В новом конструкторе бизнес-процессов AI (Бизнес-процессы 2.0) есть группа нод «AI-сценарии»: AI-агент, AI-анализ, RAG-база, триггер «Ручной запуск из раздела AI-агентов» и «Совершить AI звонок», а ноду AI-агент расширяют RAG-хранилище и MCP. Вместе они позволяют проверять документ по содержанию, проверять контрагента в сети и сверять текст с внутренними регламентами - без участия человека на каждом шаге.
Классический маршрут согласования платежей выглядит так: если сумма до определённого порога - документ уходит руководителю отдела, если выше - финансовому директору. Логика простая и работает годами.
Проблема в том, что маршрут смотрит только на число, а не на содержание. Документ на 300 000 рублей с нестандартными условиями, незнакомым контрагентом или несоответствием регламенту пройдёт к обычному сотруднику - потому что сумма «в норме». Такой платёж может уйти без должной проверки.
Разберём этот сценарий: входящий документ на оплату проходит маршрут не по сумме, а по содержанию - с анализом текста, проверкой контрагента и сверкой с регламентами.
Новый конструктор бизнес-процессов AI (Бизнес-процессы 2.0) добавляет к стандартным нодам группу «AI-сценарии», где каждый элемент отвечает за отдельный шаг проверки.
Нода AI-анализ обрабатывает полученную информацию по промпту - текстовой инструкции, которую задаёт администратор. Она классифицирует, оценивает или извлекает конкретные данные и передаёт результат следующей ноде в обычном виде или в формате JSON.
В сценарии согласования документа нода читает текст и ищет признаки проблемы: нестандартные условия, отсутствие реквизитов, несоответствие назначения платежа. Если что-то нашлось - результат передаётся дальше для агентского поиска. Если всё чисто - документ уходит по стандартному маршруту.
Пример: после доставки клиенты логистической компании оставляют отзыв. Триггер «Отследить заполнение формы обратной связи» запускает бизнес-процесс. Нода AI-анализ определяет тональность отзыва и выделяет главное. Если отзыв негативный - агент оставляет комментарий в сделке. Жалобы перестают теряться.
Тот же принцип работает с документами: нода видит не сумму, а смысл.
Нода AI-агент обрабатывает данные по промпту и передаёт результат следующим нодам - текстом или в формате JSON. Если на этапе анализа документа обнаружено что-то подозрительное, следующий шаг - проверка самого контрагента.
Для этого подключается агентский поиск (пока доступен не на всех порталах, проверьте у себя): в настройках указываются страницы и источники, по которым агент анализирует поставщика или получателя платежа. Агент собирает информацию из сети и выдаёт результат - либо подтверждает подозрение из анализа документа, либо снимает его.
Пример: сотрудник уходит на больничный. Триггер «Добавлен больничный в график» запускает процесс. AI-агент находит задачи сотрудника с крайним сроком в ближайшие две недели и отправляет список руководителю. Срочные задачи не зависают без исполнителя.
В сценарии с документами логика та же: агент не ждёт, пока финансовый директор сам полезет проверять контрагента в реестрах. Он делает это автоматически, пока документ ещё в процессе.
Возможности ноды AI-агент расширяются двумя дополнительными нодами:
Нода RAG-база подключает AI-агента к векторной базе знаний - хранилищу, где данные индексируются по смыслу, а не по точным словам. Без RAG-базы агент отвечает на основе общих знаний модели. С ней - опирается на конкретные материалы компании.
Для процесса согласования это означает: загружаете регламенты по работе с контрагентами, требования к оформлению договоров, список обязательных реквизитов - и агент сверяет каждый входящий документ именно по ним. Если документ оформлен не по регламенту - процесс возвращает его инициатору с комментарием.
Пример: клиенты IT-компании пишут в чат с вопросами о настройке продукта. Агент через ноду RAG-база подключается к базе знаний с документацией, генерирует ответ и отправляет клиенту. Сотрудники поддержки подключаются только к сложным случаям.
Подробнее о принципе работы RAG - в материале RAG простыми словами: как ИИ отвечает по вашим документам.
MCP (Model Context Protocol) - протокол, который позволяет ИИ-агенту понимать нужную информацию и выполнять действия. В контексте бизнес-процессов Битрикс24 он делится на два формата:
Внутренние данные портала - задачи, CRM, календарь. Агент может создать задачу, посмотреть выполненный план за неделю, просмотреть закрытые сделки. В настройках указывается, что именно доступно агенту. Этот формат работает в рамках базового лимита (точный размер - уточняйте на bitrix24.ru).
Внешние системы - почта, 1С и другие сервисы. Подключается отдельная MCP-нода к агенту, и он выполняет действия во внешней системе: отправляет письма, запрашивает данные из 1С, обновляет записи. Этот формат требует подписки BitrixGPT + Маркетплейс.
В сценарии согласования MCP позволяет агенту не просто проанализировать документ, но и запросить данные из 1С (например, историю платежей этому контрагенту) и отправить письмо-запрос, если нужна дополнительная информация от поставщика - всё автоматически, без переключения между системами.
MCP-сервер Битрикс24 также позволяет подключить портал к внешним AI-инструментам: ChatGPT, Yandex AI Studio, Cursor, n8n - с учётом прав доступа сотрудника.
Подробнее об MCP-сервере - в статье MCP-сервер Вайбкода: ИИ вызывает Vibe API как инструмент.
После того как AI-анализ нашёл проблему в документе, агентский поиск собрал информацию о контрагенте, а RAG-база сверила текст с регламентами, подключается агентская нода - она собирает ответы всех предыдущих нод и запускает агентский цикл. Эта связка пока доступна не на всех порталах - проверяйте наличие на своём портале.
Агентский цикл - это выполнение работы по шагам с целью получить качественный итоговый результат. Если в ходе анализа найдено что-то подозрительное, агент запускает дополнительный поиск, затем дополнительный анализ по результатам этого поиска, агрегирует информацию и готовит выжимку с подсвеченными моментами.
Финансовый директор получает не сырой документ объёмом в несколько страниц, а структурированный отчёт: что именно нашёл агент, что подтвердилось при проверке контрагента, какие пункты не соответствуют регламенту. Решение принять на порядок проще.
Маршрут документа от поступления до финального решения выглядит так:
Документ поступает в процесс, последовательно проходит анализ содержания, проверку контрагента в сети и сверку с регламентами - агентская нода собирает все результаты и готовит выжимку, после чего финансовый директор или руководитель принимает финальное решение.
flowchart TD
DOC["Входящий документ"]-->ANAL["Нода AI-анализ\n(содержание)"]
ANAL-->SEARCH["Агентский поиск\n(контрагент)"]
SEARCH-->RAG["RAG-база\n(регламенты)"]
RAG-->AGENT["Агентская нода\n(агентский цикл)"]
AGENT-->REPORT["Выжимка\nдля решения"]
REPORT-->FIN["Финдиректор"]
REPORT-->MGR["Руководитель\nотдела"]
| Нода | Что делает | Пример | Что нужно для работы |
|---|---|---|---|
| AI-анализ | Классифицирует, оценивает или извлекает данные по промпту | Определяет тональность отзыва, находит проблемы в документе | Промпт с инструкцией |
| AI-агент | Обрабатывает данные по промпту, передаёт результат текстом или JSON | Находит задачи заболевшего сотрудника и отправляет список руководителю | Промпт; расширяется нодами RAG-база и MCP |
| RAG-база | Подключает агента к векторной базе знаний компании | Отвечает клиентам по документации продукта | База знаний или документы, загруженные в RAG-хранилище |
| MCP | Даёт агенту доступ к внутренним инструментам (задачи, CRM) и внешним системам (почта, 1С) | Создаёт задачи, меняет стадии сделок, отправляет письма | Внутренние: базовый лимит; внешние: подписка BitrixGPT + Маркетплейс |
| Совершить AI звонок | Запускает голосового помощника, который звонит клиенту по сценарию | Напоминает пациенту о записи к врачу | Телефония; сценарий звонка |
Конструктор доступен не на всех тарифах. Актуальные условия - на странице тарифов Битрикс24.
Агент может давать неточные ответы, и важные решения не стоит принимать только на основании его вывода. Это не недостаток конкретной реализации - это принципиальное свойство языковых моделей.
Что стоит учитывать:
Вывод агента - это инструмент для ускорения проверки, а не замена финального решения человека.
ИИ-ноды не заменяют существующие маршруты согласования - они добавляются к ним как дополнительный слой проверки перед тем, как документ попадёт к человеку.
Типовой подход:
Работать с конструктором (создавать и редактировать шаблоны) могут только администраторы Битрикс24. Запускать готовые процессы - сотрудники. Черновик сохраняется автоматически; сотрудники видят изменения только после нажатия кнопки «Опубликовать». Уже запущенные процессы продолжают работать по старым настройкам до следующей публикации.
Если вы уже настроили маршруты согласования документов или используете готовый процесс согласования счетов и платежей - ИИ-ноды добавляются как надстройка поверх существующей логики, не ломая её.
Для согласования договоров особенно полезна связка AI-анализ + RAG-база: нода читает текст договора, RAG-база сверяет его с типовым шаблоном и перечнем обязательных условий.
Если ИИ-ноды вам пока незнакомы, рекомендуем двигаться от простого к сложному:
Начните с ноды AI-анализ - она самостоятельна и даёт быстрый результат. Условия подписки BitrixGPT + Маркетплейс для ИИ-нод лучше уточнить заранее. Подключите её к существующему процессу согласования и посмотрите, какие документы она помечает как проблемные.
Настройте RAG-базу - загрузите один-два ключевых регламента (например, требования к оформлению договоров с контрагентами) и проверьте, как агент сверяет документы по ним.
Подключите MCP для внутренних инструментов (задачи, CRM) - агент BitrixGPT работает с инструментами Битрикс24 бесплатно в рамках базового лимита.
Внешние интеграции (почта, 1С) через MCP - отдельный шаг, требующий подписки BitrixGPT + Маркетплейс. Уточняйте актуальные условия на bitrix24.ru.
Путь в интерфейсе: Автоматизация - Бизнес-процессы - Шаблоны процессов - Добавить. Ноды группы «AI-сценарии» отмечены фиолетовым цветом в меню действий конструктора.
Если хотите разобрать сценарий для вашего процесса или проверить, подходит ли текущий тариф для работы с ИИ-нодами - напишите на sales@acp-24.ru или позвоните по номеру +7 495 414-48-49. АС Проект - платиновый партнёр Битрикс24.
Оставьте заявку - мы свяжемся с вами и проконсультируем.
Эксперт АС Проект свяжется в течение 60 минут.