Sales AI ломается не в модели, а в CRM-цикле и плохом state management

Sales AI ломается не в модели, а в CRM-цикле и плохом state management

Если агент для продаж собирает лиды, пишет письма и обновляет карточку сделки, его нужно проектировать как пайплайн с состоянием, а не как чат. Иначе через 8–12 итераций он начинает терять: кто уже отвечал, какой оффер отправлен, где была возражалка, и что вообще считается next step.

Для устойчивой схемы держите три слоя:
— memory только для краткого контекста сделки;
— state в CRM/БД как источник правды;
— policy отдельно: что можно отправлять без человека, а что только после approval.
Именно смешение этих слоёв даёт дубли писем, повторные касания и «переобучение» агента на собственных ошибках.

Типовая поломка — агент оптимизирует ответ, а не воронку. Он красиво пишет follow-up, но не видит, что у лида уже есть открытый тикет, или что сделка зависла из-за procurement. Поэтому в sales AI нужны явные триггеры: no-response, objection, handoff, stale-deal. Без них агент будет генерировать текст, а не движение по pipeline.

Проверка перед продом простая: логируйте каждое действие агента, версионируйте промпт и шаблоны, ограничивайте число автономных касаний, ставьте дедупликацию контактов и guardrails на отправку. Иначе получите не SDR-агента, а генератор лишней почты.