Ласкаво просимо в еру агентів — не людей, а розумніших, масштабованих, постійно активних цифрових агентів. Хоча всі зайняті розмовами про те, що може зробити штучний інтелект, ми в Switas вже будуємо його.

Як перевірений постачальник на Deepin AI Agent Marketplace, ми створюємо практичних реальних агентів ШІ, які активно підтримують Зростання, CRO (оптимізація коефіцієнта конверсії) і команди продуктів. У цій статті досліджуються варіанти використання, які ми реалізуємо сьогодні, і те, як агенти ШІ перетворюються з модних слів на бізнес-інструменти.

Що таке агент штучного інтелекту (і чому це має вас хвилювати)?

Нехай буде просто:
An AI агент це автономна система, яка виконує завдання від вашого імені на основі поставлених вами цілей, використовуючи інструменти, логіку та навіть багатоетапне міркування.

Вони не просто розумніші чат-боти. Вони виходять за рамки реагування — вони планують, вживають заходів, спостерігають за результатами та повторюють. Думайте про них як про стажерів, які не сплять, не пропускають деталі та навчаються під час роботи.

Випадок використання №1: хакер автономного зростання

Проблема: Бюджет виснажується через неефективні кампанії. Команди не можуть це встигнути досить швидко.
Агент в дії:

  • Відстежує рекламні кампанії в Google, Meta та TikTok.
  • Виявляє аномалії, як-от стрімке зростання CPC або низький CTR.
  • Рекомендує (або виконує) зміни бюджету, призупинення або творчі заміни.
  • Витягує дані про продуктивність на інформаційні панелі та надає ранковий звіт.

Результат: Кампанії залишаються економними, оптимізованими та високоефективними, не чекаючи щотижневої звітної зустрічі.

Випадок використання №2: UX Conversion Sentinel

Проблема: Ви зробили невелику зміну. Конверсії впали. До кінця місяця цього ніхто не помітив.
Агент в дії:

  • Підключається до Clarity, Hotjar або GA4 для щоденного моніторингу потоку користувачів.
  • Позначає шаблони тертя: люті клацання, залишення форми, відскоки.
  • Надає швидкі гіпотези на кшталт: «Новий колір CTA зменшив конверсію на 12% на мобільних пристроях».
  • Надсилає сповіщення Slack або створює завдання у вашому інструменті керування проектами.

Результат: Спостереження за конверсією в реальному часі. Проактивні виправлення UX, перш ніж дохід зазнає удару.

Випадок використання №3: Синтезатор відгуків про продукт

Проблема: У вас є море відгуків і запитів щодо функцій. Що будувати далі?
Агент в дії:

  • Скани підтримують чати, огляди програм, дошки Canny, коментарі NPS.
  • Зворотній зв'язок кластерів за допомогою семантичного пошуку (LLM + вбудовування).
  • Рейтинги за терміновістю, частотою та потенційним впливом.
  • Виводить пріоритетне оновлення дорожньої карти продукту.

Результат: PM перестають гадати. Функції керуються реальними думками клієнтів, а не думками.

Чому це працює (і де це не працює... поки що)

Агенти ШІ найкраще вміють:

  • Повторний аналіз (що змінилося?)
  • Розпізнавання образів (що працює?)
  • Виконання на низькому рівні (вжити заходів або надіслати сповіщення)

Але вони не:

  • Повністю автономні особи, які приймають рішення (поки що)
  • Без ризику галюцинацій
  • Заміна людської інтуїції

Ось чому при Світас, ми поєднуємо наших агентів зі структурованими огорожами та перевіркою за допомогою людини в циклі, щоб ви отримували швидкість і точність.

Що далі: стек на основі агентів

Ми розробляємо модульну структуру агентів штучного інтелекту, де кожна команда на стартапі чи розширенні може мати агентів, підключених до свого стеку, адаптованих до їхніх KPI та інструментів.

As перевірений постачальник Deepin, ми раді просувати цю екосистему вперед — агенти, які спільно розробляють, і допомагають компаніям:

  • Більше тестуйте, менше гадайте (Ріст)
  • Більше стежити, менше панікувати (CRO)
  • Будуйте розумніше, а не голосніше (продукт)