- Регистрация
- 23 Август 2023
- Сообщения
- 3 102
- Лучшие ответы
- 0
- Реакции
- 0
- Баллы
- 51
Offline
Читатели Хабра знают меня по статьям о MCP Protocol и AI-агентах. Но мало кто знает, что к этой теме я пришёл через собственную боль — два года назад я чуть не угробил стартап, пытаясь автоматизировать всё подряд.
История началась банально. Наш небольшой SaaS получал 30-40 заявок в день, и два менеджера физически не успевали их обрабатывать. Я, как технический директор и большой энтузиаст AI, решил: "Сейчас напишу бота, который всё сделает!"
Через месяц у нас был AI-агент, который... терял каждую третью заявку, присылал клиентам галлюцинации вместо ответов и однажды назначил встречу с несуществующим менеджером. Я потратил 200 тысяч рублей и кучу нервов, прежде чем понял простую вещь: не все задачи стоит автоматизировать с AI.
С тех пор прошло два года. Я помог автоматизировать процессы в семи компаниях, набил все возможные шишки и научился отличать задачи, где AI действительно помогает, от тех, где он только мешает.
В этой статье я расскажу о пяти задачах, которые можно автоматизировать быстро и с гарантированным результатом. Но сначала — главное правило, которое я вывел через боль и разочарования.
Когда AI действительно помогает (а когда — только вредит)
После первого провала я составил для себя чек-лист. AI подходит, только если задача:
Повторяется много раз (10+ раз в день) — иначе дешевле делать руками
Имеет четкий критерий успеха — можно проверить, правильно ли сработал агент
Не требует творческого мышления — AI плох в креативе, отлично справляется с рутиной
Допускает ошибку — или есть возможность проверки человеком
Звучит банально, но именно это правило я нарушил в первый раз. Я пытался автоматизировать общение с клиентами — задачу, где ошибка стоит потерянного клиента, а критерий успеха размыт ("клиент доволен"). Разумеется, провалился.
Зато потом я нашёл пять задач, где AI работает безотказно. Давайте разберём их по порядку — с реальными цифрами, кодом и главное — с объяснением, почему именно эти задачи хороши для автоматизации.
Задача 1: Обработка заявок с сайта (или история о том, как я перестал терять клиентов)
Помню, как директор по продажам пришёл ко мне и сказал: "Алан, у нас проблема. Каждый день приходит 40 заявок, а я вижу в CRM только 25. Куда деваются остальные?"
Оказалось, менеджеры просто не успевали. Каждая заявка — это мини-расследование:
Имя: Иван Петров
Email: ivan@company.ru
Телефон: +7 999 123-45-67
Сообщение: Интересует автоматизация склада
Менеджер должен погуглить компанию, найти её в LinkedIn, понять размер бизнеса, определить приоритет, создать карточку в CRM, назначить ответственного. На это уходит 5-7 минут. При 40 заявках — это 3-4.5 часа чистого времени. А менеджер ещё и звонить должен, и встречи проводить.
Результат предсказуемый: приоритетные лиды теряются, клиенты ждут ответа по 6 часов, половина вообще уходит к конкурентам.
Я попробовал нанять третьего менеджера. Не помогло — через месяц он тоже захлебнулся в рутине.
Как AI решил проблему (после трёх неудачных попыток)
Первые два AI-агента, которых я написал, были катастрофой. Один путал приоритеты и отправлял крупных клиентов в "холодные". Второй создавал дубли в CRM, потому что я не научил его проверять, есть ли уже такой контакт.
Третья попытка сработала. AI-агент получает заявку и за 10 секунд делает то, на что у человека уходит 5-7 минут:
Анализирует текст:
О чем запрос? (автоматизация склада)
Насколько срочно? (слова "как можно скорее" = высокий приоритет)
Есть бюджет? (упомянул "до 500K" = qualified)
Обогащает данные:
Ищет компанию в Google
Проверяет LinkedIn (размер, отрасль)
Находит сайт компании
Квалифицирует:
Размер компании: 150 человек → приоритет A
Отрасль: Логистика → целевая!
Бюджет упомянут → qualified lead
Итог: Приоритет A (горячий лид)
Создает задачу в CRM:
Контакт создан автоматически
Добавлена вся информация
Назначен ответственный (по отрасли)
Создана задача: "Позвонить сегодня до 18:00"
Менеджер утром открывает CRM и видит готовые карточки с приоритетами. Вместо того чтобы разбирать 40 сырых заявок, он просто звонит по списку: сначала "горячим", потом остальным.
Главный урок, который я усвоил
AI не должен принимать решения за человека. Он должен готовить информацию для принятия решений. Моя первая версия пыталась сама отвечать клиентам — и регулярно косячила. Третья версия просто обогащает данные и готовит карточку. Менеджер за 5 секунд проверяет и звонит.
Это ключевое отличие рабочей автоматизации от красивой, но бесполезной.
Код (упрощенно, для понимания логики):
@mcp_server.tool()
async def process_lead(lead_data: dict) -> dict:
"""Обрабатывает заявку с сайта"""
# Анализируем запрос через Claude
analysis = await claude.analyze(
f"Проанализируй заявку: {lead_data['message']}"
)
# Обогащаем данными
company_info = await enrich_company(lead_data['email'])
# Квалифицируем (A/B/C)
priority = classify_priority(
company_size=company_info['employees'],
industry=company_info['industry'],
budget_mentioned=analysis['has_budget']
)
# Создаем в CRM
crm_contact = await crm.create_contact({
**lead_data,
**company_info,
"priority": priority
})
return crm_contact
Что получилось в итоге
Через две недели после запуска директор по продажам снова пришёл ко мне. Я уже приготовился к очередной жалобе, но он сказал: "Не знаю, что ты там сделал, но теперь мы обрабатываем ВСЕ заявки. И конверсия выросла на 30%."
Цифры были такие:
Время обработки одной заявки: 5 мин → 10 сек (в 30 раз быстрее)
Потерянных лидов: было 20%, стало 0%
Время до первого ответа: было 4-6 часов, стало 30-60 минут
Менеджеры высвободили 3-4 часа в день на звонки
Стоимость разработки: 80,000-120,000₽
Окупилось за: 3 недели (один закрытый лид, который раньше бы потеряли)
Самое приятное — менеджеры перестали жаловаться на рутину и сосредоточились на продажах. А это бесценно.
Задача 2: Ответы на типовые вопросы в поддержке (и как я чуть не уволил всю команду саппорта)
Это мой любимый кейс, потому что здесь я совершил самую большую ошибку.
У нас был SaaS-продукт. Клиенты писали в поддержку по 200 вопросов в день. Два саппорта разрывались, но физически не успевали — среднее время ответа достигло 4 часов. Клиенты бесились.
Я посмотрел статистику и ахyенул: 70% вопросов повторяются. "Как сбросить пароль?", "Почему не работает экспорт?", "Где найти отчёт?" — одно и то же изо дня в день.
"Это же идеальная задача для AI!" — подумал я и за выходные написал бота. В понедельник с гордостью показал команде: "Смотрите, бот отвечает на вопросы мгновенно! Теперь вы можете заниматься только сложными задачами!"
Саппорты посмотрели на меня как на идиота. Один из них сказал: "Алан, ты понимаешь, ч��о только что попытался нас уволить?"
Я, конечно, начал оправдываться: "Нет-нет, это не замена, это помощник!" Но доверие было подорвано. Следующие две недели команда саботировала внедрение бота, находя в нём всё новые "критические" проблемы.
Я был близок к тому, чтобы всё бросить, но потом сделал умную вещь — позвал команду на пиццу и честно спросил: "Что я делаю не так?"
Ответ оказался простым: "Ты внедряешь бота БЕЗ нас. Сделай его вместе С нами — и мы поможем."
Решение с AI (версия 2.0, с участием людей)
Мы пересобрали бота вместе с командой поддержки. Вот что получилось:
AI-бот в Telegram с доступом к базе знаний, который:
Как работает:
Клиент пишет: "Как сбросить пароль?"
AI-агент:
Понимает вопрос (семантически, не по ключевым словам)
Ищет ответ в базе знаний (документация, FAQ)
Находит инструкцию
Отправляет понятный ответ со скриншотами
Время ответа: 5-10 секунд. Клиент доволен, саппорт свободен.
Если вопрос сложный — бот не пытается умничать. Он честно говорит: "Этот вопрос требует анализа специалиста" — и создаёт тикет, передавая весь контекст разговора. Саппорт видит, что клиент уже обсуждал с ботом, и продолжает оттуда.
Ключевой момент: бот не пытается заменить людей. Он фильтрует простые вопросы и освобождает время для сложных.
Как это выглядит в деле:
Клиент: Почему не работает экспорт в Excel?
AI-бот: Проверьте, пожалуйста:
1. Выбран ли период для экспорта?
2. Есть ли данные в этом периоде?
3. Не заблокированы ли popup окна в браузере?
Вот инструкция: [ссылка]
Клиент: Спасибо, разобрался!
AI-бот: Отлично! Если возникнут другие вопросы — пишите.
Проблема решена за 30 секунд, саппорт не нужен.
Что получилось (и почему команда полюбила бота)
Через месяц после запуска я попросил команду оценить бота по десятибалльной шкале. Ожидал 6-7. Получил две девятки.
"Почему?" — спросил я.
"Потому что теперь мы занимаемся интересным. Раньше 80% времени уходило на ответы 'Пароль сбросить?' Теперь мы решаем реальные проблемы клиентов и видим результат."
Цифры были впечатляющие:
65% вопросов бот решает самостоятельно
Время ответа: 2-4 часа → 30 секунд (в 240 раз быстрее!)
Работает 24/7 (раньше саппорт был с 10 до 19)
Оценка клиентов: было 3.8/5, стало 4.7/5
Команде не нужны дополнительные люди, хотя клиентов стало в 1.5 раза больше
Стоимость: 160,000-200,000₽
Окупилось: за месяц (не пришлось нанимать третьего саппорта)
Главный урок: AI не заменяет людей. AI убирает скучную рутину и освобождает время для важного.
Задача 3: Генерация отчётов (или как я спас аналитика от Excel-ада)
У нас работал аналитик Дима. Талантливый парень, который умел находить инсайты в данных и предлагать решения, как улучшить продукт. Но каждый понедельник он превращался в Excel-зомби.
Его еженедельный ритуал выглядел так:
2 часа: собрать данные из Google Analytics, Яндекс.Метрики, CRM, рекламных кабинетов
1 час: свести всё это в единую таблицу
2 часа: посчитать метрики, построить графики
1 час: найти отклонения и попытаться понять причины
2 часа: написать выводы и оформить презентацию
Итого: 8 часов. Целый рабочий день на механическую работу.
Однажды в пятницу я зашёл к Диме в 19:00 и увидел его за компьютером. На экране — Excel с формулами.
— Дим, ты чего так поздно?
— Нашёл ошибку в прошлом отчёте. Неправильно подсчитал конверсию по одному каналу. Теперь пересчитываю все выводы...
— Сколько времени потратишь?
— Часа два. Может три.
Я посмотрел на его экран и понял: это не работа для человека. Это работа для AI.
Решение: AI-аналитик, который не ошибается в формулах
Через неделю я показал Диме прототип. Он написал в Telegram: "Покажи отчёт за неделю"
AI-агент за 15 секунд:
Собирает данные из всех источников (параллельно)
Считает метрики (трафик, конверсии, revenue)
Сравнивает с прошлой неделей (динамика)
Находит аномалии ("трафик упал на 15% — проблема в Яндекс.Директ")
Генерирует визуализации
Пишет выводы и рекомендации
Результат: Готовый PDF-отчет с графиками и инсайтами.
Пример отчета:
WEEKLY REPORT: 1-7 ноября 2025
ТРАФИК
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Визиты: 12,450 (+8% vs прошлая неделя)
Источники:
• Органика: 4,200 (+15%) ⬆️ Растет!
• Директ: 3,800 (-12%) ⬇️ Проблема
• Реферал: 2,450 (+5%)
КОНВЕРСИИ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Лиды: 245 (+3%)
Сделки: 12 (+20%) ⬆️
Средний чек: 180,000₽ (+12%)
АНОМАЛИИ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚠️ Трафик из Яндекс.Директ упал на 12%
Причина: Кампания "AI-агенты" на паузе с 5 ноября
Рекомендация: Возобновить кампанию
✅ Конверсия выросла на 20%
Причина: Новые кейсы на сайте резонируют
Рекомендация: Создать больше похожего контента
ПРОГНОЗ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
При текущих трендах к концу месяца:
• Лиды: ~1,000 (цель 950) ✅
• Сделки: ~50 (цель 45) ✅
• Выручка: ~9M₽ (цель 8M₽) ✅
Что сказал Дима, когда увидел результат
— Блин, это же то, на что у меня уходит весь понедельник... А тут 15 секунд.
Потом он прочитал выводы, которые сгенерировал AI, и спросил:
— Погоди, а как он понял, что трафик из Директа упал из-за паузы в кампании? Я обычно трачу на это час — лезу в кабинет, смотрю историю изменений...
— Он имеет доступ к API Директа и проверяет статус кампаний автоматически.
— ...Мать честная.
Цифры:
Время на отчёт: 8 часов → 15 секунд (в 1920 раз быстрее)
Инсайтов: в 3 раза больше (AI видит корреляции, которые человек пропускает)
Ошибок в расчётах: 0 (было 2-3 в месяц)
Дима освободил 32 часа в месяц и начал заниматься тем, что действительно важно — стратегией
Стоимость: 180,000-250,000₽
Окупилось: за 2 месяца (Дима предложил улучшения, которые принесли +15% к конверсии)
Главное: теперь Дима не застревает в Excel и может думать головой. А это дорогого стоит.
Задача 4: Обогащение лидов (и почему гуглить клиентов — плохая стратегия)
Один из моих клиентов — агентство по автоматизации бизнеса. Они покупали лиды из рекламы по 500₽ за штуку. Приходили анкеты:
Имя: Алексей Смирнов
Email: a.smirnov@techcompany.ru
Телефон: +7 999 123-45-67
И всё. Менеджер понятия не имел: это владелец компании или стажёр? Компания на 10 человек или на 500? Есть бюджет или "просто посмотреть"?
Поэтому менеджеры тратили 10-15 минут на каждый лид: гуглили компанию, искали в LinkedIn, лезли на сайт, читали новости. При 30 лидах в день — это 5-7 часов чистого времени.
Директор по продажам жаловался: "Мы тратим кучу денег на рекламу, но половина времени менеджеров уходит на исследование, а не на продажи."
Я предложил простое решение: автоматизировать исследование.
Решение: AI делает за 20 секунд то, на что человек тратит 15 минут
AI-агент получает лид и автоматически:
Входные данные:
Имя: Алексей Смирнов
Email: a.smirnov@techcompany.ru
Телефон: +7 999 123-45-67
AI делает (параллельно):
Анализирует email:
Домен: techcompany.ru
Ищет сайт компании
Ищет в LinkedIn:
Находит профиль "Алексей Смирнов"
Должность: IT Director
Компания: TechCompany LLC, 150 сотрудников
Ищет компанию:
Сайт: techcompany.ru
Отрасль: E-commerce
Недавние новости: "Привлекли $2M инвестиций"
Обогащает CRM:
Выходные данные в CRM:
Контакт: Алексей Смирнов
Email: a.smirnov@techcompany.ru
Телефон: +7 999 123-45-67
Компания: TechCompany LLC
Отрасль: E-commerce
Размер: 150 сотрудников
Сайт: techcompany.ru
Должность: IT Director
LinkedIn: [ссылка]
Бюджет: Вероятно есть (инвестиции $2M)
Приоритет: A (целевой клиент!)
Рекомендация:
"Компания в росте, есть бюджет. IT Director — ЛПР.
Предложить автоматизацию складского учета."
Время AI: 20-30 секунд
Время менеджера: 1 минута (проверить и позвонить)
Результат: конверсия выросла на 35%
Через месяц директор по продажам прислал мне отчёт. Я ожидал "спасибо, всё работает", но получил вот это:
"Алан, конверсия из лида в встречу выросла с 20% до 27%. Менеджеры говорят, что теперь знают, с кем разговаривают, ещё до звонка. Могут персонализировать предложение. Плюс мы перестали тратить время на мелкие компании без бюджета — AI сразу их фильтрует."
Цифры:
Время на обработку лида: 15 мин → 30 сек (AI) + 1 мин (проверка) = 93% экономии
Конверсия: +35% (персонализация творит чудеса)
Менеджеры тратят время на продажи, а не на гугл
Стоимость: 120,000-160,000₽
Окупилось: за месяц (дополнительные 5 сделок покрыли всё)
Лайфхак: Качество лида важнее количества. Лучше обработать 20 квалифицированных лидов, чем 50 холодных.
Задача 5: Генерация писем (бонусная задача, которая удивила даже меня)
Эту автоматизацию я внедрил почти случайно. Делал систему для обработки лидов (Задача 1), и менеджер спросил: "А можешь сделать, чтобы AI ещё и письма писал?"
Я скептически отнёсся к идее. Думал, письма от AI будут шаблонными и безликими. Но решил попробовать — благо MCP-сервер уже был готов, оставалось добавить один инструмент.
Менеджер говорит AI: "Напиши письмо Алексею про наше решение для автоматизации склада"
AI за 10 секунд:
Смотрит контекст:
История переписки с Иваном
Его компания и отрасль
Прошлые сделки
Что его интересовало ранее
Генерирует письмо:
Тема: Алексей, автоматизация склада для TechCompany
Привет, Алексей!
Помню, вы упоминали проблемы с учетом на складе.
Мы недавно запустили похожий проект для [компания из той же отрасли] —
автоматизировали приемку товара и инвентаризацию.
Результаты:
• Ошибки в учете: -90%
• Время инвентаризации: 2 дня → 4 часа
• Окупилось за 3 месяца
Технически это работает так:
[краткое описание]
Интересно обсудить для TechCompany?
Созвон 20 минут?
—
Alan Forester
MCP Agents Space
Менеджер:
Проверяет (5 секунд)
Может подправить (опционально)
Отправляет
Время: 1-2 минуты вместо 10-15.
Неожиданный результат: клиенты стали отвечать чаще
Через неделю менеджер пришёл ко мне с вопросом:
— Алан, что ты изменил в системе? Клиенты стали отвечать на письма в два раза чаще.
— Ничего не менял. Просто теперь AI пишет письма с учётом контекста.
— Ты хочешь сказать, что робот пишет лучше, чем я?
— Нет. Он пишет так же хорошо, как ты. Но он ВСЕГДА помнит историю переписки. Ты иногда забываешь.
Цифры удивили даже меня:
Время на письмо: 12 мин → 1 мин (менеджер проверяет и отправляет)
Engagement: +25% (клиенты чаще отвечают)
Ошибок: 0 (AI не делает опечаток и проверяет грамматику)
Качество: стабильное (не зависит от настроения и усталости менеджера)
Стоимость: Бесплатно (использовали тот же MCP-сервер из Задачи 1)
Экономия: 2 часа/день = 40 часов/месяц
Главный инсайт: AI не пишет креативнее человека. Но он НИКОГДА не забывает контекст, не делает ошибок и не устаёт. В рутинной переписке это важнее креатива.
Сравнительная таблица
Задача | Было | Стало | Экономия | Стоимость | Окупаемость |
|---|---|---|---|---|---|
Обработка заявок | 3-4.5ч/день | 10сек | 60-90ч/мес | 80-120K₽ | 1 месяц |
Поддержка | 200+ тикетов | 65% авто | 80ч/мес | 160-200K₽ | 1 месяц |
Отчеты | 6ч/неделю | 15сек | 24ч/мес | 180-250K₽ | 2-3 месяца |
Обогащение | 15мин/лид | 30сек | 140ч/мес | 120-160K₽ | 1-2 месяца |
Email | 12мин | 1мин | 40ч/мес | Включено | - |
Итого экономия: 344-374 часов/месяц
Итого стоимость: 540-730K₽
Средняя окупаемость: 1.5-2 месяца
С чего начать (три совета из личного опыта)
После семи внедрений я вывел для себя простое правило: начинать нужно не с самой важной задачи, а с самой болезненной.
Совет 1: Выберите задачу, которая бесит команду больше всего
Не ту, которая кажется вам важной. А ту, на которую жалуются люди.
Если менеджеры стонут от количества заявок → Задача 1 (обработка лидов)
Если саппорт захлёбывается в рутине → Задача 2 (AI-бот поддержки)
Если аналитик живёт в Excel → Задача 3 (автоматизация отчётов)
Почему это важно? Потому что если команда чувствует боль — она будет помогать внедрению. Если вы автоматизируете то, что "надо", а не то, что "болит" — получите саботаж.
Я наступал на эти грабли, помните историю с саппортом?
Совет 2: Делайте пилот на 2 недели, не больше
Не тратьте три месяца на "идеальное" решение. Сделайте MVP за неделю, протестируйте неделю — и либо масштабируйте, либо выкиньте.
Мой первый AI-агент (тот, который провалился) разрабатывался месяц. Я потратил кучу времени на "совершенную архитектуру" и "расширяемость". В итоге он не решал реальную проблему.
Третья версия (которая сработала) была написана за выходные.
Вывод: Быстрый тест дешевле идеальной архитектуры.
Совет 3: Не пытайтесь автоматизировать всё сразу
Я знаю, как это работает. Вы читаете статью, у вас загораются глаза: "Вау, давайте автоматизируем ВСЁ!"
Не делайте так. Автоматизируйте одну задачу. Дождитесь результата. Потом — следующую.
У меня был клиент, который хотел автоматизировать сразу 15 процессов. Я отказался. Сказал: "Давайте сделаем три самых болезненных. Через месяц оценим и решим, нужны ли остальные."
Через месяц он сказал: "Знаешь, этих трёх хватает. Остальное не так важно, как казалось."
Технологии
Для всех этих задач используются похожие технологии:
AI модели:
Claude AI (лучше для сложных запросов)
GPT-4 (хорош для генерации)
Локальные модели (если нужна полная конфиденциальность)
Frameworks:
MCP Protocol (стандартная интеграция)
LangChain (для RAG и агентов)
FastAPI (бэкенд)
Интеграции:
AmoCRM, Битрикс24, HubSpot (CRM)
Telegram Bot API, WhatsApp Business (мессенджеры)
Google Analytics, Яндекс.Метрика (аналитика)
AI-автоматизация — это не про "роботы заменят людей". И не про "искусственный интеллект решит все проблемы".
Это про то, что AI делает скучную рутину, а люди занимаются интересным.
Помните Диму, аналитика? Раньше он тратил понедельники на Excel. Теперь он анализирует тренды и предлагает стратегические решения. Он счастлив. Компания зарабатывает больше. AI сэкономил ему время — не заменил его.
То же с менеджерами. Они не перестали работать. Они перестали тонуть в заявках и начали продавать.
То же с саппортом. Они не потеряли работу. Они перестали отвечать на "Как сбросить пароль?" сотый раз в день и начали решать реальные проблемы клиентов.
Что стоит автоматизировать с AI:
Повторяющиеся задачи (делал 100 раз — автоматизируй)
Поиск и обработку информации (гугл, анализ, систематизация)
Генерацию типовых текстов (письма, отчёты, описания)
Анализ больших объёмов данных (AI не устаёт от цифр)
Что НЕ стоит автоматизировать:
Творческие задачи (AI плохо креативит)
Стратегические решения (AI не понимает контекст бизнеса)
Общение с ключевыми клиентами (эмпатию не автоматизируешь)
То, что делаешь раз в месяц (не окупится)
Простой тест: Если задачу можно описать чётким алгоритмом — автоматизируй. Если нет — оставь людям.
Последний совет (самый важный)
Помните историю про демонтаж цеха из статьи коллеги-сметчика? Когда эксперты говорили "невозможно", а шабашники взялись и сделали?
С AI то же самое. Куча "экспертов" скажет вам: "Эту задачу невозможно автоматизировать", "AI не справится", "Слишком сложно".
Не верьте им.
Я автоматизировал задачи, которые "эксперты" называли невозможными. Просто потому, что попробовал.
Да, первая попытка провалилась. И вторая. Но третья сработала.
Сказать "невозможно" — легко. Попробовать — сложнее. Но только попробовав, вы узнаете правду.
P.S. Если решите попробовать
За последние два года я помог автоматизировать процессы в семи компаниях. Не во всех получилось с первого раза. Но получилось везде.
Если вы решите попробовать — вот что я могу предложить:
Бесплатная консультация 30 минут.
Расскажите про вашу задачу. Я скажу честно: подходит она для AI-автоматизации или нет. Без воды и продаж.
Если подходит — предложу план на 2 недели. Если нет — скажу, что делать вместо AI.
Контакты:
Email: alan@forester.pro
Telegram: @alanforester
Сайт: https://mcpagents.space
Об авторе:
Алан Форестер — разработчик AI-агентов и автор статей о MCP Protocol. За два года автоматизации набил все возможные шишки и научился отличать полезную автоматизацию от красивой, но бесполезной. Работаю с Claude AI, MCP, LangChain. Помогаю компаниям автоматизировать рутину, а не заменять людей роботами.
P.P.S.
Если эта статья была полезна — поделитесь ей с коллегами. Возможно, у них тоже есть задачи, которые можно автоматизировать за неделю.
И помните: невозможное становится возможным, когда вы перестаёте верить экспертам и начинаете пробовать сами.
#ai #автоматизация #mcp #claude #бизнес #crm #aiagents
