Sales AI ломается не на генерации, а на памяти, контексте и передаче лида между шагами

Sales AI ломается не на генерации, а на памяти, контексте и передаче лида между шагами

Если агент пишет письма, квалифицирует лидов и ставит follow-up, главное — не текст, а состояние. Без явного state store он забывает: кто уже отвечал, какой оффер показали, на каком objection он остановился. На 6–12 итерации это обычно превращается в повторные вопросы и «плавающий» ICP.

Рабочая схема для sales_ai почти всегда одна:
— один агент собирает сигналы из CRM, сайта и почты;
— второй нормализует lead score и причину скоринга;
— третий генерирует next best action, но только из whitelist действий;
— все решения пишутся в лог, а не только в чат.

Отдельный провал — handoff. Если SDR-агент не передаёт в account owner не только summary, но и evidence: последние ответы, теги боли, источник входа, то менеджер получает красивый конспект без операционной ценности. Для этого нужны короткие structured notes, а не «свободный пересказ».

Ещё один обязательный слой — guardrails. Агенту нельзя давать право самому менять сегмент, запускать массовую рассылку или обещать скидку без правил. Иначе он оптимизирует конверсию локально, а воронку ломает глобально.

Если строите sales AI, проектируйте не промпт, а маршрут данных: state, evidence, allowed actions, audit trail. Тогда агент остаётся полезным даже после сотни диалогов.