Как сделать ИИ‑агента: пример для селлеров на маркетплейсах

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.

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.

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

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.

Эксперты компании AI‑Mind на данном этапе рекомендуют начинать с простых сценариев и постепенно наращивать сложность автоматизации.