Как ИИ-агент искал для wave клиентов среди агрофирм
Задача
Я хотел найти для wave потенциальных клиентов среди агрофирм. Мы планировали предлагать им аналитические дашборды — интерфейсы, в которых можно видеть производственные данные по участкам, культурам, урожаю, хранению и другим связанным показателям.
Искать компании вручную пришлось бы в разных открытых источниках, затем отдельно проверять географию, масштаб, контакты и возможную потребность в аналитике. После этого — писать каждой компании отдельное сообщение. Я передал исследование и подготовку черновиков ИИ-агенту, но оставил отбор и отправку под своим контролем.
Как мы разделили работу
| Этап | Что делал агент | Что делал человек |
|---|---|---|
| Постановка задачи | Превратил задачу в критерии поиска и скоринг | Определил цель: найти клиентов на аналитические дашборды |
| Поиск | Искал компании в открытых отраслевых источниках | Задал нужные регионы и тип бизнеса |
| Отбор | Оценивал масштаб, сложность данных, доступность контакта и географию | Проверил и утвердил список и группы |
| Подготовка контакта | Собирал подтверждённые сведения и готовил персональные черновики | Проверял факты, уместность и тон писем |
| Отправка | После подтверждения помогал отправлять письма и фиксировал статусы | Разрешал отправку и оценивал результат |
| Следующая итерация | Сохранил результат и пробелы первой волны | Сделал вывод о доверии и изменил инфраструктуру продаж |
По каким признакам агент отбирал компании
Вместо общего запроса «найди крупные агрофирмы» мы использовали семь признаков:
- масштаб хозяйства;
- капиталоёмкость и признаки инвестиций;
- сложность производственных данных;
- потребность в регулярной отчётности;
- возможный разрыв между объёмом данных и существующими инструментами;
- доступность руководителя или профильного контакта;
- география — дополнительный приоритет Краснодарскому краю, потому что wave находится в Новороссийске.
Точные финансовые данные через API мы не подключали. Для первого отбора использовали доступные признаки: площадь хозяйства, инвестиционные проекты, наличие хранения и переработки, публичный масштаб компании. Таких сигналов было достаточно, чтобы расставить приоритеты, но не чтобы делать уверенные выводы о выручке или прибыли.
Где агент искал
Агент работал с несколькими типами открытых источников:
- сайтами самих компаний;
- отраслевыми объединениями и площадками;
- рейтингами агропроизводителей;
- интервью и публикациями о хозяйствах;
- открытыми сведениями о масштабе, инвестициях и руководителях.
Для каждого важного факта сохранялась ссылка. Если контакт или финансовый показатель не удавалось подтвердить, это отмечалось как пробел или предположение, а не превращалось в уверенный факт.
Что получилось на первой волне
Агент подготовил список из десяти агрофирм: пять на Кубани и пять в Центральной России. Компании получили баллы по критериям, а лучшие кандидаты — отдельные карточки с обоснованием, источниками и вариантом первого обращения.
Я проверил и утвердил отбор. После этого агент подготовил персонализированные черновики. В них учитывались культура, масштаб хозяйства, производственный контур и возможная задача с данными. Перед отправкой я проверял факты, группы и текст каждого обращения.
Семь компаний получили первые письма. Для части были подготовлены и отправлены повторные касания. Подтверждённых ответов или встреч первая волна не принесла.
Агент ускорил исследование и подготовку писем, но решение о том, кому писать и что отправлять, оставалось за человеком.
Что я понял после первой отправки
Сначала можно было решить, что проблема в списке компаний или в текстах. Но перед ответом получатель оценивает не только письмо. Он пытается понять, кто ему пишет, существует ли компания, чем она занимается и можно ли ей доверять.
Первые письма уходили с адреса zorin.wave@gmail.com. Он был рабочим, но выглядел менее убедительно,
чем почта на домене студии. Кроме того, у wave не было короткой страницы, на которой получатель мог
бы быстро понять, кто мы и с какими задачами работаем.
Мой вывод после первой волны:
- сделать короткий one-page о wave;
- перейти на корпоративный адрес
zorin@we-wave.ru; - повторить отправку и сравнить результат.
К июлю 2026 года страница и новая почта готовы. Вторая волна эксперимента ещё не завершена, поэтому я не делаю выводов о конверсии заранее.
Где здесь понадобилась память компании
Чтобы агент мог повторять такую работу, ему недостаточно доступа к поиску и почте. Он должен знать:
- какие услуги и опыт wave можно честно предлагать;
- какие компании нам подходят;
- по каким признакам их оценивать;
- какие утверждения требуют подтверждения;
- каким тоном писать от имени Миши;
- где человек обязан проверить результат;
- кому уже писали и каким был следующий шаг.
Эти знания превращают разовый поиск в воспроизводимый процесс. Подробнее о разнице между чатом и агентом — в материале «ИИ-агенты: кто это и зачем им память».
Что можно повторить в другой компании
- Выберите одну конкретную услугу, а не пытайтесь продавать всё сразу.
- Опишите признаки подходящего клиента.
- Попросите агента сохранять источники и явно отмечать предположения.
- Проверьте список до подготовки писем.
- Разрешайте использовать в сообщениях только подтверждённые сведения.
- Проверяйте каждый черновик до отправки.
- Фиксируйте не только ответы, но и отсутствие ответа, ошибки доставки и новые гипотезы.
- Меняйте один существенный элемент и проводите следующую итерацию.
Что проверяем во второй итерации
Во второй волне меняются два элемента: страница, подтверждающая опыт wave, и адрес отправителя на домене студии. Остальная логика поиска и человеческой проверки остаётся прежней. После отправки я сравню доставки, ответы, предметные диалоги и встречи с первой волной и обновлю этот материал.