Отдельные агенты уже работают у тебя в проде — компоненты для деплоя на сервер разбирает справочник (подробнее и промпты внедрения — статья справочника «Деплой: агент на сервере», В13). Дальше — сборка: четыре сквозных примера, как компоненты складываются в рабочие системы, и три вопроса, на которые поделки не отвечают.
Ни один из четырёх примеров ниже не выдуман ради красивой картинки — это типовые задачи почти любого небольшого или среднего бизнеса. Разбирай их не как рецепты для копирования, а как образец сборки — и примеряй ту же логику к процессу, который выбрал в уроке про выбор процесса.
Боль: владелец бизнеса каждое утро либо ждёт цифры от бухгалтера, либо сам открывает десяток вкладок и таблиц, чтобы понять, сколько денег пришло и ушло за вчерашний день.
Архитектура: своя база данных (В4) хранит факты о продажах и расходах как единый источник истины; скилл (В7) знает, как из этих фактов собрать понятный отчёт — не просто цифры, а короткий вывод: план к факту, что выросло, что просело; рутина (В9) запускает этот скилл каждое утро без участия человека; готовый отчёт приходит в Телеграм (В10) — туда, где владелец бизнеса и так проверяет сообщения в первую очередь.
Результат: владелец видит цифры дня ещё до того, как бухгалтер сел за стол, и решает, что делать с этим днём, не дожидаясь чужого отчёта.
Ни один из четырёх компонентов здесь не работает сам по себе: скилл без базы не из чего собирать отчёт, рутина без скилла не знает, что именно запускать, а Телеграм без рутины остался бы просто чатом, в который никто ничего не присылает. Ценность появляется именно на стыке — когда компоненты из разных уроков подключены друг к другу в одну цепочку.
Боль: клиенты пишут одни и те же вопросы, оператор поддержки тратит время на поиск ответа вместо того, чтобы решать нетиповые ситуации, а часть обращений вообще остаётся без ответа до следующего дня.
Архитектура: ассистент по базе знаний (В6) подсказывает оператору готовый вариант ответа со ссылкой на документ-источник, но финальное решение — отправлять или нет — остаётся за человеком. Если оператор переписывает подсказку, эта правка запоминается и улучшает будущие подсказки. Обращения, которые за день так и остались без ответа, вечером уходят клиенту письмом — уже не пропадают молча.
Пример с рынка: сеть клиник после запуска похожей ИИ-воронки для работы с обращениями получила рост…