует:

CRM и данные о продажах: записи о сделках, контактная информация, этапы воронки
Каналы коммуникации: Slack, Gmail, Outlook, Microsoft Teams
Календарь и планирование: Google Calendar, Outlook Calendar
Документы и базы знаний: внутренние документы, PDF-файлы, стандартные операционные процедуры (SOP), документация по продуктам
Внешние данные: веб-поиск для исследования компаний, мониторинга конкурентов или рыночных сигналов

Мощная платформа для работы с агентами позволяет определять, какие доски и файлы служат контекстом, поэтому каждое действие основано на вашей реальной работе и правилах. Когда работа из каждого отдела находится на одной связанной платформе, агент, помогающий вашему отделу продаж, может видеть данные маркетинговых кампаний, а агент, планирующий спринт, может видеть тикеты техподдержки. Этот общий контекст мешает агентам работать изолированно.

Шаг 4: Установите разрешения и правила защиты

Правила защиты — это правила, которые контролируют, что агент может и чего не может делать. Именно они отличают агента, которому ваша команда доверяет, от того, которого отключат через неделю. Прежде чем активировать любого агента, определите, к чему он может получать доступ и что может изменять, а также чего он никогда не должен делать без одобрения. Вот что нужно настроить:

Разрешения: определите, к каким данным агент может получать доступ и может ли он изменять записи или только читать их. Агенту по оценке лидов не нужен доступ к записям HR.
Границы действий: решите, что агент может делать в вашем рабочем пространстве и при внешних интеграциях. Например, он может составить черновик письма, но не может отправить его без одобрения.
Контрольные точки с участием человека: настройте агента так, чтобы он приостанавливал работу и запрашивал одобрение перед выполнением важных действий, таких как переназначение сделки или отправка информационного письма. В monday AI Workspace рабочие процессы ИИ включают блок одобрения с участием человека, который отправляет запросы на одобрение и разветвляет рабочий процесс в зависимости от ответа.
Режим симуляции: протестируйте поведение агента на реальных данных без выполнения каких-либо изменений, чтобы вы могли проверить его перед активацией.
Журналы аудита: каждое действие, выполняемое агентом, регистрируется и отслеживается, поэтому вы можете просмотреть, что именно произошло и почему.

Именно правила защиты делают внедрение возможным. Согласно исследованию McKinsey State of AI Trust за 2026 год, nearly two-thirds of respondents cite security and risk concerns в качестве главного препятствия для полноценного масштабирования агентного ИИ. Четкие разрешения и одобрения дают вашей команде основания доверять агенту и продолжать использовать его.

Шаг 5: Проведите тестирование в симуляции, прежде чем приступать к реальной работе

Запустите агента в режиме симуляции на небольшом наборе реальных записей, так как фальшивые данные скрывают проблемы, с которыми вы столкнетесь в реальной работе. Выполните следующие шаги, чтобы вовремя выявить проблемы:

Начните с одной доски или небольшой партии записей, чтобы вы могли просмотреть каждое действие, предлагаемое агентом.
Сравните результаты работы агента с тем, что сделал бы человек, проверив их на точность и полноту.
Уточните инструкции для агента на основе ваших наблюдений. Если он неверно классифицирует лид или пропускает дедлайн, скорректируйте описание роли или добавьте источник знаний.
Расширяйте область применения постепенно. Как только агент начнет точно обрабатывать 20-30 элементов, откройте его для полноценного рабочего процесса.

Проверьте историю запусков или журнал аудита агента после первой партии. Если вы видите «Нет результата» или неожиданные результаты, причиной почти всегда является отсутствующий источник данных или слишком широкая инструкция.

Шаг 6: Запустите в реальной работе с настроенными согласованиями

Начните работу в ограниченном масштабе, например для одной команды или одного типа запросов, и оставляйте согласования включенными для более важных действий, пока агент не зарекомендует себя. Поскольку каждое действие видно, вы можете видеть, что агент сделал и почему, и именно так команды переходят от пилотных проектов к использованию в масштабах всей организации.

В течение первой недели проверяйте действия агента ежедневно и задавайте себе вопросы:

Справляется ли он с ожидаемым объемом работы и выдает ли точные результаты?
Есть ли пограничные случаи, с которыми он справляется плохо?

Используйте полученные знания для уточнения инструкций или добавления недостающих источников знаний.

Шаг 7: Измеряйте, анализируйте и масштабируйте

Вернитесь к метрике, которую вы определили на Шаге 1, и оцените влияние агента через 1–2 недели, так как убедительные цифры — это ваш аргумент в пользу расширения использования агентов в вашей организации.

Возвращенные часы: время, сэкономленное за неделю на выполнении процесса
Обработанный объем: обработанные элементы, такие как оцененные лиды или отсортированные тикеты
Уровень точности: процент действий агента, не потребовавших вмешательства человека
Время цикла: насколько быстрее выполняется процесс по сравнению с ручным базовым уровнем
Уровень внедрения: сколько членов команды полагаются на агента в своей ежедневной работе

Как только первый агент докажет свою ценность, выберите следующий рабочий процесс, используя те же критерии с Шага 1. Естественным развитием событий является переход от агента для одного отдела (например, оценка лидов в продажах) к межотраслевому агенту, например агенту, который связывает данные маркетинговых кампаний с аналитикой воронки продаж. Подход остается неизменным каждый раз: начинайте с малого, устанавливайте правила защиты, измеряйте результаты и масштабируйте.

Готовые или кастомные: какой вариант выбрать?

Существует три способа создания агента в зависимости от ваших потребностей и уровня владения техническими инструментами.

Выберите готового агента, если ваш рабочий процесс соответствует общему шаблону. Эти шаблоны протестированы, доработаны и готовы к подключению к вашим данным за считанные минуты. В monday AI Workspace к готовым агентам относятся квалификатор лидов, агент по управлению тикетами, ежедневный дайджест-агент, генератор отчетов о статусе и защитник воронки.

Создайте кастомного агента, если ваш процесс уникален для вашей организации, включает проприетарные данные или требует определенной последовательности действий, которую не покрывает ни один шаблон. Создатель агентов monday следует трехэтапному процессу: описать роль и триггеры, подключить знания и интеграции, а затем протестировать и доработать.

Используйте подход на основе кода, если вам нужен максимальный контроль, сложные интеграции или вы хотите расширить возможности агентов до более масштабных автоматизаций. Для команд, которые хотят, чтобы ChatGPT, Claude, Cursor или Microsoft Copilot безопасно работали с данными monday.com, monday MCP (протокол контекста модели) позволяет внешним ассистентам ИИ подключаться к вашему рабочему пространству в рамках существующих разрешений.

Для создания вашего первого агента начните с готового шаблона на monday AI — обычно команды видят, как их первый агент справляется с реальной работой уже через несколько минут. Как только вы увидите работу одного агента, создавать кастомного станет намного проще.

Попробуйте агентов monday

Как понять, что ваш первый агент работает

Измерения — это то, как пилотный проект становится постоянной частью вашего рабочего процесса. Без базовых показателей вы не сможете доказать ценность агента своей команде или руководству.

Перед запуском измеряйте выбранный вами процесс в течение одной недели, фиксируя, сколько времени занимает каждый элемент и сколько ошибок или пропусков происходит. После двух недель работы сравните результаты агента с этим базовым уровнем.

Используйте эту таблицу для отслеживания влияния вашего агента и обоснования его масштабирования. Рассматривайте целевые показатели как отправные точки и корректируйте их под свой процесс.

Агент готов к более широкому использованию, когда он экономит время и дает точные результаты без ручной корректировки. Еженедельно проверяйте процент коррекций: он должен снижаться по мере доработки инструкций агента.

От первого агента к команде агентов

Как только агент начнет успешно работать, поделитесь им со своей организацией. В monday AI Workspace создатели агентов могут предоставить общий доступ к агенту для всей организации всего за один шаг. Общие агенты появляются в каталоге организационных агентов (Org Agents Directory), где каждый участник аккаунта может найти и использовать их без индивидуальных приглашений.

Масштабирование работает так же, как и ваш первый агент.

Выберите один смежный рабочий процесс в том же отделе. Если ваш первый агент оценивал лиды, то следующий может подводить итоги звонков по продажам или выявлять застарелые сделки.
Затем перейдите к другому отделу. Агент, работающий в отделе продаж, может послужить вдохновением для создания аналогичного агента в сфере работы с клиентами или маркетинга.
Используйте повторно то, что работает. Успешные агенты становятся шаблонами для новых. Доработанные вами источники знаний, защитные механизмы и инструкции могут стать основой для создания следующего агента.

Команды, которые добиваются успеха с агентами ИИ, относятся к ним как к растущему составу сотрудников: добавляют их по одному и делятся успешными практиками внутри организации.

Как оценить любую платформу агентов ИИ

Демонстрация показывает, на что способен агент в идеальных условиях, поэтому оценивайте любую платформу по реальному рабочему процессу вашей команды. Пропустите каждую из выбранных платформ через одно и то же испытание, используя следующие вопросы:

Работает ли агент на основе контекста вашего бизнеса? Ищите прямую связь с вашими источниками данных, такими как CRM или доски проектов, а не текст, вставленный в промпт. Протестируйте его, задав вопрос, на который могут ответить только ваши собственные данные, например: «Какие сделки застопорились в этом месяце?»
Может ли он совершать действия в ваших системах? Агент должен иметь возможность обновлять записи или отправлять сообщения, причем составление черновиков является лишь одним из вариантов. Поставьте перед ним задачу, которая завершается изменениями, а затем проверьте, появились ли эти изменения в системе.
Можете ли вы контролировать то, к чему он получает доступ и что делает? Ищите раздельные разрешения на чтение и запись с требованием одобрения для действий, имеющих серьезные последствия. Установите для агента режим «только чтение» и попытайтесь заставить его отредактировать запись.
Можете ли вы протестировать его перед задействованием? Режим симуляции и журнал аудита должны показывать каждое действие и стоящие за ним обоснования. Запустите небольшую группу в режиме симуляции, а затем просмотрите журнал.
Может ли неразработчик создавать его и управлять им? Настройка и изменение инструкций должны выполняться на обычном языке без кода. Поручите изменение инструкций агента в ходе тестирования владельцу рабочего процесса, а не инженеру.
Можно ли делиться успешным агентом и использовать его повторно? Ищите способ поделиться агентом или скопировать его в качестве шаблона для других команд. Спросите, как вторая команда сможет начать работу с вашего первого агента.
Соответствует ли поставщик вашим требованиям к соблюдению нормативных требований? Ищите такие сертификаты, как SOC 2 и ISO 27001, а также HIPAA, если вы работаете с медицинскими данными. Запросите текущие отчеты о сертификации и убедитесь, что они охватывают продукт, который вы будете использовать, а не только компанию поставщика.

Оценивайте вопросы с учетом ваших собственных рисков. Команда, работающая с клиентскими данными, может поставить на первое место разрешения и соответствие требованиям, в то время как команда с небольшим объемом данных может больше заботиться об удобстве настройки. Оценивайте каждую платформу по одному и тому же рабочему процессу, чтобы сравнение оставалось честным.

Создание импульса с помощью вашего первого агента ИИ

Агенты monday дают вам практическую отправную точку для выполнения шагов из этого руководства. В monday AI Workspace вы можете начать с готового агента, такого как Process Automator или Chief of Staff, и подключить его к доскам и файлам, которые ваша команда уже использует. Разрешения настраиваются для каждого инструмента: инструменты чтения активны сразу, а инструменты записи остаются неактивными до тех пор, пока вы их не включите, поэтому агент не сможет изменить запись, пока вы сами не решите, что это необходимо.

Если ваш процесс уникален, опишите пользовательского агента простым текстом и доработайте его инструкции и базу знаний через чат агента. Для работы, требующей одобрения человека, в рабочих процессах AI Workflows можно сделать паузу для получения подтверждения перед следующим шагом.

Как только агент докажет свою ценность, поделитесь им со всей вашей организацией, и коллеги смогут найти его в каталоге агентов. Выберите рабочий процесс, определенный на шаге 1, и создайте своего первого агента с помощью агентов monday.

Попробуйте агентов monday

Часто задаваемые вопросы

Каковы 5 типов агентов ИИ?

5 типов агентов ИИ: простые рефлекторные агенты, рефлекторные агенты на основе моделей, агенты, ориентированные на цели, агенты на основе полезности и обучающиеся агенты. Большинство бизнес-агентов ориентированы на цели: они преследуют определенный результат, используя доступные данные и действия, а затем адаптируются на основе полученных результатов.

Может ли ChatGPT создать агента ИИ?

ChatGPT может составлять инструкции и, при наличии правильных интеграций, действовать как агент. Для работы внутри ваших бизнес-систем агенту необходим доступ к вашим данным и правам. monday MCP позволяет ChatGPT, Claude, Cursor и Copilot работать с данными monday.com в рамках существующих прав доступа.

Каков пример работы простого агента ИИ?

Агент аналитики персонала (People Analytics Agent) начинает работу при появлении нового элемента входящих запросов. Он извлекает из подключенных досок показатели рабочей силы, такие как численность персонала и стаж, и оценивает каждый из них по сравнению с текущими отраслевыми ориентирами. Когда текучесть кадров превышает заданный вами порог, он отмечает нежелательную текучесть для вашей команды. Вы можете настроить агента так, чтобы он ждал вашего подтверждения перед совершением каких-либо действий.

Нужно ли мне уметь программировать, чтобы создать агента ИИ?

Нет. Готовые агенты и пользовательские агенты без кода не требуют программирования. Вы описываете на обычном языке то, что должен делать агент, подключаете источники данных и тестируете его. Существуют фреймворки на основе кода для команд, которым требуется максимальный контроль, но они не обязательны для начала работы.

Как сохранить контроль над тем, что делает агент?

Установите разрешения на основе ролей, чтобы агент имел доступ только к авторизованным данным. Включите подтверждение с участием человека для действий, имеющих серьезные последствия. Используйте режим симуляции для тестирования перед активацией. Выберите платформу с журналами аудита и сертификатами корпоративного уровня, такими как SOC 2 Type II, ISO 27001 и соответствие требованиям HIPAA.