Услуги и логика цен — в виде решения
Не маркетинговое описание, а дерево решений: что определяет, какая услуга подходит, что меняет цену и какие есть честные границы (кому это не подходит). Именно это позволяет агенту квалифицировать, а не просто описывать. Если сам агент — это индивидуально проработанная разработка, а не готовый продукт, см. Custom AI Agent Development Cost (на английском) — там о том, как устроены такой скоуп и цена.
Частые вопросы и честные ответы
Реальные вопросы, которые вашей команде задают снова и снова, с тем же честным ответом, который дал бы человек, — включая «мы этим не занимаемся», если это правда. Агент, которого обучили только на маркетинговых текстах, рано или поздно столкнётся с вопросом, которого эти тексты не покрывают.
Явные границы знаний
Что агент должен говорить, когда не знает ответа, — заданный запасной вариант, а не импровизированная догадка. См. Common AI Lead Qualification Mistakes (на английском) о том, что происходит, когда эта граница не задана чётко.
Поддержание актуальности
Изменения в услугах и ценах должны попадать в базу знаний, а не только в текст на сайте — рассинхрон здесь — частый и предотвратимый источник устаревшего ответа агента. См. How to Test an AI Agent Before Launch (на английском) о том, как это отлавливается до того, как дойдёт до реального обращения.
Частые вопросы
Сколько документации реально нужно?+
Меньше, чем кажется, — чёткое дерево решений по услугам/ценам и список реальных повторяющихся вопросов закрывают большую часть.
Кто это готовит — мы или LATYNEX?+
Совместная работа: вы знаете специфику своего бизнеса, мы структурируем это в форму, с которой агент реально может работать.
Что если наши услуги часто меняются?+
Базе знаний нужен процесс обновления, привязанный к этим изменениям, — он закладывается при настройке, а не остаётся на потом.
Сайт и форма заявки — на русском, проект ведётся на английском. Русский как язык проекта мы не обещаем.