AI-агенты · для сайтов
Разработка AI-агента для сайта под ключ
AI-агент встраивается в любой сайт за 5 минут: отвечает посетителям строго по вашему контенту, квалифицирует лидов и передаёт горячую заявку в CRM — без скриптов, без галлюцинаций.
Разработка AI-агента для сайта под ключ — от 250 000 ₽, запуск за 6–10 недель. Агент работает через RAG: знает ваши товары, услуги и статьи, подсказывает нужную страницу, оформляет заявку и не выдумывает. Каждый следующий сайт подключается к тому же агенту за 50 000 ₽ и 1–2 недели — переобучать агент не нужно. Ниже — калькулятор: посчитайте стоимость под ваше число сайтов.
Виджет устанавливается на WordPress, Tilda и любой кастомный сайт одной строкой JS. Бесплатно предложим архитектуру и смету.
Наши клиенты
Наши проекты
Наши проекты — это целая история слаженной работы, полного погружения в ваш бизнес и продолжительного партнерства. Какой бы сложной ни была задача, мы всегда находили способы для ее решения.
BasilDoc
BasilDoc — мобильное приложение для здорового образа жизни, которое подбирает диету по целям, вкусам и особенностям питания с расчётом калорийности и
Система электронного документооборота (ЭДО)
Система электронного документооборота — веб-платформа для создания, обмена и архивирования внутренних документов крупной розничной компании со сложной
Личный кабинет абонента
Нативный личный кабинет для iOS и Android, который закрывает все базовые потребности абонента: от смены тарифа до оплаты услуг. Баланс и пакеты на одн
Обсудим вашего ИИ-агента
Готовы начать разработку вашего проекта? Оставьте заявку, и наш менеджер бесплатно проконсультирует вас, рассчитает стоимость и сроки, чтобы вы могли принять взвешенное решение.
Отзывы клиентов
Руководители и основатели — о работе с командой YuSMP: погружение в задачу, интеграции с внутренними системами и измеримый результат после запуска.
Нам нужна была веб-платформа для автосалонов с расчётом рассрочки и заявками онлайн. YuSMP спроектировали и собрали сервис под ключ — конверсия заявок с сайта выросла, а менеджеры получили удобную админку.
Образовательная платформа — это тысячи уроков и нагрузка в пиковые часы. YuSMP собрали быстрый и адаптивный веб-сервис, который стабильно держит аудиторию и одинаково удобен на телефоне и десктопе.
Нам требовалась PropTech-платформа с личными кабинетами, ролями и аналитикой. YuSMP реализовали сложный веб-продукт с продуманным UX — пользователи разобрались без обучения, а мы получили гибкую основу для роста.
Интернет-магазин автозапчастей — это огромный каталог, фильтры и интеграция с 1С. YuSMP собрали быстрый магазин с удобным поиском и оформлением заказа, и продажи через сайт заметно выросли.
Финтех-сервису нужен был личный кабинет с понятной аналитикой и безопасным доступом. YuSMP спроектировали и разработали веб-кабинет — чистый интерфейс, ноль критических дефектов после запуска.
Почему нашему ИИ-агенту можно доверять
Главный риск ИИ-агента — он уверенно выдумывает или совершает не то действие. Мы закрываем этот риск на уровне архитектуры и регламентов, а не обещаниями.
Действует по вашим данным, а не выдумывает. Строим RAG-конвейер: агент ищет ответ в ваших документах и регламентах и прикладывает ссылку на источник. Если данных нет — честно говорит об этом, а не сочиняет.
Качество измеряем, а не декларируем. До запуска гоняем агента на наборе реальных сценариев, считаем долю верных действий и правим до согласованного порога. Спорные случаи агент передаёт живому оператору — это настраивается.
Данные остаются у вас. Изолируем базу знаний и разграничиваем доступ, ваши документы не уходят на обучение сторонних моделей. При жёстких требованиях к персональным данным и 152-ФЗ разворачиваем локальную модель на вашем контуре.
Показываем экономику до старта. Считаем не только разработку, но и стоимость владения в месяц: токены модели, хостинг, поддержку. Вы видите полный счёт заранее — без сюрпризов «за API» после запуска.
Смежные услуги
ИИ-агент редко живёт сам по себе — вокруг него данные, интеграции и автоматизация. Что мы делаем рядом:
AI/ML и ИИ-агенты
Модели под задачу, RAG и мультиагентные системы сложнее чат-бота.
Подробнее →Сценарные чат-боты
Боты по фиксированным сценариям для Telegram и бизнеса — дешевле, когда LLM не нужен.
Подробнее →База знаний
Соберём и структурируем документы, на которых агент будет учиться отвечать.
Подробнее →Автоматизация процессов
Свяжем агента с бизнес-процессами, чтобы он не только отвечал, но и запускал действия.
Подробнее →Разработка CRM
Ассистент пишет лиды и диалоги прямо в вашу CRM — сделаем или доработаем её.
Подробнее →API и интеграции
Шлюзы к 1С, сайту, телефонии и внешним сервисам, к которым обращается бот.
Подробнее →Data Engineering
Готовим и очищаем данные под RAG: чанкинг, векторизация, обновление индекса.
Подробнее →AI-SEO / GEO
Чтобы вас цитировали не только люди, но и ИИ-поисковики: ChatGPT, Perplexity, AI Overview.
Подробнее →Какие задачи закрывает ИИ-агент
Один и тот же движок мы настраиваем под разные роли и отдаём под вашим брендом. Ниже — типовые сценарии, с которых чаще всего начинают.
Поддержка клиентов 24/7
Отвечает на типовые обращения по базе знаний и снимает до 70–80% рутины с первой линии.
Ответы по документам и регламентам
Ищет нужное в инструкциях, договорах и wiki и отвечает своими словами со ссылкой на источник.
Внутренний помощник сотрудников
Отвечает на вопросы по HR, ИТ и процессам, помогает с онбордингом новичков.
Квалификация лидов и продажи
Задаёт уточняющие вопросы, отсекает нецелевые заявки и передаёт менеджеру готовый горячий лид.
Действия, а не только ответы
Через function calling создаёт заявку, находит статус заказа, записывает на приём — прямо в диалоге.
В мессенджерах и на сайте
Живёт там, где клиент: Telegram, WhatsApp, VK, виджет на сайте — с единой базой знаний.
AI-агент для сайтов: применения по отраслям
Один и тот же движок настраивается под конкретную вертикаль: данные, роли, интеграции и ограничения у каждого бизнеса свои. Ниже — как это работает в шести популярных отраслях.
E-commerce и интернет-магазины
Для интернет-магазина агент — это круглосуточный консультант, который знает весь каталог. Он отвечает на вопросы о характеристиках, совместимости и наличии товаров, подсказывает аналоги, когда нужного нет в наличии, и помогает сформировать заказ прямо в диалоге. Через интеграцию с 1С или ERP агент в реальном времени проверяет статус доставки, сообщает об ожидаемых датах и инициирует оформление возврата по регламенту магазина.
RAG-индекс строится по товарным карточкам и обновляется автоматически при изменении ассортимента — агент всегда отвечает по актуальным данным. Квалификация лидов: бот уточняет бюджет и задачу, отсекает нецелевые запросы и передаёт менеджеру готовый горячий контакт с описанием потребности. По данным Salesforce, 69% покупателей предпочитают текстовый чат звонку при выборе товара — агент закрывает этот спрос без расширения штата поддержки.
Юридические услуги и консалтинг
В юридической фирме агент берёт на себя первичную квалификацию обращений: тип дела (трудовые споры, корпоративное право, налоги, семейные вопросы), срочность и бюджет клиента. Он отвечает на типовые информационные вопросы по базе знаний фирмы — разъясняет порядок действий, сроки, стоимость услуг — и записывает на первичную консультацию. Агент не даёт юридических советов напрямую и не подписывает документы: его роль — информировать, квалифицировать и передать юристу готовый лид с подробным описанием ситуации.
Для международных практик агент работает в режиме двуязычного диалога (русский / английский), а его база знаний включает шаблоны ответов, проверенные партнёрами. Это снижает время первого отклика с нескольких часов до секунд и повышает конверсию входящего трафика в записи на 30–40%.
Медицина и частные клиники
Для медицинского сайта агент выполняет три роли одновременно: консультант по услугам (какой врач нужен, как подготовиться к процедуре, сколько стоит приём), регистратор (запись напрямую через интеграцию с МИС: Медиалог, ЕМИАС, 1С:Медицина) и навигатор по клинике (адрес, часы работы, контакты конкретного врача). Пациент получает ответ в любое время суток, не ожидая открытия регистратуры.
Приватность и соответствие 152-ФЗ — ключевые требования: мы разворачиваем языковую модель локально в контуре клиники, персональные данные пациентов не покидают её инфраструктуру. Агент не ставит диагнозы и не даёт медицинских рекомендаций — это принципиальный guardrail, настроенный на уровне системного промпта и проверяемый тестами.
HR, рекрутинг и корпоративное обучение
Публичный HR-агент на карьерном сайте компании консультирует кандидатов о вакансиях, корпоративной культуре и условиях работы, собирает первичное резюме в диалоге и автоматически записывает на первое интервью. Это снимает рутину с рекрутеров на этапе первичного скрининга и ускоряет воронку найма: кандидат получает ответ мгновенно, а не ждёт два дня письма.
Внутренний корпоративный агент закрывает другую боль: вопросы сотрудников к HR-службе, IT и бухгалтерии — об отпусках, льготах, внутренних политиках, onboarding-материалах. По данным McKinsey, сотрудники тратят в среднем 20% рабочего времени на поиск внутренней информации. Агент на базе корпоративной wiki и регламентов сокращает это время кратно — и снимает нагрузку с HR-команды без расширения штата.
Недвижимость и строительство
Для застройщика или агентства недвижимости агент — это первый контакт с покупателем в любое время: подбирает объекты по параметрам (бюджет, район, площадь, тип планировки), рассказывает об инфраструктуре ЖК, сроках сдачи и ипотечных программах, отвечает на вопросы по конкретным квартирам. База знаний строится на PDF-проспектах, планировках, условиях договора долевого участия и актуальных прайсах.
Через интеграцию с CRM застройщика (Bitrix24, amoCRM, S2) агент самостоятельно создаёт сделку и записывает на показ — менеджер получает тёплый контакт с описанием запроса, бюджета и предпочтений. Это сокращает цикл обработки лида с нескольких часов до минут и увеличивает конверсию в просмотры. Если объект не подходит — агент предложит альтернативы из каталога вместо отказа.
Образование и EdTech
Для онлайн-школы или учебного центра агент отвечает на вопросы потенциальных студентов о программах, расписании, формате обучения и условиях поступления — и тут же записывает на пробный урок или собеседование. База знаний включает описания курсов, учебные планы и отзывы выпускников. Агент работает в связке с CRM и автоматически создаёт заявку в воронке — без промежуточных менеджеров.
В сегменте корпоративного обучения агент становится внутренним помощником: отвечает на вопросы сотрудников о программах повышения квалификации, помогает новичкам ориентироваться в учебных материалах, напоминает о дедлайнах и тестах. Для EdTech-платформ с тысячами курсов агент заменяет поиск — студент описывает задачу, а не подбирает ключевые слова, и получает точную рекомендацию курса из каталога.
Как AI-агент встраивается на ваш сайт
Не нужен отдельный проект под каждый сайт. Готовый агент ставится на любой движок одной строкой JS и не ломает Core Web Vitals.
WordPress / WooCommerce
Скрипт вставляется в footer.php или через плагин. Агент подтягивает контент страниц через API и отвечает по актуальному каталогу без ручного обновления базы знаний.
Tilda / Readymag / конструкторы
Добавьте блок «Встроенный HTML» и вставьте один тег <script>. Виджет появляется в правом нижнем углу без перепубликации — редеплой сайта не нужен.
Кастомный React / Vue / PHP
Асинхронный JS-скрипт или npm-пакет. Не блокирует рендеринг, не конфликтует с CSP, загружается после LCP — PageSpeed не падает.
Три шага от договора до живого виджета
Первый запуск — 6–10 недель: Discovery, RAG-индекс, интеграции, приёмка. Каждый следующий сайт — 1–2 недели: агент уже обучен, нужны только новая база знаний и установка скрипта.
Сколько стоит AI-агент для сайтов
Цена прозрачная и считается в два действия. Настройка агента и подключение первого сайта — от 250 000 ₽. Каждый следующий сайт подключается к тому же агенту за 50 000 ₽. Чем больше сайтов — тем ниже цена за сайт: базовая настройка платится один раз. Добавить новый сайт можно в любой момент — агент уже готов, подключение стоит те же 50 000 ₽.
Калькулятор стоимости
Укажите, на скольких сайтах должен работать агент — посчитаем цену сразу.
Стоимость под ключ
250 000 ₽
Настройка агента + 1 сайт
Цена за сайт при этом объёме: 250 000 ₽
Добавить ещё один сайт можно в любой момент после запуска — это те же 50 000 ₽ за сайт, агент уже настроен. Значения в калькуляторе — стартовые: сложные интеграции, действия в CRM/1С и приватная on-prem-модель считаются отдельно и фиксируются в смете.
Сколько стоит владение в месяц
Разработка — это разовые деньги. Дальше агент тратит ресурсы каждый месяц, и эту часть конкуренты обычно называют уже после запуска. Мы считаем её заранее. Для среднего потока 500–1000 диалогов в месяц владение обычно укладывается в 5 000–15 000 ₽.
Локальная модель на вашем сервере убирает плату за токены, но повышает стоимость хостинга — на этапе оценки покажем, какой вариант дешевле именно для вашей нагрузки.
Когда сложный ИИ-агент вам не нужен
Честно: не каждой задаче нужна большая языковая модель и агент. Мы скажем об этом на первой встрече, а не после счёта.
- У вас 10–20 повторяющихся вопросов без свободных формулировок — дешевле сценарный чат-бот, а не RAG.
- Нет структурированной базы знаний, регламентов или инструкций — сначала имеет смысл собрать базу знаний.
- Действия юридически значимы и не допускают проверки человеком — тогда агент только подсказывает оператору, а не действует сам.
- Поток обращений совсем небольшой — экономия не окупит разработку и владение.
*Цены и сроки ориентировочные, финальная смета формируется после разбора задачи. Стоимость токенов приведена по тарифам провайдеров на середину 2026 года и может меняться. Информация на сайте не является публичной офертой (ст. 437(2) ГК РФ).
Модели и стек
Подбираем модель под задачу, приватность и бюджет — от российских GigaChat и YandexGPT до локальных open-source, которые работают в вашем контуре без отправки данных наружу.
Языковые модели
- GigaChat
- YandexGPT
- GPT
- Claude
- Llama / Qwen (open-source)
RAG и оркестрация
LangChain- LlamaIndex
Qdrant
pgvector
Интеграции
Telegram
WhatsApp- CRM (Битрикс24 / amoCRM)
- 1С / API
Инфраструктура
Docker- On-prem / облако
- Мониторинг диалогов
Как мы разрабатываем ИИ-агента
Проект агента — это не «написать бота», а подготовить данные и довести качество ответов и действий до порога, при котором ему можно доверять. Каждый этап заканчивается измеримым результатом.
Discovery: задачи и данные
Сроки: 1 неделяОпределяем, на какие вопросы бот должен отвечать, где лежат данные и как мы будем считать, что ответ верный. Сразу отсекаем сценарии, где LLM не нужен.
Выбор модели и архитектуры
Сроки: 1 неделяПодбираем модель под приватность и бюджет (облачная или локальная) и проектируем RAG-конвейер: как искать по данным и чем ограничивать ответы.
База знаний и индексация
Сроки: 1–2 неделиСобираем документы, чистим и режем их на фрагменты, векторизуем и строим индекс. От качества этого этапа напрямую зависит, будет ли бот попадать в ответ.
Прототип и оценка качества
Сроки: 2–3 неделиСобираем рабочего агента и прогоняем его на наборе реальных вопросов. Измеряем долю верных ответов, настраиваем guardrails и передачу оператору, правим до порога.
Интеграции и действия
Сроки: 1–3 неделиПодключаем агента к каналам и системам: мессенджеры, сайт, CRM. Настраиваем function calling, чтобы бот не только отвечал, но и выполнял действия.
Запуск и мониторинг
Сроки: 1 неделяВыводим в прод, включаем логирование диалогов и мониторинг качества. По реальным вопросам дообучаем и закрываем пробелы в базе знаний.
Как измерить эффективность AI-агента
Запустить агента мало — важно понимать, работает ли он так, как нужно. Мы настраиваем мониторинг с первого дня и смотрим на шесть ключевых показателей. Если метрика уходит ниже порогового значения — это сигнал дообучить агента или обновить базу знаний.
Deflection rate
60–80%
Доля решённых без оператора
Главный показатель эффективности: сколько диалогов агент закрыл самостоятельно, без передачи живому оператору. При правильно структурированной базе знаний хорошо настроенный агент закрывает 60–80% обращений первой линии — это прямая экономия ФОТ поддержки.
CSAT
≥ 4.2/5
Оценка диалога клиентом
После завершения диалога агент просит клиента оценить качество ответа. Среднее ниже 4.0 — сигнал: база знаний устарела, агент уходит от темы или тон ответов не соответствует аудитории. Мы мониторим CSAT и дообучаем по низко оценённым диалогам.
First Response Time
< 5 сек
Время первого ответа
Агент отвечает мгновенно — без очереди и «ожидайте, ваш звонок важен для нас». Это принципиально меняет восприятие сервиса: по данным HubSpot, 90% клиентов оценивают немедленный ответ как «важный» при обращении в поддержку. Против среднего времени ответа оператора в 2–5 минут.
Conversion rate
+20–35%
Конверсия в целевое действие
Доля диалогов, завершившихся заявкой, записью или покупкой. Агент с настроенным квалификационным сценарием конвертирует лучше простой формы: он отвечает на возражения, помогает с выбором и снижает барьер до финального шага. Конкретный рост зависит от отрасли и настройки.
Escalation rate
20–40%
Доля передач оператору
Процент диалогов, которые агент передал живому специалисту. Слишком низкий — агент берётся за всё и даёт некачественные ответы. Слишком высокий — база знаний неполная или сценарии не покрывают реальные запросы. Целевой диапазон зависит от сложности бизнеса и настраивается в регламенте.
Stale rate
< 3%
Доля ответов по устаревшим данным
Если цены или регламенты изменились, а база знаний не обновлена — агент говорит неверное. Мы настраиваем мониторинг актуальности документов и алертинг при изменении критических страниц. Stale rate выше 3% — сигнал к обновлению индекса и проверке источников.
Что происходит после запуска
Запуск — не конец работы. Агент обучается на реальных диалогах: мы анализируем вопросы, на которые он ответил плохо или не ответил совсем, и закрываем пробелы в базе знаний. Это итеративный процесс, который обычно занимает 2–3 волны дообучения после выхода в прод.
Мы в каталогах и рейтингах
Рейтинги и каталоги
Публикации наших экспертов
Блог наших экспертов — разбираем веб-разработку, дизайн, стек и стоимость проектов простым языком.
