Как сделать ИИ‑агента: пример для селлеров на маркетплейсах
На российских маркетплейсах работают более 1 миллиона продавцов. И большинство из них сталкивается с одними и теми же проблемами: высокие операционные расходы и растущие рутинные задачи.
Разработка контента входит сюда же. При этом качество контента влияет на продажи, а времени на его доработку всегда не хватает. Рассмотрим, как задачу по генерации качественного и SEO оптимизированного контента могут решать ИИ‑агенты. Важно, что такие решения компании могут делать самостоятельно, и они не требуют значительных инвестиций.
Процесс без автоматизации
Представим типичную ситуацию: компании нужно создать SEO‑оптимизированное описание для каждой площадки. В ручном режиме процесс выглядит так:
- сбор ключевых характеристик — 5 минут;
- определение конкурентов — 10 минут;
- вычленение ключевых слов и их потенциала — 20 минут;
- написание текста — 20 минут;
- размещение текста — 5 минут.
Итого: 1 час на один товар.
Этот процесс может меняться в зависимости от от того, какие данные и как собираются, и насколько глубоко и качественно компания хочет адаптироваться контент. Но в целом быстрее качественный текст не написать.
Рассылка: как зарабатывать на маркетплейсах
Сразу после подписки пришлем пять писем о главном: расскажем, как выбирать товары, систему налогообложения и маркетплейсы, на чем сэкономить и что поручить нейросетям
Процесс с применением LLM
Наверняка вы уже пробовали использовать доступные LLM модели, такие как GPT, Perplexity или российские аналоги для генерации текста. Процесс работы с контентом от этого не сильно меняется, единственное различие, что текст генерируется за несколько минут. Но появляется и другая задача — необходимость выверки текста.
Такое решение стоит попробовать, чтобы оценить работу моделей и их качество. Но в задаче автоматизации процесса такой вариант не слишком поможет.
Процесс с ИИ‑агентом на No‑code решении
Сначала введем определение, что такое современный ИИ‑агент. Он состоит из четырех компонентов:
- LLM (Языковая модель) — «мозг» агента;
- память — хранит контекст и историю взаимодействий;
- инструменты — API для работы с внешними системами;
- планировщик — определяет последовательность действий.
Именно за счет этих функций агент может помогать в автоматизации процесса, а накопленная память помогает агенту постоянно подстраиваться под задачу. Это очень похоже на работу с сотрудником: вы ставите задачу, и он учится делать ее все более эффективно.
Есть разные варианты реализации такого агента. Для начала разберем создание ИИ агента на базе платформы n8n, которая не требует специфических знаний в программировании и доступна каждому.
Специалист отправляет артикул товара в Telegram‑бот → система автоматически определяет категорию товара, находит 100 топовых товаров в категории, извлекает описания конкурентов. ИИ‑агент вычленяет ключевые слова, второй ИИ‑агент переписывает описание с использованием найденных ключевых слов. Готовое описание отправляется пользователю в чат.
Результат: 5 минут на 1 товар, сбор агента — 1 час.
Важное отличие такого подхода — это автоматизация сбора ключевых слов. Это самая трудозатратная часть, как правило, кроме того она требует высокой квалификации у специалистов в анализе данных и алгоритмов работы площадок.
Прелесть работы с ИИ‑агентом в том, что шаги и правила шаблона можно гибко настраивать. Например: длину текста, упоминание бренда, проверку на частотность ключевых слов.
Комплексная автоматизация с ИИ‑агентами
Работу над описаниями можно автоматизировать и дальше. Например, работать не через чат‑бот, а напрямую интегрировать PIM‑систему по хранению данных товаров с сервисом аналитики маркетплейсов и самими маркетплейсами. Тогда генерировать описание и передавать его на площадку можно будет действительно 1‑2 кликами.
Такое решение уже потребует разработки, зато вы получите возможность обработки тысяч товаров одновременно.
Экономика автоматизации: цифры и факты
Самое главное при выборе подхода — это понимать экономическую эффективность решения. Не всегда и везде нужны агента и LLM модели. Решение должно зависеть от количества товаров и затрат на создание контента.
Сравним разные подходы к созданию контента для 500+ товаров для данного селлера в темарите автотовары.
Почему автоматизация — это не просто модно, а выгодно
ИИ‑агенты — это не просто тренд, а возможность автоматизировать процессы, не теряя качества. Есть решения, которые можно делать без разработки, можно делать более комплексные внедрения. Но есть и ограничения, о которых стоит помнить.
Вы готовы к внедрению ИИ‑решений? Тогда предлагаем воспользоваться нашим чек‑листом — чем больше пунктов вы прошли, тем выше вероятность, что эти решения принесут бизнесу пользу:
- ИИ‑агенты работают только с теми данными, которые им предоставили. Мусор на входе = мусор на выходе. Работайте над качеством данных.
- Языковые модели могут генерировать неточную информацию, контролируйте их результат.
- Качество результата напрямую зависит от качества инструкций для ИИ. Изучайте и пробуйте разные варианты промтов.
- Инвестиции в настройку окупаются на больших объемах. Считайте окупаемость заранее.
- Не забывайте о безопасности данных.
Эксперты компании AI‑Mind на данном этапе рекомендуют начинать с простых сценариев и постепенно наращивать сложность автоматизации.
Trilgon, вы все эти решения можете делать сами, о чем мы и рассказываем. В том числе указываем сервисы для этого. Тут каждый сам решает — самому или с привлечением специалистов
а можно создать сценарий для агента с функциями настройки рекламы, контролем входа/выхода из акций на маркетплейсах?
Андрей, здравствуйте, да, конечно, такие сценарии возможны.
Статья фактически просто представляет собой рекламу AI-Mind)