Олег Бердов — основатель BS Agents и практик внедрения AI-агентов для бизнеса. Пишет про AI-офис, автоматизацию отделов, безопасность, ROI и запуск автономного AI SMM офиса в Telegram.
Инструменты
20 августа 2026 года Slack представил Slack Code - формат совместной работы с AI-агентами в отдельных code-каналах. Команда ставит задачу, следит за ходом работы, изучает изменения и принимает результат в одном месте. Руководитель получает понятный процесс с общим контекстом и точками контроля. Поддерживаемый агент создаёт временный code-канал после упоминания в
Инструменты
AI-агент может за несколько минут потратить бюджет на вызовы модели, получить доступ к CRM и выполнить действие от имени сотрудника. Руководителю нужно видеть всю цепочку: кто запустил агента, какие инструменты тот использовал, сколько токенов потратил и чем закончилась задача. 18 августа 2026 года F5 представила обновлённый AI Gateway в составе
Тренды
13 августа 2026 года Google представила Gemini 3.7 Flash. В официальном анонсе модель названа самым сильным рабочим вариантом компании для coding и agent-сценариев. Для bs-agents.ru это прикладная новость: у бизнеса появляется более дешёвый и заметно более сильный слой для внутренних AI-агентов, интеграций и автоматизации инженерных процессов. В тот
Тренды
12 августа 2026 года Splynx выпустил Splynx 6.0. В релиз вошли AI-функции для поддержки: похожие тикеты, подсказки для ответов, сводки по обращениям и встроенный MCP-сервер. Он работает через текущие роли и API-ключи. Для `bs-agents.ru` это прикладная новость. Enterprise-софт встраивает AI прямо в helpdesk, сохраняя контроль над правами и
Тренды
11 августа 2026 Microsoft обновила MAI-Code-1.1-Flash. Разбираем, как более дешёвый и быстрый AI-кодинг влияет на бюджет и управление разработкой.
Тренды
Claude apps gateway на AWS: как дать команде Claude с SSO и лимитами 11 августа 2026 года AWS опубликовал официальный enterprise-разбор по `Claude apps gateway for AWS`. Смысл новости прикладной: компания может дать сотрудникам `Claude Code` и `Claude Desktop` через корпоративный вход, групповые политики, лимиты расходов и приватный endpoint, без
Тренды
10 августа 2026 года OpenAI изменила правила работы connected apps в ChatGPT Enterprise и Edu. Для новых подключений больше недоступен индивидуальный sync, а 14 августа действующие личные sync-подключения будут отключены. Для бизнеса это важный сигнал: доступ AI-агентов к знаниям и рабочим данным теперь нужно переводить в админскую схему заранее, без
Внедрение
AI-агенты под ключ или свой контур - один из самых дорогих выборов на старте проекта. От него зависят сроки пилота, требования к команде, глубина интеграций, риски по данным и стоимость сопровождения в следующие 6-12 месяцев. Руководители часто сравнивают варианты слишком рано или слишком поздно. В первом случае компания ещё не
Внедрение
Аудит внедрения AI-агентов проводят до покупки платформы, выбора подрядчика и первой интеграции. Он показывает, какой процесс готов к запуску, где пилот упрётся в данные или доступы и по каким показателям руководитель будет оценивать результат. Представьте отдел продаж. Менеджеры получают заявки из нескольких источников, вручную читают переписку, ищут данные в CRM
Внедрение
AI-агенты и n8n для CRM и Telegram кажутся очевидным первым шагом. Визуальный конструктор, готовые интеграции, AI-узлы, webhooks и уведомления позволяют быстро собрать пилот: заявка приходит в CRM, агент разбирает её, менеджер получает сообщение в Telegram, карточка сделки обновляется. Для понятного повторяющегося процесса этого достаточно. Сложность появляется позже: в работе участвуют
Гайды
SLA сопровождения AI-агентов нужен сразу после запуска системы, которая влияет на лиды, статусы, отчёты, документы или ответы клиентам. Одного доступа к модели мало. Бизнесу нужны правила: кто замечает инцидент, как быстро команда реагирует, что считать критичной ошибкой, как выпускать обновления и кто отвечает за качество результата. Иначе поддержка превращается в
Гайды
AI-агент может отвечать уверенно, заполнять CRM и собирать отчёты. Одной ошибки достаточно, чтобы клиент получил неверную информацию, менеджер упустил действие, а руководитель принял решение по неполной сводке. После такого опыта команда возвращается к ручной работе и перестаёт доверять автоматизации. Контроль качества AI-агентов нужен с момента, когда система влияет на деньги,