Как собрать ИИ-агента для закупок: от заявки до сравнения предложений

Закупка проходит одни и те же шаги: заявка от подразделения, техническое задание (ТЗ, список требований к товару или работе), запрос поставщикам, сравнение предложений и решение. Агент полезен там, где люди читают и сверяют документы.

Типовые задачи агента: собрать заявку от цеха или отдела по шаблону, проверить, что в ТЗ заполнены все поля, разослать запрос, свести ответы поставщиков в таблицу и отметить, чего в них не хватает.

Пример с цифрами есть у СИБУРа. По сообщению от 15 сентября 2026 года, агент сверяет техническую часть предложений с ТЗ, находит неполные и противоречивые данные и сам готовит дозапрос поставщику с вопросом по каждому пустому параметру.

До автоматизации на такие дозапросы уходило до 80% времени специалистов по техническому анализу. У компании около 8000 закупочных процедур в год и больше 2000 поставщиков, поэтому выигрыш заметен.

Простой вариант собирается без программиста. Нужны конструктор агентов, модель и папка с документами закупки: ТЗ, предложения поставщиков в PDF, ваши требования к договору.

Агент работает по принципу RAG: перед ответом он ищет нужные фрагменты в загруженных документах и отвечает по ним. Модель при этом не обучают, ей просто дают ваши файлы.

Задача для первой версии: «Сравни три предложения с ТЗ, выпиши расхождения по каждому пункту и составь вопросы поставщикам». Результат закупщик проверяет сам. Такой агент работает на копиях файлов и ничего не меняет в учетных системах.

Anthropic в руководстве по агентам советует начинать с простого решения и усложнять, только когда простого не хватает. Для закупок это значит: сначала сравнение предложений, потом интеграции.

Агент начинает экономить часы, когда сам берет данные: остатки и историю закупок из 1С, заявки из системы документооборота, предложения с электронной торговой площадки. Здесь нужен разработчик.

Подключение идет через API, то есть официальный канал обмена данными между программами, или через MCPMCP MCP (Model Context Protocol) это открытый стандарт, через который ИИ-приложения подключаются к инструментам и данным: файлам, CRM, базам, сервисам. Подробнее в словаре. MCP (Model Context Protocol) Anthropic открыла 25 ноября 2024 года как единый способ подключать ИИ к данным и сервисам.

Права выдают узко: чтение справочников и истории, создание черновика заявки. Проводить документы и менять цены в договорах агент не должен. Как устроены такие подключения, разобрано на странице об интеграции с 1С.

Сканы и вложения в письмах поставщиков агент сначала переводит в текст. Как это работает и где он ошибается, описано на странице агента для документов.

Агент готовит материал для решения, а решает закупщик. В сообщении СИБУРа речь идет о первичной проверке и дозапросах, выбор поставщика там не описан как работа агента.

За человеком остаются выбор победителя, переговоры о цене и подпись договора. Агент может ошибиться в чтении таблицы или пропустить условие в приложении, поэтому каждая цифра в сравнении идет со ссылкой на страницу документа.

Предложения поставщиков и их цены не загружают в публичные чат-ботычат-бот Чат-бот это программа, которая переписывается с человеком в окне чата: на сайте, в мессенджере или в приложении. Подробнее в словаре. Для таких документов агент работает на модели, развернутой на вашем сервере, или в облаке с договором об обработке данных.

Если агенту дают право писать поставщикам, первые недели каждое письмо уходит только после одобрения закупщика. Право отправлять без проверки агент получает, когда журнал покажет, что он пишет без ошибок.

Эффект агента в закупках измеряют временем: сколько часов уходит на первичную проверку одного предложения до и после запуска. Вторая метрика: сколько дозапросов уходит поставщикам в первый день, а не через неделю.

Замер до запуска делают на 10 закупках прошлого месяца. Без него через месяц нечего сравнивать, и спор о пользе агента идет на уровне ощущений.

Типовой агент сравнения предложений собирается из открытых блоков. Если за него просят как за уникальную разработку, спросите, из чего складывается цена, и оплачивайте результат по метрике, а не часы.

Наш пилот ИИ-агентаИИ-агент ИИ-агент это нейросеть, которая не просто отвечает, а сама выполняет задачу по шагам: ищет данные, пользуется программами и проверяет результат. Подробнее в словаре идет 14 дней на одном процессе и стоит от 150 000 ₽. Метрика записана в договоре до старта.