Что получится
ИИ-агент для интернет-магазина помогает покупателю выбрать товар, проверить наличие, узнать статус заказа, оформить обращение, подготовить возврат и передать сложный случай оператору.
Главная идея: агент отвечает не “из головы”, а из каталога, правил доставки, заказов, CRM и базы знаний. Цены, скидки, возвраты, отмены и обещания по срокам должны проходить через проверенные данные и approval.
Где такой агент полезен
- Подбор товара: “что выбрать для такой задачи?”.
- Вопросы по наличию, размерам, цветам и совместимости.
- Статус заказа и доставки.
- Возвраты и обмены.
- Сравнение товаров.
- Помощь с оплатой и оформлением.
- Сбор лидов для менеджера.
- Обработка вопросов из WhatsApp, сайта, почты и чата.
Шаг 1. Выберите первый сценарий
Не начинайте с агента, который “полностью заменит продавца”. Для MVP выберите один поток.
Хорошие варианты:
- помощник по каталогу;
- статус заказа;
- FAQ по доставке и возвратам;
- подбор товара по параметрам;
- создание обращения в поддержку;
- передача теплого лида менеджеру.
Самый безопасный старт - агент, который читает каталог и базу знаний, но не меняет заказ и не оформляет возврат автоматически.
Шаг 2. Подключите платформу магазина
Для Shopify обычно используют GraphQL Admin API: через него можно работать с товарами, заказами, клиентами, fulfillment и другими объектами магазина. Для WooCommerce есть REST API v3 с ресурсами products, orders, customers и order actions.
Если магазин кастомный, нужен собственный API:
- каталог;
- остатки;
- цены;
- корзина;
- заказы;
- доставка;
- оплата;
- клиентские обращения;
- промокоды.
Не подключайте агента напрямую к базе магазина, если есть нормальный application API. API проще ограничить, логировать и тестировать.
Шаг 3. Настройте минимальные права
Для первой версии агенту нужны read-only права:
- читать товары;
- читать наличие;
- читать правила доставки и возврата;
- читать статус заказа по проверенному идентификатору;
- создавать обращение или лид;
- не менять цены;
- не отменять заказы;
- не делать refund;
- не менять адрес доставки без approval.
Возвраты, скидки, отмены и изменения заказа - это финансовые действия. Их лучше оставлять оператору или запускать через подтвержденный workflow.
Шаг 4. Подготовьте каталог
Каталог должен быть пригоден для поиска. Если в товарах хаос, агент будет отвечать плохо.
Для каждого товара полезно иметь:
- название;
- SKU;
- категорию;
- характеристики;
- варианты;
- цену;
- наличие;
- совместимость;
- ограничения;
- инструкции;
- фотографии;
- ссылки на аналоги;
- статус публикации.
Текст описания не должен быть единственным источником. Характеристики лучше хранить структурированно.
Шаг 5. Сделайте поиск по товарам
Для подбора товара часто нужен гибридный поиск:
- фильтры по категории, цене, размеру, наличию;
- semantic search по описаниям и задачам покупателя;
- правила совместимости;
- сортировка по наличию, марже или популярности;
- исключение скрытых и устаревших товаров.
Модель может понять запрос “нужен подарок для разработчика до 5000”, но фильтровать цену и наличие должен код.
Шаг 6. Подключите базу знаний
Агенту нужны правила магазина:
- доставка;
- оплата;
- возвраты;
- обмен;
- гарантия;
- сроки обработки;
- регионы доставки;
- ограничения по товарам;
- контакты поддержки.
Если ответа нет в базе знаний, агент должен сказать, что уточнит у оператора, а не придумывать условия.
Шаг 7. Настройте проверку заказа
Покупатель может спросить: “где мой заказ?”. Агент должен сначала проверить личность или хотя бы владение заказом.
Минимально:
- номер заказа;
- email или телефон;
- одноразовая ссылка или код;
- проверка, что заказ принадлежит пользователю;
- показ только безопасных данных.
Не показывайте полный адрес, телефон, email и платежные данные в чат без необходимости.
Шаг 8. Ограничьте финансовые действия
ИИ-агент не должен самостоятельно:
- делать refund;
- отменять оплаченный заказ;
- менять цену;
- выдавать скидку;
- менять способ оплаты;
- менять адрес доставки;
- обещать компенсацию;
- подтверждать юридические условия.
Он может подготовить заявку на возврат, собрать причину, найти заказ, проверить правила и передать оператору.
Шаг 9. Добавьте сценарий возврата
Безопасный сценарий:
- пользователь сообщает номер заказа;
- агент проверяет заказ;
- спрашивает причину возврата;
- проверяет срок и правила;
- собирает фото или комментарий, если нужно;
- создает обращение;
- показывает оператору summary;
- не делает refund без человека.
Если магазин использует Stripe, возвраты можно выполнять через API, но только после approval и проверки баланса, суммы, статуса платежа и политики магазина.
Шаг 10. Подключите каналы
Ecommerce-агент может жить не только на сайте.
Каналы:
- виджет на сайте;
- WhatsApp;
- Telegram;
- email;
- Instagram/соцсети, если есть официальный API;
- Slack/Teams для внутренних уведомлений;
- CRM для менеджеров.
Логика агента должна быть одна, а каналы - адаптерами. Тогда правила, база знаний и безопасность не расходятся.
Шаг 11. Логируйте диалоги и действия
Для магазина важны деньги и клиенты, поэтому нужен audit log.
Сохраняйте:
- вопрос пользователя;
- найденные товары;
- использованные источники;
- номер заказа, если был;
- выполненные API calls;
- предложенные действия;
- кто подтвердил действие;
- итог диалога;
- причину handoff.
Эти данные помогают улучшать продажи и разбирать спорные ситуации.
Шаг 12. Протестируйте перед запуском
Соберите тесты:
- подбор товара по задаче;
- товар не в наличии;
- вопрос про совместимость;
- запрос статуса чужого заказа;
- возврат после истечения срока;
- просьба дать скидку;
- жалоба;
- попытка prompt injection;
- вопрос про оплату;
- запрос отмены заказа.
Хороший агент не только отвечает, но и правильно отказывается, уточняет и переводит на оператора.
Минимальная архитектура
ИИ-агент для интернет-магазина состоит из восьми блоков.
- Store connector: Shopify, WooCommerce или кастомный API.
- Catalog index: товары, характеристики, наличие и цены.
- Knowledge layer: доставка, оплата, возвраты, гарантия.
- Order lookup: безопасная проверка заказа.
- Recommendation engine: фильтры, semantic search и правила.
- Policy layer: запреты на скидки, refund, отмены и личные данные.
- Action layer: обращение, лид, handoff, уведомление, CRM.
- Audit layer: диалоги, источники, API calls и approvals.
Модель помогает понять запрос и сформулировать ответ. Цены, наличие, заказы и финансовые действия контролирует код.
Частые вопросы
Можно ли агенту самому делать возвраты?
Для первой версии лучше нет. Он может собрать данные, проверить правила и создать заявку. Сам refund должен подтверждать оператор или отдельный безопасный workflow.
Что важнее: RAG или доступ к каталогу?
Нужны оба слоя. Каталог отвечает за товары, цены и наличие. RAG по базе знаний отвечает за доставку, возвраты, гарантию и инструкции.
Можно ли агенту рекомендовать товары?
Да, если рекомендации основаны на фильтрах, наличии, характеристиках и правилах совместимости. Модель не должна выдумывать свойства товара, которых нет в каталоге.
Как защитить данные заказа?
Проверять владение заказом: номер плюс email, телефон, код или ссылка. В ответах показывать только нужный минимум данных и не раскрывать платежную информацию.
Что автоматизировать первым?
FAQ по доставке и возвратам, подбор товара и статус заказа. Скидки, отмены, возвраты и изменения адреса лучше оставить на этап после тестов и approval.
