Что такое ИИ-агент и зачем он нужен маркетологу

Маркетологи регулярно собирают статистику, проверяют рекламные кампании, анализируют конкурентов и готовят отчеты. Часть задач можно передать ИИ-агентам.

Разберем, чем они отличаются от обычных чат-ботов, для каких задач подходят пользователям click.ru и где создать собственного агента.

Что такое ИИ-агент для маркетолога

ИИ-агент — это система на базе искусственного интеллекта, которая выполняет задачи от имени пользователя и может сама выбрать следующее действие в зависимости от ситуации и полученных результатов. Агент может работать с подключенными сервисами, получать и обрабатывать данные, использовать разные инструменты и корректировать ход работы, если это необходимо.

Например, нейросеть можно попросить: «Проанализируй отчет и найди причины падения конверсии». Но сначала маркетологу нужно самостоятельно собрать данные и загрузить их в чат.

ИИ-агенту можно поставить более широкую задачу: «Каждую неделю анализируй результаты рекламных кампаний и готовь отчет». Если подключить к агенту нужные системы и дать ему необходимые права, он сможет получать из них данные, сравнивать показатели с предыдущим периодом, выявлять заметные изменения и готовить отчеты с выводами.

При этом важно отличать агента от автоматизированного сценария. Если система всегда выполняет одну и ту же жестко заданную последовательность шагов, это, скорее, автоматизированный сценарий. Агенту можно дать больше самостоятельности. Например, разрешить ему выбирать данные для дополнительной проверки, если один из показателей резко изменился.

Какие задачи можно передать ИИ-агенту

ИИ-агентам удобно поручать задачи, в которых нужно регулярно собирать информацию, анализировать показатели или выполнять несколько последовательных действий по заданным правилам.

Например, агент может:

• Готовить отчеты — получать данные из рекламных кабинетов, CRM и сервисов аналитики, сравнивать результаты с предыдущим периодом, выявлять изменения, составлять отчет с выводами и отправлять маркетологу готовый документ по заданному расписанию.
• Следить за рекламными кампаниями — регулярно проверять расходы, CTR (кликабельность объявлений), CPA (стоимость целевого действия), конверсию и другие показатели. Если значения выходят за установленные пределы, агент может анализировать связанные метрики, готовить краткое описание проблемы и отправлять уведомление маркетологу.
• Анализировать конкурентов — отслеживать появление новых продуктов, цены, рекламные активности. Например, агент может обнаружить снижение стоимости у конкурента, оценить ее в динамике и добавить информацию в еженедельную сводку.
• Работать с контентом — получать информацию о продукте из подключенной базы знаний, готовить на ее основе черновики постов, писем, лендингов и рекламных объявлений. Затем адаптировать материалы под требования разных площадок и передавать редактору или маркетологу на проверку.
• Исследовать аудиторию — собирать отзывы, комментарии, обращения в поддержку и результаты опросов из разных источников. Агент может группировать сообщения по темам, находить повторяющиеся вопросы и возражения, подбирать показательные примеры и готовить сводку для команды.
• Обрабатывать лиды — получать новые обращения из CRM, дополнять карточки доступными сведениями, распределять заявки по категориям и передавать информацию ответственным менеджерам.
• Помогать с подготовкой рекламных кампаний — изучать информацию о продукте, целевой аудитории и результатах предыдущих запусков, предлагать оферы, гипотезы и варианты креативов. Подготовленные материалы агент передает маркетологу на согласование.
• Отслеживать новости рынка — проверять отраслевые издания, обновления рекламных платформ и изменения законодательства, связанные с маркетингом. Агент может отбирать новости по заданным критериям, составлять краткие сводки со ссылками на источники и отправлять их команде.

Для разработки маркетинговых стратегий и настройки рекламных кампаний пользователи click.ru устанавливают готовые пакеты навыков для внешних ИИ-агентов из ИИ-хаба. Все навыки создали практикующие маркетологи и проверили на реальных кабинетах рекламных агентств и фрилансеров. Благодаря этому у пользователей click.ru появляется больше времени на решение задач, которыми должен заниматься только человек.

Как выбрать процесс для автоматизации

Чтобы найти подходящий процесс, вспомните, какие задачи команда регулярно выполняет по одному сценарию. Затем попробуйте расписать одну из них по шагам: от получения исходных данных до готового результата. Если последовательность понятна, данные доступны, а качество результата можно проверить, задачу стоит попробовать автоматизировать. Так будет проще описать порядок действий, настроить агента и проверить его работу.

Подходящая задача обычно:

• повторяется каждую неделю или месяц;
• состоит из понятных шагов;
• имеет конкретный результат, например отчет, сводку или список отклонений;
• не требует сложного поиска данных. Нужная информация уже доступна;
• позволяет быстро обнаружить и исправить ошибку без серьезных последствий.

Например, можно начать с еженедельного отчета по рекламе. Маркетолог определяет, какие показатели нужны и с чем их сравнивать. Агент собирает данные из подключенных систем, проводит сравнение и готовит отчет. Маркетолог проверяет цифры и выводы перед тем, как использовать их в работе.

А вот распределение рекламного бюджета между каналами лучше пока не автоматизировать полностью. Ошибка в таком решении может привести к лишним расходам, а для выбора оптимального распределения не всегда достаточно одних показателей рекламных кампаний.

Из чего состоит ИИ-агент

Чтобы ИИ-агент мог выполнять задачи, ему нужно несколько компонентов:

• большая языковая модель (LLM). Она обрабатывает информацию, следует инструкциям, оценивает ситуацию и помогает определить следующие действия;
• инструкции. В них описывают задачу агента, правила работы, последовательность действий и ограничения. Например, какие метрики проверять, что считать отклонением и как оформлять отчет;
• данные и контекст. Это информация, необходимая для выполнения текущей задачи, например статистика рекламных кампаний, сведения из CRM, предыдущие отчеты и правила проекта;
• инструменты. Они позволяют агенту получать информацию и выполнять действия во внешних системах: запрашивать статистику, обновлять таблицу, искать сведения в интернете или отправлять отчет;
• память. Некоторые агенты могут сохранять полезную информацию между запусками, например настройки проекта или предыдущие результаты;
• механизм запуска. Агент может начинать работу по команде пользователя, по расписанию или после определенного события.

Где собрать ИИ-агента

Создать ИИ-агента можно внутри универсального ИИ-сервиса, в визуальном конструкторе или с помощью специализированных инструментов разработки. Выбор зависит от сложности задачи, количества интеграций и технических навыков пользователя.

В универсальном ИИ-сервисе

ChatGPT, Claude и Gemini уже умеют не только отвечать в чате, но и работать с подключенными данными и инструментами, выполнять многошаговые задачи и автоматизировать часть процессов.

• В ChatGPT для повторяемых рабочих процессов можно использовать Plugins. Они объединяют инструкции, навыки и подключения к внешним приложениям. Для более сложной многошаговой работы есть ChatGPT Work. Он может исследовать информацию, работать с файлами и подключенными приложениями, готовить документы, таблицы и отчеты. Задачи можно запускать однократно, по расписанию или при поддерживаемом событии.
• Projects в Claude позволяют хранить связанные файлы, инструкции и контекст, Skills — задавать повторяемые процедуры, а Connectors — подключать внешние сервисы и выполнять разрешенные действия в них. Возможности прежнего режима Cowork постепенно объединяются с основным Claude. Многошаговые задачи, проекты и запланированные запуски становятся частью единой среды.
• В Gemini для агентной работы используется Gemini Spark. В нем есть Skills — повторно используемые инструкции, Schedules — запуски по расписанию, Connected Apps — подключения к Google Workspace и сторонним сервисам. Spark может работать с несколькими источниками и выполнять многошаговые задачи. Доступность функций зависит от страны и тарифа.

Такой вариант удобен, когда значительная часть работы уже происходит внутри одной экосистемы. Например, нужно регулярно анализировать документы, почту, таблицы или данные из подключенных сервисов.

В визуальном конструкторе

Если нужно связать несколько независимых систем и точнее управлять последовательностью действий, подойдут платформы автоматизации.

Например:

• Make AI Agents позволяет добавлять агентов прямо в визуальные сценарии, подключать к ним инструменты и отслеживать, какие действия они выполняют;
• n8n помогает создавать агентов с моделями, памятью, инструментами и триггерами и использовать существующие автоматизированные сценарии как инструменты агента;
• AI by Zapier позволяет добавлять ИИ-агентов в автоматизированные сценарии. Агент может анализировать информацию, принимать решения и выполнять действия с помощью подключенных инструментов. В 2026 году Zapier постепенно переносит возможности отдельного сервиса Zapier Agents в AI by Zapier;
• Microsoft Copilot Studio предназначен для создания агентов и автоматизированных процессов, особенно внутри экосистемы Microsoft. В нем можно настраивать инструкции, инструменты, знания, автоматизированные сценарии и взаимодействие между агентами.

Такие платформы можно применять, например, для работы с еженедельной маркетинговой отчетностью: получить статистику → проверить данные → передать их агенту для анализа → подготовить отчет → отправить результат маркетологу.

С помощью специализированной агентной среды или кода

Вариант подходит, если нужны нестандартные интеграции, собственная логика или более тонкое управление поведением агента.

Например, OpenAI Agents SDK позволяет создавать агентов на Python и TypeScript, подключать инструменты, настраивать передачу задач между агентами и управлять выполнением из собственного приложения.

DeepSeek Harness — готовая open-source агентная среда для работы с файлами, документами, данными, исследованиями и кодом. На октябрь 2026 года она находится в стадии открытого тестирования.

Отдельно есть инструменты вроде Codex и Claude Code. Это тоже агенты, но они ориентированы в первую очередь на разработку: работу с кодом, репозиториями, файлами и техническими процессами. Для обычного маркетингового отчета такие инструменты обычно не нужны.