AI-агенты vs чат-боты: В чём разница и когда что использовать
«Нам нужен AI-бот» — так звучат 80% входящих запросов. Но в половине случаев клиентам на самом деле нужен не бот, а AI-агент. Разбираемся в терминологии и помогаем сделать правильный выбор.
Что такое чат-бот?
Чат-бот — это программа, которая отвечает на сообщения пользователей по заранее определённым сценариям.
Классический чат-бот (на правилах)
Пользователь: Хочу узнать статус заказа
Бот: Введите номер заказа
Пользователь: 12345
Бот: *проверяет в базе* Ваш заказ в пути, доставка завтра
Плюсы:
- Предсказуемое поведение
- Дешёвая разработка и поддержка
- Быстрые ответы
- Работает без LLM
Минусы:
- Не понимает сложные запросы
- Легко «ломается» при отклонении от сценария
- Требует постоянного обновления правил
- Раздражает пользователей негибкостью
LLM-powered чат-бот
Обычный бот + языковая модель = более естественное общение:
Пользователь: Мой заказ ещё не пришёл, где он?
Бот: *LLM понимает intent* Помогу узнать статус. Какой номер заказа?
Пользователь: Вроде бы 12345, не помню точно
Бот: *проверяет* Нашел заказ 12345 на ваше имя. Он в пути, завтра будет.
Отличия от простого бота:
- Понимает natural language
- Может переформулировать ответы
- Работает с опечатками и вариациями запросов
Но всё ещё не агент! Бот всегда следует одному сценарию: получил запрос → вызвал нужную функцию → вернул ответ.
Что такое AI-агент?
AI-агент — это автономная система, которая самостоятельно планирует последовательность действий для достижения цели.
Пример: тот же запрос про заказ
Пользователь: Мой заказ не пришёл, что делать?
Агент думает:
1. Нужно найти заказ пользователя
2. Проверить статус
3. Если опоздание — выяснить причину
4. Предложить решение
Агент действует:
→ Ищет заказы пользователя в CRM
→ Находит 2 активных заказа
→ Спрашивает, какой из них
→ Проверяет трек-номер в API доставки
→ Видит задержку на 2 дня
→ Автоматически создаёт тикет в службу поддержки
→ Предлагает компенсацию (промокод 10%)
Агент: "Вижу, что заказ #12345 задерживается из-за погоды.
Я создал обращение в поддержку, и мы отправили вам промокод
на 10% для следующего заказа на вашу почту. Заказ доставят
послезавтра."
Ключевое отличие: агент сам решает, какие шаги нужны, а бот просто выполняет фиксированный сценарий.
Сравнительная таблица
| Критерий | Чат-бот | LLM-бот | AI-агент |
|---|---|---|---|
| Понимание языка | Ключевые слова | Natural language | Natural language |
| Планирование | Нет | Нет | Да, автономное |
| Сценарии | Жёсткие | Гибкие | Динамические |
| Инструменты | 1-2 функции | Несколько функций | Много инструментов |
| Автономность | 0% | 20% | 80% |
| Стоимость разработки | Низкая | Средняя | Высокая |
| Поддержка | Простая | Средняя | Сложная |
| Риск ошибок | Низкий | Средний | Средний-высокий |
Когда нужен чат-бот?
✅ Используйте чат-бот если:
- Ограниченный набор сценариев (FAQ, проверка статуса, запись на встречу)
- Важна предсказуемость (финансовые операции, медицина)
- Малый бюджет (до 500k₽)
- Нет сложной логики (не требуется интеграция >3 систем)
- Высокая нагрузка (миллионы запросов в день → нужна скорость)
Примеры задач для ботов:
- Проверка статуса заказа
- Ответы на FAQ
- Запись к врачу/парикмахеру
- Уведомления и рассылки
- Сбор обратной связи
Когда нужен AI-агент?
✅ Используйте AI-агента если:
- Сложные workflow (требуется >5 шагов для выполнения задачи)
- Много интеграций (работа с 3+ разными системами)
- Нужна автономность (агент должен сам решать, что делать)
- Данные в разных источниках (агент собирает информацию из нескольких мест)
- Уникальные запросы (каждый случай индивидуален)
Примеры задач для агентов:
-
Обработка сложных заявок: клиент пишет «хочу организовать корпоратив на 50 человек» → агент уточняет детали → ищет площадки → согласовывает бюджет → бронирует → отправляет подтверждение
-
Аналитика данных: «Покажи продажи за квартал и сравни с прошлым годом» → агент подключается к БД → строит отчёт → выявляет тренды → предлагает рекомендации
-
Автоматизация HR: «Найди кандидатов на позицию Senior Python Developer» → агент парсит резюме → проверяет навыки → назначает собеседования → отправляет тестовое задание
Гибридный подход: бот + агент
Иногда оптимальное решение — комбинация:
- Бот обрабатывает 80% простых запросов
- Агент подключается для сложных случаев
Пользователь: Хочу вернуть товар
Бот: *быстро проверяет*
Если заказ <14 дней и стандартная причина → бот оформляет возврат
Если сложный случай (повреждение, частичный возврат) → передаёт агенту
Агент: *анализирует ситуацию*
→ Проверяет условия возврата
→ Запрашивает фото товара
→ Оценивает повреждения через vision LLM
→ Принимает решение о компенсации
→ Оформляет возврат или предлагает альтернативу
Экономика: бот стоит $0.001/запрос, агент $0.05/запрос. Гибрид даёт среднюю стоимость $0.003/запрос.
Технологические различия
Архитектура чат-бота
User Input
→ Intent Classification
→ Entity Extraction
→ Database Query
→ Response Template
→ Reply
Стек: Dialogflow, Rasa, custom NLU
Архитектура AI-агента
User Input
→ LLM планирует действия
→ Цикл выполнения:
- Выбирает инструмент
- Выполняет действие
- Анализирует результат
- Решает: продолжить или завершить
→ Формирует итоговый ответ
→ Reply
Стек: LangChain, AutoGen, custom orchestration
Инструменты агента (tools)
AI-агент работает с набором инструментов:
tools = [
SearchCustomerTool(), # Поиск в CRM
GetOrderStatusTool(), # Статус заказа
CreateTicketTool(), # Создание тикета
SendEmailTool(), # Отправка email
CalculateRefundTool(), # Расчёт возврата
CheckInventoryTool(), # Проверка склада
]
agent = Agent(llm=claude, tools=tools)
Агент сам выбирает, какие инструменты использовать и в каком порядке.
Риски AI-агентов
⚠️ Автономность = риски
- Непредсказуемость: агент может выбрать неожиданный путь решения
- Hallucinations: LLM может придумать несуществующие данные
- Высокая стоимость: каждый запрос = множество вызовов LLM
- Сложность debug: трудно понять, почему агент принял решение
Как минимизировать риски?
- Guardrails: ограничения на действия агента
- Human-in-the-loop: критические решения требуют подтверждения
- Extensive logging: логируем каждый шаг reasoning
- Testing: тестируем агента на edge cases
- Rollback mechanisms: возможность отменить действия
Стоимость владения
Чат-бот
Разработка: 300k-800k₽
Поддержка: 30k-50k₽/месяц
Масштабирование: легко
Итого за год: ~1M₽
AI-агент
Разработка: 1M-3M₽
Поддержка: 100k-200k₽/месяц
LLM API: 50k-300k₽/месяц (в зависимости от нагрузки)
Итого за год: ~3-6M₽
Но: агент может заменить 3-5 человек в поддержке (экономия 3-5M₽/год).
Наши рекомендации
Начните с бота, если:
- Бизнес-процесс чётко описан
- Нужен быстрый MVP
- Ограниченный бюджет
Сразу делайте агента, если:
- Процессы очень сложные
- Работа с множеством систем
- Нужна автономность 24/7
- Есть бюджет >2M₽
Гибридный подход, если:
- 80/20 простых/сложных запросов
- Хотите оптимизировать стоимость
- Нужна и скорость, и качество
Кейсы из нашей практики
Кейс 1: E-commerce (бот)
Задача: обработка запросов про статус заказов
Решение: LLM-powered чат-бот
Результат: 15,000 запросов/день, точность 94%, стоимость $300/месяц
Кейс 2: B2B продажи (агент)
Задача: квалификация лидов и подготовка предложений
Решение: AI-агент с доступом к CRM, ценам, документации
Результат: 70% лидов обрабатываются автоматически, экономия 40 часов/неделю менеджеров
Кейс 3: Техподдержка (гибрид)
Задача: обработка технических запросов
Решение: бот для L1 (простые вопросы) + агент для L2 (сложные кейсы)
Результат: 85% автоматизация, время решения -60%
Выводы
Чат-бот — это исполнитель. Быстрый, надёжный, но негибкий.
AI-агент — это помощник. Умный, автономный, но дорогой и непредсказуемый.
Правильный выбор зависит от:
- Сложности ваших процессов
- Бюджета
- Требований к автономности
- Допустимого уровня риска
Не гонитесь за хайпом. Иногда простой бот решает задачу лучше и дешевле, чем сложный агент.
Не уверены, что выбрать? Напишите нам — проведём бесплатный аудит вашей задачи и предложим оптимальное решение.