Чем AI-агент отличается от чат-бота: разбор на диалогах

Как отвечает чат-бот, а как — AI-агент

Чат-бот отвечает тем пунктом меню, который ближе всего к нажатой кнопке, а AI-агент — тем, что клиент на самом деле спросил. Разница видна на одном и том же сообщении: человек пишет так, как ему удобно, и складывает в одну фразу сразу два вопроса.

В первом диалоге клиент за четыре сообщения не получил ни цены, ни записи: дерево кнопок не рассчитано на фразу, где спрашивают о двух вещах сразу. Во втором агент разобрал оба вопроса, увидел, что для ответа о цене не хватает одного параметра, и спросил именно его. Дело не в том, что второй умнее: у него другая механика — не поиск подходящей кнопки, а разбор смысла и проверка, каких данных не хватает.

Что значит „понимает намерение“

Понимать намерение — значит относить фразу клиента к одному из смыслов, которые вы описали заранее, независимо от того, какими словами она сказана. «Когда сможете сделать», «до пятницы успеете?» и «а сроки какие» — это одно намерение «уточнить срок», хотя общего слова в них нет ни одного.

Список намерений задаёте вы, а не модель: узнать цену, записаться, уточнить статус заказа, пожаловаться. Модель решает одну задачу — к какому из ваших пунктов ближе то, что написал клиент. Поэтому опечатки, расшифровка голосового и разговорный сленг перестают ломать диалог. Смысл, которого в списке нет, агент не выдумает: такой разговор уходит по заранее заданной ветке — к уточняющему вопросу или к оператору. Как это устроено внутри, разобрано на странице AI-агента.

Что такое слоты и зачем агент переспрашивает

Слот — это одно поле, которое агенту нужно заполнить, чтобы довести разговор до заявки: услуга, дата, город, размер, количество, телефон. Спрашивает агент только то, чего клиент не назвал сам, — отсюда и переспросы, и их отсутствие там, где всё уже прозвучало. Как этот список полей ведётся по ходу разговора и откуда он берётся, разобрано отдельно: как перенести скрипт продаж в AI-агента.

Слоты нужны не ради красивой формы, а ради того, что происходит после диалога: заполненные поля складываются в карточку лида, и менеджер получает готовую заявку, а не переписку, которую надо перечитывать. Какие поля обязательны и на каком шаге они собираются, вы задаёте сами в визуальном конструкторе сценариев.

Когда чат-бот всё ещё лучше

Чат-бот лучше там, где ответ обязан быть дословным и одинаковым, а выбор клиента сводится к нескольким пунктам. Это не компромисс и не «бюджетный вариант»: в перечисленных случаях кнопки объективно надёжнее.

• Жёсткий регламент. Если формулировку согласовал юрист или её диктует регулятор, пересказывать её своими словами нельзя — а модель каждый раз формулирует заново.
• Две-три кнопки закрывают весь разговор: часы работы, адрес, статус заказа по номеру. Ставить сюда модель незачем.
• Нет бюджета на модель. Каждый ответ агента — платный вызов, и на большом потоке одинаковых обращений заранее записанный текст обходится дешевле.
• Нужна полная воспроизводимость. Кнопочный сценарий тестируется как обычная программа: что записали, то клиент и увидит — сегодня и через год.
• Нечего дать агенту. Если у вас нет ни прайса, ни описания услуг в пригодном виде, опереться агенту не на что, и он начнёт догадываться.

Выбор при этом не взаимоисключающий: меню и агент уживаются в одном канале — кнопки закрывают типовые запросы, агент забирает всё, что в кнопки не поместилось.

Что выбрать под свою задачу

Смотрите не на технологию, а на то, как формулируют ваши клиенты, — ответ обычно виден за двадцать минут работы с историей переписки.

1. Выпишите двадцать последних первых сообщений от клиентов — как есть, с опечатками и сокращениями.
2. Отметьте, сколько из них укладываются в две-три кнопки. Если почти все — сценария на кнопках достаточно.
3. Посчитайте сообщения, где спрашивают сразу о нескольких вещах или сразу называют параметры. Именно на них ломается дерево.
4. Определите, что вы хотите получить на выходе: просто ответ клиенту или заявку с заполненными полями.
5. Решите, чем платите: разработкой новой ветки на каждый неучтённый случай или стоимостью ответов модели.

И одно предупреждение перед запуском: агент, которому не на что опереться, отвечает уверенно и там, где данных нет, — вплоть до сумм, которых в вашем прайсе не было никогда. Что с этим делать, разобрано отдельно: почему AI выдумывает цены и как это лечится.