AI-агенты Аммы в amoCRM: что это такое и как подключить

В amoCRM появилась возможность подключать к Амме собственных AI-агентов. С их помощью сотрудник может получать данные из подключённых сервисов и поручать действия в CRM прямо в чате. Разберём, что такое AI-агент, как с ним работать, какие задачи ему можно поручить и что нужно для подключения.

Амма — AI-ассистент внутри amoCRM.

AI-агент — помощник для определённых задач. Ему задают роль и правила работы, а через подключённые инструменты он получает данные и выполняет доступные ему действия.

Общение с агентом происходит внутри Аммы, в её чате. Добавить такого помощника в аккаунт можно с помощью интеграции с amoCRM.

Как это работает:

1. Задаёте вопрос или описываете задачу. Открываете чат с Аммой и пишете, что нужно узнать или сделать.
2. Выбираете нужного агента. Можно выбрать его самостоятельно в чате. Если Амма сама предлагает подходящего помощника, подтверждаете его подключение к разговору.
3. Агент обращается к своим инструментам. Они запрашивают данные в CRM или внешнем сервисе либо выполняют заданное действие.
4. Получаете результат. Можно уточнить ответ, продолжить работу с этим агентом, вернуться к Амме или выбрать другого доступного агента в чате.

Агенты работают в аккаунтах, где доступна Амма. При подключении учитывайте ограничения:

• Одна интеграция может создать до двух агентов в аккаунте.
• Общий лимит аккаунта — десять агентов. Выключенные помощники тоже учитываются.
• Администратор может включать и выключать агентов. Удалить помощника может интеграция, которая его создала.
• При отключении интеграции её агенты удаляются. После повторной установки их нужно создать заново.

API агентов — программный интерфейс amoCRM: набор команд, с помощью которых интеграция создаёт помощника и управляет его настройками. Через API задают название, описание, правила работы агента и адрес его MCP-сервера. При необходимости интеграция может изменить эти параметры или удалить своего агента.

MCP-сервер — сервис с инструментами для выполнения задач агента. Инструмент — это отдельная функция: например, получить данные из внешнего сервиса или создать задачу в CRM. Разработчик интеграции реализует эти функции на сервере, а агент вызывает их и получает результат по протоколу MCP (Model Context Protocol). Агенту доступны только инструменты его MCP-сервера.

Пример: узнать статус заказа по сделке.
Сотрудник открывает сделку и спрашивает в чате: «Какой статус у заказа по этой сделке?» Для такого сценария можно настроить следующую последовательность:

1. amoCRM передаёт ID открытой сделки — номер, по которому можно её найти.
2. Инструмент читает поле сделки, в котором хранится номер заказа.
3. По этому номеру запрашивает статус заказа в учётной системе.
4. Агент получает результат и объясняет его сотруднику в чате Аммы.

Какие поля читать и как находить заказ во внешнем сервисе, определяют при настройке интеграции.

Продолжение примера: создать задачу.
Сотрудник может попросить: «Создай ответственному по сделке задачу уточнить срок отгрузки на завтра». Для этого в интеграции нужен инструмент создания задач. Он передаёт в API задач amoCRM ID сделки, срок, ответственного и текст задачи. После успешного ответа CRM агент может подтвердить создание задачи в чате.

Для собственного агента понадобятся интеграция, MCP-сервер и доступ к нужным данным. Последовательность подключения:

1. Проверить доступ и получить токен. В аккаунте должна быть доступна Амма. В техническом аккаунте для интеграции включают разрешение «Амма», затем получают Access Token для нужного аккаунта.
2. Подготовить инструменты. Определяют, какие данные агент читает и какие операции выполняет. Для обращения к CRM и внешним сервисам настраивают необходимые доступы.
3. Развернуть MCP-сервер. Его адрес должен быть публичным и использовать HTTPS. На сервере реализуют выбранные инструменты и настраивают авторизацию.
4. Разделить описание и инструкции. Описание (description) объясняет пользователю пользу агента. Инструкции для Аммы (ai_instructions) задают, когда его предлагать. Системный промпт (system_prompt) определяет роль и правила работы самого агента.
5. Создать агента через API. Методом POST /api/v4/amma/agents передают настройки и параметры MCP-сервера. Обязательные поля: name, description, system_prompt и mcp[url]. Заголовки авторизации сервера передают в mcp[headers].
6. Проверить ответы и действия. Тестируют обычные запросы, отсутствие данных и недоступность сервиса. Для действий проверяют фактический результат — например, появилась ли задача с нужным сроком и ответственным.

Подробные параметры и форматы запросов приведены в документации API агентов.

Амма уже умеет анализировать продажи, движение сделок и работу менеджеров. Перед разработкой собственного агента стоит проверить возможности встроенной аналитики.

Агент пригодится для специальных проверок, использования данных внешних сервисов и действий под конкретный процесс. Ниже — примеры сценариев с соответствующими инструментами.

Клиент салона хочет перенести визит на пятницу. Администратору нужно проверить текущую запись, длительность услуги и расписание мастера.

Вопрос агенту. «На какое время в пятницу можно перенести запись этого клиента?»

Что делает агент:

1. Находит текущую запись клиента в подключённой системе бронирования.
2. Проверяет свободное время у мастера с учётом длительности услуги.
3. Возвращает подходящие варианты в чат с Аммой.

Результат. Администратор получает нужную информацию в amoCRM и согласует новое время с клиентом.

В этом примере агент подбирает варианты времени. Подтверждение и перенос визита остаются отдельным шагом.

2.1. Реквизиты: найти сделки без УНП и создать задачи.
«Сколько открытых сделок с незаполненным УНП?» Инструмент проверяет поле в сделке или связанной компании — в зависимости от структуры CRM — и возвращает количество и список. Затем сотрудник просит: «Создай ответственным по этим сделкам задачи "Уточнить УНП" на завтра». Агент вызывает инструмент создания задач с привязкой к сделкам, сроком и ответственными.

2.2.Продажи: получить срез по направлению.
«Сколько открытых сделок по оптовому направлению?» Для такого отбора заранее определите, как направление обозначено в CRM — воронка, поле и т. д. Инструмент возвращает количество по заданным условиям.

2.3. Торговля: проверить наличие под заказ.
«Хватит ли товара по этой сделке?» Инструмент читает позиции сделки, сопоставляет их с каталогом учётной системы и проверяет остатки и резервы. Агент сообщает, что доступно к отгрузке и каких позиций не хватает.

Можно ли использовать готовую интеграцию?
Да, если её поставщик добавил поддержку агентов Аммы. Уточните, есть ли такая возможность у сервиса, которым вы пользуетесь.

Что учитывать в стоимости?
Для работы Аммы используются токены — условия нужно проверить в своём аккаунте. В документации API нет отдельной цены подключения и детального расчёта расходов собственных агентов. При планировании также учитывайте настройку и сопровождение интеграции, а также условия внешнего сервиса.

Выше приведены одни из множества вариантов применения. Агентов также можно настроить для проверки статуса доставки, поиска документов во внутренней базе или подготовки сведений о клиенте перед встречей.

Начать стоит с задачи, которая регулярно отнимает время у команды. Сформулируйте, какой результат вы хотите получать в чате и какие сервисы хранят нужные сведения.

Обсудить применение агента в вашей компании →
Оставьте заявку — разберём вашу задачу, проверим доступные интеграции и предложим вариант подключения агента к amoCRM.

Источники: возможности агентов Аммы и методы API amoCRM, справка об Амме и API задач.