Sales AI-агент ломается не на лидах, а на контексте сделки после 3–5 касаний

Sales AI-агент ломается не на лидах, а на контексте сделки после 3–5 касаний

У типового sales-агента есть 4 зоны отказа:
— он путает ICP и начинает писать не тем сегментам;
— теряет статус сделки между CRM, почтой и календарём;
— слишком рано «дожимает» и звучит как шаблон;
— не умеет отличать первичный интерес от вежливого ответа.

Чтобы это не разваливалось, разделяйте агент на слои: классификатор лидов, генератор ответа, контроллер следующего шага и журнал решений. В CRM храните не только поле stage, но и reason-code: почему лид переведён, почему отложен, почему закрыт. Без этого агент учится на шуме, а не на сигналах.

Для длинных цепочек нужен жёсткий контекстный бюджет: последние 2–3 сообщения, краткая сводка по аккаунту, 3–5 фактов о компании и один текущий CTA. Всё остальное — в retrieval (поисковый слой), а не в prompt. Иначе через несколько итераций агент начинает «вспоминать» то, чего не было.

Если агент пишет follow-up, проверяйте три вещи: есть ли конкретный next step, не повторяет ли он уже отправленный оффер, не меняется ли тон с каждым циклом. Лучший тест — прогнать 10–12 касаний на одном аккаунте и посмотреть, где он теряет связность.

Практика простая: делайте sales AI не как одного «умного» бота, а как цепочку узких агентов с ограниченной памятью и логированием причин решений. Это резко снижает галлюцинации и упрощает разбор, когда сделка внезапно уходит в тишину.