ИИ-агенты для маркетинга

Чем AI-агенты отличаются от обычных нейросетей

AI-агент — это автономная цифровая система, способная не только отвечать на запросы, но и самостоятельно выполнять цепочки действий: собирать данные, анализировать их, принимать решения и взаимодействовать с внешними сервисами по заданной логике. В отличие от классических нейросетей, агент работает как исполнитель и координатор процессов.

Программа обучения

• основы работы с ИИ:
  • принципы работы современных языковых моделей и ИИ-систем;
  • логика prompt-design и правила построения системных инструкций;
  • различия между чат-ботами и AI-агентами;
  • обзор инструментов автоматизации и сервисов;
  • практика локального развёртывания платформы автоматизации и создание Telegram-бота.
• архитектура и сборка AI-агентов:
  • устройство цифрового помощника: память, инструменты, API и источники данных;
  • работа с RAG, базами знаний и knowledge graph;
  • использование function calling для расширения логики агента;
  • сравнение no-code, low-code и гибридных подходов;
  • практическая сборка первого рабочего агента с автоматической обработкой заявок и передачей данных в таблицы.
• автоматизация рабочих процессов:
  • делегирование рутинных задач агенту;
  • создание задач из писем и сообщений;
  • контроль дедлайнов и уведомления в мессенджерах;
  • планирование встреч и синхронизация с календарями;
  • интеграция с сервисами управления задачами.
• аналитика и работа с данными:
  • сбор информации из нескольких источников: таблиц, документов, отзывов;
  • настройка доступа агента к базе знаний;
  • снижение ошибок и галлюцинаций за счёт корректных инструкций;
  • анализ отзывов с карт, соцсетей и площадок;
  • формирование регулярных отчётов с ключевыми инсайтами.
• внедрение и масштабирование:
  • оценка реальной пользы AI-агентов для бизнеса;
  • вопросы безопасности и работы с корпоративными данными;
  • переход от одного агента к многоагентной системе;
  • разбор прикладных бизнес-кейсов;
  • создание агентной команды для совместного анализа задач и подготовки рекомендаций.
• AI-агенты для маркетинга и рекламы:
  • автоматизация сбора данных из рекламных кабинетов;
  • анализ конкурентной среды и рыночных трендов;
  • генерация стратегических брифингов и креативных текстов;
  • работа с Tone of Voice и целевыми аудиториями;
  • создание визуального контента и автоматизация публикаций.
• безопасность и этика работы с ИИ:
  • понимание рисков и ограничений ИИ;
  • этические принципы использования нейросетей;
  • анонимизация чувствительных данных;
  • работа с корпоративными LLM и open-source решениями;
  • обзор инструментов автоматизации и агентных платформ.