Модуль 2: Техническое понимание продукта

Введение в архитектуру AI-агентов

В этом модуле вы получите техническое понимание архитектуры AI-агентов, которое позволит вам уверенно отвечать на вопросы клиентов и объяснять возможности продукта. Это ключевой навык для успешных продаж сложных технических решений.

Основные компоненты AI-агентов

AI-агенты состоят из нескольких ключевых компонентов, каждый из которых играет важную роль в общей архитектуре:

Память (Memory):

• Краткосрочная память: хранит информацию о текущем взаимодействии
• Долгосрочная память: хранит информацию о предыдущих взаимодействиях
• Векторная память: позволяет агенту извлекать релевантную информацию из больших объемов данных

Планировщик (Planner):

• Разбивает сложные задачи на более мелкие подзадачи
• Определяет последовательность действий для достижения цели
• Может адаптировать план в зависимости от обстоятельств

Инструменты (Tools):

• Внутренние инструменты: встроенные функции агента
• Внешние инструменты: API, базы данных, CRM-системы и другие внешние сервисы
• Пользовательские инструменты: созданные под конкретные задачи клиента

Исполнитель (Executor):

• Выполняет действия, определенные планировщиком
• Взаимодействует с инструментами
• Обновляет память на основе результатов действий

Принципы работы агентов

AI-агенты работают по принципу восприятие-мышление-действие:

1. Восприятие: Агент анализирует входные данные (вопросы пользователя, информацию из внешних систем)
2. Мышление: Агент использует LLM для анализа ситуации, планирования действий и принятия решений
3. Действие: Агент выполняет запланированные действия (вызов инструментов, генерация ответов)

Примеры архитектур

Простой RAG-агент:

• Принимает запрос пользователя
• Извлекает релевантную информацию из векторной базы данных
• Генерирует ответ на основе извлеченной информации

Агент с планированием:

• Анализирует сложный запрос
• Создает план действий
• Выполняет последовательность вызовов инструментов
• Формирует итоговый ответ

Многоагентная система:

• Несколько специализированных агентов работают вместе
• Координатор распределяет задачи между агентами
• Каждый агент решает свою часть задачи

RAG и обработка знаний

Что такое RAG

Retrieval-Augmented Generation (RAG) - это технология, которая позволяет языковым моделям извлекать информацию из внешних источников для генерации более точных и актуальных ответов.

Преимущества RAG:

• Ответы основаны на конкретных документах клиента, а не на общей информации
• Актуальность информации: агент использует самые свежие данные
• Точность: снижается вероятность "hallucinations" (выдумывания информации)
• Объяснимость: можно указать источник каждого утверждения

Типичные сценарии использования RAG

PharmAssist - Автоматизация фармацевтической поддержки:

• Извлечение информации из протоколов лечения
• Проверка совместимости лекарств из базы данных
• Рекомендации на основе клинических рекомендаций

SEO Agent - Автоматизация маркетинга:

• Анализ конкурентов из открытых источников
• Генерация контента на основе актуальных данных
• Оптимизация на основе аналитики

Notion Automation - Бизнес-автоматизация:

• Извлечение информации из внутренней документации
• Автоматизация рабочих процессов на основе правил
• Интеграция с корпоративными базами знаний

Объяснение RAG клиентам

Когда клиенты спрашивают о точности и актуальности информации, важно объяснить:

• "Наши AI-агенты не полагаются на встроенное знание, полученное при обучении. Вместо этого они извлекают информацию из ваших собственных документов и баз данных в режиме реального времени."

• "Это означает, что агент всегда использует самые актуальные версии ваших политик, процедур и данных."

• "Кроме того, мы можем указать источник каждого утверждения, что обеспечивает прозрачность и доверие."

Интеграции с внешними системами

Типичные интеграции

AI-агенты могут интегрироваться с различными системами:

CRM-системы:

• Чтение и обновление информации о клиентах
• Создание и обновление сделок
• Отслеживание этапов воронки продаж

ERP-системы:

• Доступ к информации о заказах, запасах и счетах
• Создание и обновление записей
• Автоматизация бизнес-процессов

Базы данных:

• SQL-запросы к корпоративным базам данных
• Извлечение и обновление информации
• Интеграция с хранилищами данных

Системы документооборота:

• Чтение и анализ документов
• Автоматическое заполнение форм
• Классификация и маршрутизация документов

Безопасность интеграций

Аутентификация и авторизация:

• OAuth 2.0 и JWT-токены для безопасного доступа
• Ролевой доступ к данным
• Ведение журнала всех обращений

Шифрование:

• Шифрование данных в состоянии покоя
• Шифрование при передаче
• Защита конфиденциальной информации

Соответствие стандартам:

• GDPR для защиты персональных данных
• HIPAA для медицинской информации
• SOC 2 для облачной безопасности

Ответы на вопросы о безопасности

Когда клиенты обеспокоены безопасностью интеграций:

• "Мы используем многоуровневую систему безопасности: шифрование данных в состоянии покоя и при передаче, изолированные среды выполнения, строгий контроль доступа, аудит всех действий. Все наши решения соответствуют стандартам GDPR, HIPAA и SOC 2."

• "Каждый вызов инструмента регистрируется, и вы всегда можете проверить, какие данные были доступны агенту и что он с ними сделал."

• "Мы можем настроить агента так, чтобы он имел минимально необходимый доступ к вашим системам, строго ограничив круг разрешенных действий."

Практические сессии

Подготовка к типичным техническим вопросам

Вопрос: "Какие требования к инфраструктуре?" Ответ: "Наши решения могут работать как в облаке, так и на локальных серверах. Минимальные требования: 8GB RAM, 4 vCPU, 100GB свободного места. Мы поддерживаем большинство облачных платформ (AWS, Azure, GCP) и можем интегрироваться с вашей существующей инфраструктурой."

Вопрос: "Как обеспечивается безопасность данных?" Ответ: "Мы используем многоуровневую систему безопасности: шифрование данных в состоянии покоя и при передаче, изолированные среды выполнения, строгий контроль доступа, аудит всех действий. Все наши решения соответствуют стандартам GDPR, HIPAA и SOC 2."

Вопрос: "Как происходит интеграция с существующими системами?" Ответ: "Мы предоставляем готовые коннекторы для популярных систем (CRM, ERP, базы данных). Для уникальных систем наша команда разработает индивидуальные интеграции с использованием REST API, GraphQL или других протоколов."

Демонстрация в песочнице

В рамках этого модуля вы:

1. Познакомитесь с демо-средой
2. Создадите простого агента в песочнице
3. Подготовите ответы на типичные технические вопросы
4. Потренируетесь объяснять архитектуру клиентам

Ключевые сообщения для клиентов

Для CTO/IT-директора:

• "Интеграция с существующими системами"
• "Соответствие требованиям безопасности"
• "Масштабируемая архитектура"

Для технических специалистов:

• "Гибкие возможности интеграции"
• "Прозрачность архитектуры"
• "Поддержка различных протоколов"

Следующие шаги

После изучения этого модуля вы должны:

1. Понимать архитектуру AI-агентов
2. Уметь объяснить технологию RAG
3. Объяснять возможности интеграции
4. Отвечать на вопросы о безопасности
5. Подготовить ответы на типичные технические вопросы

Затем переходите к Модулю 3: Продажи сложных технических решений, чтобы развить навыки продаж и работы с возражениями.