TeamStorm

👋 Спасибо всем, кто присоединился к вебинару «ИИ-агент для отдела продаж: от заявки до результата»! Сергей Блашкевич показал сценарий работы с ИИ-агентом в связке amoCRM, TeamStorm и Telegram — от поступления заявки до поручения менеджеру и уведомления команды после проверки результата. Разобрали, как: ▫️ проверять данные заявки и применять регламент из TeamStorm; ▫️ выбирать ответственного по заданным правилам и создавать задачу в amoCRM; ▫️ определять разрешённые действия агента и случаи, когда нужен человек; ▫️ планировать первый пилот: выбирать процесс, готовить данные, определять доступы и критерии успеха. Не получилось присоединиться или хочется пересмотреть отдельные моменты? Сохраняйте материалы: 🎥 Запись вебинара: YouTube, VK 🥩 Презентация: Google, Яндекс 🎁 Бонус: Всем, кто зарегистрировался на вебинар, пришлём материалы для первого пилота в рассылке и Telegram-боте. В комплекте: схема сценария и инструкция для подключения агента, шаблоны регламента и запросов агенту, памятка по выбору сервиса доступа к моделям и паспорт пилота. Они помогут описать собственный процесс, определить границы работы агента и критерии проверки результата. #TeamStorm_анонсы

Через час начинаем! 🚀 Сегодня в 16:00 мск встречаемся на бесплатном вебинаре «ИИ-агент для отдела продаж: от заявки до результата». Сергей Блашкевич, ведущий инженер TeamStorm, покажет, как поручить агенту проверку данных заявки, выбор ответственного по заданным правилам и создание задачи менеджеру. Разберём один демонстрационный сценарий в amoCRM, TeamStorm и Telegram — от поступления заявки до уведомления команды. Обсудим, какие действия разрешить агенту и где нужна проверка человеком. Для первого пилота поделимся схемой взаимодействия систем, примерами инструкций агенту и шаблоном паспорта пилотного запуска. 👉 Подключайтесь по ссылке Готовьте вопросы и присоединяйтесь. До встречи в эфире! teamstorm.io ИИ-агент для отдела продаж: от заявки до результата Разберём одну входящую заявку: как агент получает лид, достраивает контекст, работает с CRM и регламентом и передаёт результат отделу продаж 

Какие задачи бизнес поручает ИИ-агентам, что мешает переходу от пилота к промышленному внедрению и как оценивать результат? Эти вопросы разбирают эксперты в новом обзоре TAdviser. Своей оценкой развития направления поделился Михаил Устинов, генеральный директор TeamStorm. В обзоре разбирают: ▫️ Какие задачи компании поручают ИИ-агентам и как оценивают стоимость их работы. ▫️ Что необходимо для перехода от пилотного проекта к успешному внедрению. ▫️ Какие требования к безопасности и работе с данными предъявляют заказчики. ▫️ Какие действия можно поручить агенту, а где необходим контроль человека. Оценки рынка, примеры применения и прогнозы экспертов — в полном материале. 👉 Читать обзор TAdviser #TeamStorm_анонсы

Поступила заявка от потенциального клиента. Что дальше? Нужно проверить данные, найти сведения о компании, выбрать ответственного и поставить задачу менеджеру. Какие из этих действий можно поручить ИИ-агенту, а где нужен человек? Разберём на бесплатном вебинаре «ИИ-агент для отдела продаж: от заявки до результата». Прежде чем менеджер начнёт работать с новой заявкой, нужно проверить данные, найти информацию о компании и определить ответственного. Эти подготовительные этапы можно поручить ИИ-агенту. Но как связать CRM, регламенты и уведомления в один процесс — и сохранить контроль над действиями агента? Разберём на бесплатном вебинаре «ИИ-агент для отдела продаж: от заявки до результата». 📒 13 октября в 16:00 мск 🎙 Сергей Блашкевич, ведущий инженер TeamStorm На встрече разберём: ▫️ как агент получает заявку, проверяет данные и обращается к регламенту; ▫️ как выбирает ответственного по заданным правилам и создаёт задачу менеджеру; ▫️ какие действия ему разрешить и в каких случаях нужна проверка человеком; ▫️ что подготовить для первого пилота: процесс, данные, доступы и критерий успеха. Покажем один демонстрационный сценарий на примере amoCRM, TeamStorm и Telegram: заявка поступила → агент проверил данные и учёл регламент → создал задачу менеджеру → уведомил команду Для подготовки собственного сценария поделимся схемой взаимодействия систем, примерами инструкций агенту и шаблоном паспорта пилотного запуска. Вебинар будет полезен руководителям отделов продаж, владельцам бизнеса и специалистам по внедрению и автоматизации, которые хотят попробовать ИИ-агентов в работе с входящими заявками. 👉 Регистрация или через Telegram-бота #TeamStorm_анонсы

Зарегистрировать ИИ-агента — только первый шаг. Дальше нужно определить, где он будет работать, что сможет делать и на какие события должен реагировать. В TeamStorm это настраивается через пространства, роли, права и подписки на события. Главный принцип: выдавайте агенту только те права, которые нужны для конкретного рабочего сценария, и подписывайте его только на необходимые события. Точки, где результат должен проверить человек, определяйте заранее в самом процессе. Так зона работы ИИ-агента останется ограниченной, а его работу можно будет отслеживать в TeamStorm.  👉 Листайте карточки, чтобы настроить ИИ-агента как управляемого участника рабочего процесса.  #TeamStorm_продукт

В TeamStorm 4.24 внешнего ИИ-агента можно зарегистрировать как отдельного участника рабочего процесса со своими ролями и правами доступа. Чтобы агент начал работать в TeamStorm, нужно пройти два основных этапа: 1️⃣ Регистрация агента в системе Бизнес-администратор генерирует одноразовую ссылку доступа. По протоколу TAP (TeamStorm Agent Protocol) внешняя система подает заявку на подключение, а администратор подтверждает её в интерфейсе.  2️⃣ Выдача прав и интеграция После подтверждения агент начинает взаимодействовать с TeamStorm  через MCP-сервер (открытый стандарт Model Context Protocol). Доступ ограничен пространством, куда агента пригласили. Там он читает контекст, создает карточки и оставляет комментарии, а каждое его действие фиксируется в системе.  ➡️ Пошаговый алгоритм регистрации смотрите на карточках. В следующем посте разберем, как настроить ИИ-агента для ваших задач. #TeamStorm_продукт

Когда говорят об искусственном интеллекте, часто представляют отдельный чат, куда нужно скопировать информацию, написать четкую задачу, получить ответ и вручную перенести его обратно. Гораздо интереснее сценарий, где ИИ-агент встроен в сам рабочий процесс: получает задачу, работает с доступными ему данными и возвращает результат туда же, где работает команда. В карточках разбираем четыре сценария, с которых можно начать. 🎯 Главная идея: ИИ-агент не обязательно должен выполнять весь процесс целиком. Ему можно передать отдельный повторяющийся этап — подготовку, проверку, сбор информации или первичную обработку, оставив финальное решение и ответственность за человеком. А какую повторяющуюся задачу в вашей команде вы бы передали ИИ-агенту в первую очередь? Поделитесь в комментариях. #TeamStorm_продукт

TeamStorm pinned a video