Комплектующие 🔧
Базовый агент и тестовый запуск включены по умолчанию. Остальное отмечайте по потребности — панель сборки справа обновляется в реальном времени. Нажмите «Показать в чате» у любого модуля, чтобы увидеть живой пример.
AI-агент подбора запчастей
Клиент пишет «нужны колодки на Golf 7» — агент уточняет артикул, VIN или код детали, подбирает точно под комплектацию и ведёт диалог до заказа. 24/7, в любом мессенджере.
Тестовый запуск
Разовый платёж на старте: токены AI, сервер и база данных на период тестирования. Без топлива машина не заведётся 😄
Всё готово к бою за пару дней — тестируете на реальных диалогах.
Поставщики по API
Прямой канал к вашим поставщикам: наличие, цены и сроки в реальном времени, за секунды. Подключаем до 5 поставщиков — тех, кто даст API. Самый быстрый и надёжный способ. Выбирается либо API, либо парсер.
• Поставщик A — в наличии · 720 лей без НДС
• Поставщик B — в наличии · 890 лей с НДС
• Поставщик C — под заказ, 3 дня
Выбираю лучший вариант ✅
Парсер (скрапинг) сайтов
Поставщики не дают API? Тогда парсер: открывает страницу товара и читает её для AI — наличие, цена, срок. Работает с любым сайтом, но сложнее в поддержке — поэтому дороже. Выбирается либо API, либо парсер.
Ваша база товаров
Сначала — ваш склад: агент проверяет вашу базу товаров до похода к поставщикам. Если деталь есть у вас — продаёт её, без закупки.
Наценка +20% и логика НДС
Агент сам считает цену продажи: закупка → наценка +20%. Знает, кто из поставщиков даёт цены с НДС, а кто без: если без — сначала +20% НДС, потом наценка. Ни одной детали, проданной в минус.
+ 20% НДС → 1 200 лей
+ 20% наценка → цена клиенту: 1 440 лей ✅
Интеграция с Bitrix24
Подключаем агента к вашему Bitrix24: лид создаётся сам, сделка идёт по воронке, артикул, цена и поставщик — в полях карточки. Менеджер видит всё, не выходя из CRM.
📌 Сделка создана, задача менеджеру поставлена
Память клиента
Агент помнит каждый диалог — последние 30–50 сообщений. Клиент вернулся через неделю? Агент знает его машину и продолжает с того же места. Технология prompt cache: история хранится в кэше AI-модели — ответы быстрее, расход токенов ниже.