Яндекс.Метрика
Услуги Портфолио Контакты БлогНовости +7 (800) 511‑32‑27 Обсудить проект

AI-агенты · для сайтов

AI-агент для ваших сайтов

Умный агент, который живёт на вашем сайте: отвечает по контенту, ведёт клиента к цели и собирает заявки — под вашим брендом.

Создаём AI-агента, который знает ваш сайт наизусть: отвечает на вопросы по товарам, услугам и статьям, подсказывает нужную страницу, помогает оформить заявку и не выдумывает — отвечает строго по вашему контенту через RAG. Настройка агента и подключение первого сайта — от 250 000 ₽. Дальше масштабируется просто: каждый следующий сайт подключается к тому же агенту за 50 000 ₽, а добавить новый сайт можно в любой момент. Ниже — калькулятор: посчитайте стоимость под ваше число сайтов за пару секунд.

Бесплатно разберём задачу и предложим архитектуру агента.

AI-агентСайты

Наши клиенты

SuperStep
Юнилаб
Plonq
Галамарт
Гром
move2Armenia
Мосокна
Вилка Ложка
Конга
xRouten
AIS

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.

* При условии заключения договора на разработку. Услуга технический SEO аудит сайта предоставляется с отчетом и списком рекомендаций.

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.

ЭАЭдуард АнтоновРуководитель проекта, АвтоРассрочка
Смотреть кейс →

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.

EPEmma PriceProduct Lead, EdPlace
Смотреть кейс →

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.

АНАртём НикитинCTO, ANT
Смотреть кейс →

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.

ДСДмитрий СоколовВладелец, Магазин автозапчастей
Смотреть кейс →

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.

МВМарина ВолковаДиректор по продукту, Summit Group
Смотреть кейс →

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.

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.

от 1 до 20

Стоимость под ключ

250 000

Настройка агента + 1 сайт

Настройка агента + 1 сайт250 000 ₽

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 ₽.

1 000–15 000 ₽токены модели (GigaChat / YandexGPT), зависит от числа диалогов
500–3 000 ₽хостинг / VPS под агента
от 1 500 ₽WhatsApp Business API, если нужен этот канал
от 3 000 ₽мониторинг качества и дообучение по необходимости

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

  • LangChainLangChain
  • LlamaIndex
  • QdrantQdrant
  • PostgreSQLpgvector

Интеграции

Инфраструктура

  • DockerDocker
  • 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.

1

Discovery: задачи и данные

Сроки: 1 неделя

Определяем, на какие вопросы бот должен отвечать, где лежат данные и как мы будем считать, что ответ верный. Сразу отсекаем сценарии, где LLM не нужен.

Команда: аналитик, ML-инженер.

Результат: перечень сценариев, метрика качества, смета и оценка владения.

2

Выбор модели и архитектуры

Сроки: 1 неделя

Подбираем модель под приватность и бюджет (облачная или локальная) и проектируем RAG-конвейер: как искать по данным и чем ограничивать ответы.

Команда: ML-инженер, архитектор.

Результат: схема решения, выбранная модель, оценка стоимости токенов.

3

База знаний и индексация

Сроки: 1–2 недели

Собираем документы, чистим и режем их на фрагменты, векторизуем и строим индекс. От качества этого этапа напрямую зависит, будет ли бот попадать в ответ.

Команда: data-инженер, ML-инженер.

Результат: готовый поисковый индекс по вашим данным.

4

Прототип и оценка качества

Сроки: 2–3 недели

Собираем рабочего агента и прогоняем его на наборе реальных вопросов. Измеряем долю верных ответов, настраиваем guardrails и передачу оператору, правим до порога.

Команда: ML-инженер, тестировщик.

Результат: агент с подтверждённой точностью действий на тестовом наборе.

5

Интеграции и действия

Сроки: 1–3 недели

Подключаем агента к каналам и системам: мессенджеры, сайт, CRM. Настраиваем function calling, чтобы бот не только отвечал, но и выполнял действия.

Команда: бэкенд-разработчик, ML-инженер.

Результат: агент, встроенный в ваши каналы и процессы.

6

Запуск и мониторинг

Сроки: 1 неделя

Выводим в прод, включаем логирование диалогов и мониторинг качества. По реальным вопросам дообучаем и закрываем пробелы в базе знаний.

Команда: ML-инженер, DevOps, менеджер проекта.

Результат: работающий агент и процесс поддержки качества.

Мы в каталогах и рейтингах

Рейтинги и каталоги

Публикации экспертов

Публикации наших экспертов

Блог наших экспертов — разбираем веб-разработку, дизайн, стек и стоимость проектов простым языком.

Все статьи →

FAQ

Что такое white-label ИИ-агент?
Это ИИ-агент, который мы разрабатываем под ваши задачи и отдаём под вашим брендом: ваш домен, ваш интерфейс, ваш логотип. Клиенты и сотрудники видят ваш продукт, а не чужую платформу. Права на решение — у вас.
Чем ИИ-агент отличается от чат-бота?
Чат-бот работает по жёстким сценариям и в основном отвечает. ИИ-агент понимает запрос свободным текстом, действует по вашим регламентам и через function calling выполняет действия в ваших системах: создаёт заявки, обновляет статусы, запускает процессы.
Как сделать, чтобы агент не выдумывал?
Мы строим RAG: агент отвечает и действует по вашим документам и данным, а не по общим знаниям модели. Добавляем проверки, guardrails и ссылки на источник, а спорные случаи передаём оператору.
Куда попадают наши данные?
Мы изолируем данные и разграничиваем доступ, а при жёстких требованиях к приватности и 152-ФЗ разворачиваем локальную модель в вашем контуре. Ваши документы не уходят на обучение сторонних моделей.
Сколько стоит AI-агент для сайтов?
Настройка агента и подключение первого сайта — от 250 000 ₽. Каждый следующий сайт подключается к тому же агенту за 50 000 ₽, поэтому чем больше сайтов, тем ниже цена за сайт. Добавить новый сайт можно в любой момент после запуска — это те же 50 000 ₽. Посчитать стоимость под своё число сайтов можно в калькуляторе выше. Отдельно есть владение в месяц (токены, хостинг, поддержка) — обычно 5 000–15 000 ₽ при 500–1000 диалогов. Сложные интеграции и приватная on-prem-модель считаются отдельно.
Кто отвечает за качество работы агента?
Мы настраиваем метрики и проверки, тестируем агента на реальных сценариях и корректируем до нужной точности. После запуска продолжаем следить за качеством и дообучаем по реальным данным.