Почти любая задача на автоматизацию закрывается одним из четырёх инструментов. Парсер добывает данные, которых у вас пока нет. Бот даёт людям интерфейс там, где они уже сидят. Сервис хранит состояние и связывает системы между собой. Агент получает цель и сам выбирает шаги.
Самые дорогие проекты в нашей практике получались там, где без причины брали самый сложный из четырёх.
Парсер: когда данных просто нет
Парсер ходит по сайтам, выгрузкам или почте и складывает данные в таблицу или базу. Никакой логики принятия решений, только сбор.
Берите его, когда задача звучит примерно так: каждый день видеть цены конкурентов или вытащить позиции из присланных прайсов. Результат работы парсера это строки в таблице, и дальше с ними работает человек или другая система.
Сроки обычно от нескольких дней до пары недель. Главный риск не в коде, а в том, что источник поменяет вёрстку или закроется. Парсер придётся чинить время от времени, и про это лучше договориться на берегу.
Бот: когда нужен интерфейс там, где люди уже сидят
Бот живёт в мессенджере и ведёт диалог. Он принимает заявку, отвечает на типовые вопросы, присылает уведомление, собирает короткую анкету.
Главный аргумент за бота держится на привычке пользователя. Человеку не нужно ставить приложение, регистрироваться и вспоминать пароль, он и так сидит в Telegram.
Берите бота, когда сценарий короткий: запрос, два-три ответа, подтверждение. Если человеку нужно листать каталог, сравнивать варианты и заполнять форму на десять полей, бот начнёт раздражать, и это уже территория Telegram Mini App.
Сервис: когда надо помнить и связывать
Внутренний сервис нужен, когда у процесса есть состояние. Заявка проходит пять стадий, у каждой свой ответственный, надо видеть историю и не терять ничего при передаче.
Ещё сервис появляется там, где системы должны разговаривать между собой: сайт, CRM, 1С, склад, платёжка. Кто-то должен держать этот разговор, обрабатывать ошибки и повторы, вести журнал.
Это самый недооценённый пункт списка. Очень часто компания просит агента, а по факту ей нужен аккуратный сервис на двести строк, который просто перекладывает данные между двумя системами без ошибок.
Агент: когда шаги заранее неизвестны
Агент отличается от всего перечисленного одним. Ему дают цель, а не сценарий. Он сам решает, какой инструмент вызвать и в каком порядке, и умеет останавливаться, когда данных не хватает.
Это оправдано, когда вариантов много и они не сводятся к дереву из двадцати веток. Разбор свободного письма от клиента: понять, что человек хочет, проверить в базе, собрать ответ, при необходимости позвать менеджера. Прописать это ветками можно, но поддерживать такое дерево дороже, чем агента.
И обратная сторона. Агент недетерминирован. На один и тот же вход он может ответить чуть по-разному. Если процесс требует строгой повторяемости, например расчёт зарплаты, агент там не нужен и вреден.
Как выбрать за пять минут
Задайте себе четыре вопроса подряд и остановитесь на первом, где ответ «да».
Данных вообще нет и их надо откуда-то брать? Парсер.
Данные есть, нужен человеческий интерфейс в мессенджере? Бот.
Есть состояние, стадии и несколько систем, которые надо связать? Сервис.
Шаги заранее неизвестны, вариантов много, и дерево условий уже не поддерживается? Агент.
Частая ошибка: начать с самого сложного
Картина повторяется из проекта в проект. Компания приходит с запросом на ИИ-агента, а после разбора процесса выясняется, что задача решается сервисом на пару недель, и агент там не нужен вообще.
Обратное тоже бывает, но реже: пытаются обойтись ботом со сценарием, дерево разрастается до сотни веток, и его уже никто не может изменить без поломки.
Хорошая новость в том, что инструменты сочетаются. Парсер приносит данные, сервис их связывает, бот показывает человеку, агент разбирает нестандартные случаи. В кейсе Dantiva работают все четыре слоя сразу, и каждый занимается своим.
Расширенную версию с примерами проектов автор выложил в личном блоге: Парсер, бот, сервис или агент.