ООО Медплатформа 
Тендеры и лиды
Информация
Кому полезно: владельцам сайтов и агентствам, которым нужен чат-консультант по своим услугам без разработки бэкенда, и разработчикам, которые впервые берут Yandex AI Studio.
Мы сделали такого консультанта за день под запрос заказчика с тендерной площадки: сайт IT-агентства на Next.js, нужна кнопка чата, бот отвечает по услугам и кейсам, даёт ссылки на страницы, не выдумывает цены и в каждом диалоге просит контакт. Ниже порядок действий, три места, где всё пошло не по инструкции, и что с этим делать.
В AI Studio есть два пути: написать агента кодом через API или собрать в конструкторе Agent Atelier. Для консультанта по сайту достаточно конструктора: там задаётся модель, системный промпт, инструменты (веб-поиск, поиск по файлам, функции) и публикация в виде виджета. Из моделей мы взяли DeepSeek, потому что заказчик просил именно её, и она в конструкторе есть, хотя документация на момент работы об этом молчала. Если модель не видна в списке, проверьте регион и права в облаке, а не документацию.
Промпт консультанта не про «ты дружелюбный помощник». Он про границы. Наш свёлся к четырём правилам.
Приоритет источников: сначала база знаний, потом поиск по сайту, потом общие знания модели, и общие знания нельзя выдавать за информацию о компании.
Запрет на цифры без источника: цену, срок, порядок оплаты бот называет только если они есть в документах. Иначе говорит, что детали уточнит команда.
Обязательный контакт: в каждом диалоге после ответа бот коротко спрашивает имя и удобный канал. Если вопрос нестандартный или ответа нет, контакт запрашивается обязательно.
Ссылки: если на сайте есть подходящая страница, бот даёт ссылку, а не пересказывает её.
Проверить промпт лучше пятью сценариями, которые мы потом и показывали заказчику: вопрос про услугу, поиск кейса, вопрос про цену, запрос контакта, вопрос без готового ответа.
Проверка сценария «вопрос о цене»: бот не называет цифр и просит контакт.
Инструмент Web Search в конструкторе позволяет ограничить область поиска доменом. Это первое, что нужно включить, иначе бот уйдёт на сайты конкурентов. Мы включили, протестировали «какие у вас услуги», получили хороший ответ и решили, что готово.
Сломалось на вопросе «покажите кейс про автоматизацию». Бот честно сказал, что кейсов не нашёл. Причина оказалась не в промпте: сайт заказчика закрыт от индексации в robots.txt, и поиск видит только главную. Проверяйте robots.txt до того, как обещать заказчику «бот знает весь сайт».
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13806 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Решение: собрать страницы сайта самим и загрузить в поисковый индекс AI Studio. В sitemap было 39 страниц. Скрипт на Python выгрузил их, очистил от навигации и сохранил каждую страницу отдельным файлом с адресом в первой строке, чтобы бот мог давать ссылки.
Дальше два вызова API: загрузка файлов и создание гибридного индекса (текстовый плюс векторный поиск). Два момента, которые стоили нам времени: индекс создаётся асинхронно, нужно дождаться завершения операции, а не сразу привязывать его к агенту; и адрес метода для создания индекса в единственном числе, хотя в документации рядом лежат примеры во множественном. После привязки индекса к агенту как базы знаний вопрос про кейсы стал отвечаться со ссылками.
Публикация виджета делается только в интерфейсе: кнопка «Опубликовать», канал «веб-виджет», настройка цвета и текста кнопки, на выходе одна строка со скриптом и идентификатором канала. В Next.js этот скрипт добавляется один раз в корневой layout через компонент Script со стратегией загрузки после интерактивности. Ни бэкенда, ни прокси не нужно.
Тестовая страница с виджетом: кнопка чата внизу справа и сценарии проверки.
Важная деталь: после изменения промпта или базы знаний нужно сохранить новую версию агента и переключить публикацию на неё. Виджет живёт на опубликованной версии, а не на черновике. Мы один раз полчаса искали, почему исправленный промпт не работает.
Запросы к модели тарифицируются по токенам, поиск по сайту и индекс отдельными строками. Для сайта агентства с десятками диалогов в день расходы укладываются в сотни рублей в месяц. Главная статья расходов не облако, а поддержка базы знаний: если сайт обновляется, индекс нужно пересобирать, и это стоит сразу автоматизировать скриптом.
Прежде чем показывать консультанта заказчику, мы прогоняем короткий список.
1. Модель доступна в конструкторе в вашем облаке и регионе, а не только в документации.
2. Сайт открыт для индексации, либо страницы собраны в индекс вручную и у каждой есть адрес для ссылок.
3. В промпте есть явный запрет на цены, сроки и обещания результата без источника.
4. Контакт запрашивается в каждом диалоге, и бот не прерывает ответ ради этого вопроса.
5. Виджет проверен на телефоне: кнопка не перекрывает элементы сайта, окно чата умещается в экран.
6. Опубликована новая версия агента, а не черновик, и виджет переключён на неё.
Конструктор агентов закрывает задачу консультанта по сайту за день, если заранее проверить три вещи: доступна ли нужная модель, открыт ли сайт для поиска и есть ли у вас документы с ценами и условиями, которые бот может цитировать. Промпт должен запрещать больше, чем разрешать. База знаний через API надёжнее веб-поиска, потому что не зависит от индексации. И последнее: показывайте заказчику не описание, а работающую кнопку на тестовой странице, это и было нашим откликом на тендер.
