Как мы за месяц собрали контентный каркас ИТ-платформы с помощью ИИ-агента (и почему обычных ИИ-чатов для этого мало)

Технический релиз сложного IT-продукта – это всегда гонка. Платформа «Агент 247» была готова, разработчики шли отличным темпом, и техническая часть работала как часы. Наша команда маркетинга двигалась параллельно, но объем предстоящей работы впечатлял: нужно было очень быстро создать весь контентный каркас вокруг нового продукта.

Речь шла не просто о паре посадочных страниц. Нам нужно было выстроить полноценный путь пользователя: от понимания, где обитает наша аудитория, привлечения, множества касаний и взращивания доверия до регистрации и запуска первой задачи в личном кабинете. Все это требовало десятков взаимосвязанных текстов, гайдов, ответов на вопросы и визуалов, чтобы снять возможные возражения и помочь клиентам легко стартовать.

В ИТ-сфере я работаю уже 10 лет, плюс профильное образование помогает мне понимать, как такие решения устроены «под капотом», поэтому я всегда тестирую на своих рабочих задачах новые инструменты, к которым у нас появляется доступ. Естественно, для упаковки платформы я сразу подключила нейросети. Но довольно быстро уперлась в их ограничения.

В этой статье я расскажу, как переход от обычных LLM-чатов к автономному ИИ-агенту на платформе Агент 247 позволил нам закрыть огромный пул задач по контенту и SEO всего за месяц.

От чатов к агентам: почему нам не хватило просто нейросети

Сначала я активно использовала Gemini. Она пишет отличные тексты (я до сих пор использую её для финальной шлифовки), и у неё есть общая память контекста из прошлых диалогов. Но на практике этот контекст оказывается недостаточно глубоким.

Чтобы получить по-настоящему качественный результат, мне всё равно приходилось постоянно напоминать ей правила, выгружать вводные данные и следить за тем, чтобы она не начала придумывать несуществующие факты. К тому же чат не может сам «сходить» по ссылке, глубоко изучить материал и скачать нужные документы.

Я также пробовала работать с Claude cowork на модели DeepSeek. И тут есть интересный момент: мой агент на платформе тоже работает под капотом на DeepSeek, но разница в результатах колоссальная. И Gemini, и Claude — это мощные инструменты, но всё это остается в рамках формата «вопрос-ответ», где каждый раз нужно направлять ИИ вручную.

Когда наша платформа вышла в прод, я решила сразу же применить ИИ-агентов на наших собственных задачах. Я создала ИИ-агента (назвала его Алекс) и подключила Telegram как канал взаимодействия с ним.

Я не стала загружать в него сразу огромную «базу знаний». Вместо этого я начала давать ему реальные задачи и обучать в процессе: скидывала референсы, показывала удачные форматы, давала контекст и данные по мере взаимодействия.

Что конкретно делает агент для контентного каркаса платформы

Разница между агентом и чатом стала очевидна быстро. Агент автономен. Ему не нужно напоминать правила перелинковки или формат наших текстов – он держит это в активном контексте. Я просто начала отдавать ему связные пулы задач.

Вот что Алекс взял на себя в рамках упаковки платформы:

• Проектирование страниц. От структуры до готовых смысловых блоков для разных сегментов аудитории. Мы дважды меняли фокус (сначала целились в ИИ-энтузиастов, потом думали про топ-менеджмент, а сейчас сфокусировались на малом и среднем бизнесе), и агент помогал пересобирать контент под новые задачи буквально на лету.
• Глубокий ресерч. Я не просто даю ему ссылки, а часто прошу самого найти актуальную информацию, глубоко её изучить и применить в задаче. Он сам идет, собирает данные и делает структурированные выжимки.
• SEO и GEO. Раньше часть настроек за нас автоматизировали конструкторы вроде Tilda. Сейчас я настраиваю это сама, и здесь Алекс – мой технический консультант и помощник. Он не просто подсказывает, как настроить title, description, микроразметку или JSON-LD, но и сам вносит нужные данные в файлы или присылает готовые куски кода для разработчиков. Да, возможно, мы работаем не на уровне SEO-специалиста с 10-летним стажем, но это уже в разы лучше, чем ничего, и мы учимся вместе в процессе.
• Связанный контент. Он сам формирует FAQ, пишет посты и генерирует картинки к ним, выдерживая единый стиль и ссылаясь на нужные разделы платформы. Все это происходит в одном окне мессенджера.

Как агент учится на реальных задачах

Самое ценное в работе с агентом – это его способность адаптироваться под новые вводные. Я не отношусь к ИИ-агенту как к какому-то «цифровому сотруднику» с фиксированной должностью. Это метафора, которая только сужает возможности технологии. Агент – это автономная система, которой можно поручать абсолютно любые задачи.

Например, всё началось с простого вопроса: новостям нужна отдельная страница на agent247.ru, а не только посты в Telegram и ВК. Мы взяли за основу то, как сделаны новости на корпоративном сайте Enbisys – формат с плитками понравился, и решили сделать похоже, но в другой стилистике нового продукта.

Дальше начались итерации со стилем. Алекс помог мне:

• Ввести рубрики с фильтром, чтобы по клику показывалась нужная категория.
• Вычистить «голые» эмодзи из Telegram-постов и заменить их на аккуратные стилизованные элементы под дизайн сайта.
• Выровнять карточки: чтобы выжимка была одного размера, а кнопки текст всегда на одном уровне.
• Сразу заложить всю SEO-базу: title, description, OG-разметку, FAQ-блок, JSON-LD, чтобы новости нормально индексировались.

Когда пришло время делать полноценный блог «Дневник Агент 247», мы не стали изобретать велосипед. Агент взял проверенную сетку карточек и общие правила стилистики с новостей, но прокачал их: добавил мету «автор · дата · время чтения», аккуратный блок перелинковки «Читать следующую статью» и переработал мобильную вёрстку. То есть новости стали фундаментом, а блог – его улучшенной версией, и агент сам переносил новые материалы по этим правилам.

Или другой пример: я часто ставлю задачи аудиосообщениями. Недавно я наговорила Алексу почти пятиминутное голосовое с правками по структуре текста этой статьи. Он без проблем распознал длинное аудио, вычленил суть и пересобрал текст, учтя все мои комментарии.

Что дальше

ИИ-агенты меняют сам подход к автоматизации. Тебе больше не нужно тратить часы на ручной перенос данных или контроль форматов. Ты просто передаешь задачу системе, которая помнит твои требования.

Сейчас Алекс закрывает потребности по контенту для платформы. За это время у нас уже сложился пул однотипных задач – например, регулярная публикация новостей и статей на сайте и в соцсетях. Следующим шагом я хочу автоматизировать этот процесс еще сильнее, чтобы он сам публиковал материалы с моим минимальным участием.

Вместо вывода

Работа с ИИ-агентами – это принципиально другой подход к работе. Ты больше не тратишь часы на механическую работу, а переходишь в позицию ревьюера, который ставит цели и контролирует результат.

Мы продолжаем тестировать ИИ-агентов платформы на собственных задачах и видим, как сильно они меняют привычные процессы, какие возможности открываются и какой потенциал в перспективе.

В общем, пробуйте, это просто!