GigaChat-агент отличается от обычного чат-бота на GigaChat одной способностью — вызывать функции: смотреть остаток на складе, создавать задачу в трекере, находить карточку клиента в CRM. Модель собирает ответ из этих данных вместо пересказа по памяти, а российский контур держит данные внутри страны.
Что делает агент
GigaChat-агент — это модель с доступом к функциям: вызывает нужный инструмент и подставляет живые данные в ответ, вместо пересказа документа по памяти.
Разница между чат-ботом на GigaChat и агентом — в вызове функций. Чат-бот отвечает из своих знаний, агент умеет обратиться к внешнему инструменту: посмотреть остаток на складе, создать задачу в трекере, найти карточку клиента в CRM — и уже с этими данными сформировать ответ. Российская модель для такого контура подходит компаниям, где данные обязаны оставаться внутри страны, а оплата идёт в рублях по факту использования.
- Читает запрос пользователя и решает, какой инструмент вызвать.
- Обращается к функции — базе знаний, CRM, калькулятору — и получает результат.
- Собирает ответ из полученных данных, а история диалога сохраняется для следующего шага.
- Уточняет у пользователя недостающие данные, если параметров для вызова функции недостаточно.
Российские компании чаще выбирают GigaChat для агентов, которые работают с персональными данными клиентов или финансовой информацией: регулятор требует хранить такие данные внутри страны, а зарубежные модели по умолчанию отправляют запрос на сервера за пределами России.
Похожий принцип используют агенты на других российских и зарубежных моделях, но набор функций и качество вызова отличаются от задачи к задаче. Сравнение GigaChat и DeepSeek для бизнес-сценариев — в статье DeepSeek или GigaChat для бизнеса: там разбор, где сильнее одна модель, а где другая на задачах без вызова функций.
Вызов функций
Механизм вызова функций работает так: разработчик описывает список доступных инструментов и их параметры, модель во время диалога решает, какой инструмент нужен для ответа, и возвращает структурированный запрос к нему. Дальше код на стороне компании выполняет вызов — обращается к CRM, базе или внешнему API — и передаёт результат обратно модели для финального ответа. Подробная инструкция по подключению — в статье как подключить GigaChat по API.
| Шаг | Кто выполняет | Результат |
|---|---|---|
| Модель выбирает инструмент | GigaChat | Структурированный запрос к функции |
| Функция выполняется | Код компании | Данные из CRM, базы или API |
| Модель формирует ответ | GigaChat | Готовый текст с реальными данными |
На одном запросе агент может вызвать сразу несколько функций подряд: сначала найти клиента в CRM по номеру телефона, затем посмотреть остаток нужного товара на складе, а после — собрать из обоих результатов готовый ответ менеджеру. Компании описывают функции постепенно: начинают с одной-двух, смотрят, где агент путается на реальных диалогах, и только потом расширяют список.
Архитектура пилота
Пилот агента на GigaChat строят из трёх частей: канал (Telegram-бот, виджет на сайте или внутренний чат), сама модель с описанием функций и слой интеграций, который соединяет функции с реальными системами компании — CRM, база знаний, таблицы. Список возможностей платформы для бизнеса — в статье GigaChat для бизнеса: возможности.
- Выбираете один процесс — например, обработку заявки в поддержке или подбор товара по остаткам.
- Описываете функции, которые агент вправе вызывать, и данные, к которым у него есть доступ.
- Подключаете канал — бот в Telegram, MAX или виджет — и тестируете на реальных обращениях.
- Смотрите на живых диалогах, где агент путается, и сужаете список функций или уточняете описание.
Первый пилот держат на одном канале и одном узком процессе минимум пару недель — на живых диалогах видно то, что незаметно на тестовых примерах: как формулируют вопрос реальные клиенты, каких данных агенту регулярно недостаёт, где сотрудники всё равно перепроверяют ответ вручную.
Какой процесс в компании первым отдали бы агенту?
Где агент ограничивает
Агент вызывает функцию и подставляет данные — решение по сумме сделки, отказу клиенту или юридической формулировке остаётся за сотрудником. Держите проверку человеком на шагах с деньгами и обязательствами компании.
Модель хуже держит длинный контекст диалога и сложные многошаговые рассуждения — чем длиннее цепочка «вызвал функцию, получил результат, вызвал ещё одну», тем выше риск, что агент собьётся или повторит запрос. Точные цифры контекста и лимитов смотрите на странице документации GigaChat API на момент подключения — вендор обновляет их отдельно от тарифов.
| Ситуация | Справляется агент | Нужен человек |
|---|---|---|
| Найти остаток товара и ответить клиенту | Да | Нет |
| Одобрить скидку выше стандартной | Подсказывает данные | Решение принимает сотрудник |
| Сформулировать юридическую позицию в споре | Черновик | Финальную формулировку проверяет юрист |
Полезная практика — логировать каждый вызов функции агентом: какой инструмент вызван, с какими параметрами, какой результат получен. Лог помогает разобрать спорный ответ агента задним числом и быстро понять, на каком шаге цепочка сбилась.
Список функций держат узким на старте — чем больше инструментов доступно агенту одновременно, тем выше шанс, что он выберет неподходящий или перепутает порядок вызовов. Расширяют список постепенно, после того как первые функции отработали устойчиво на живом потоке обращений.
Тарифы и старт
Цена GigaChat API считается за миллион токенов и зависит от модели и режима запроса. По прайсу на сентябрь 2026 синхронный режим: GigaChat Lite — 65 ₽ за миллион токенов, GigaChat Pro — 500 ₽ за миллион токенов, GigaChat Max — 650 ₽ за миллион токенов; асинхронный (пакетный) режим вдвое дешевле. Минимальная плата за использование токенов — 600 ₽ в месяц с НДС в месяцы, когда сервис использовали; без обращений к API плата отсутствует.
| Тариф | Цена за 1 млн токенов |
|---|---|
| GigaChat Lite | 65 ₽ за млн токенов (синхронно), 32,5 ₽ (асинхронно) |
| GigaChat Pro | 500 ₽ за млн токенов (синхронно), 250 ₽ (асинхронно) |
| GigaChat Max | 650 ₽ за млн токенов (синхронно), 325 ₽ (асинхронно) |
Расход токенов удобно смотреть в разбивке по сценарию — сколько уходит на диалоги с клиентами, а сколько на служебные вызовы вроде проверки остатков. Разбивка по сценариям подсказывает, где агент расходует токены избыточно и промпт требует доработки.
Для пилота обычно хватает GigaChat Lite или Pro — Max подключают, когда задача требует более точных рассуждений. Разбор, можно ли доверять GigaChat корпоративные данные, — в статье безопасен ли GigaChat для корпоративных данных, а собрать агента под свой процесс помогаем на странице про ИИ-агентов.