ИИ-агент для тендеров: чем отличается от чат-бота

«ИИ-агент» стал маркетинговым словом: так называют и окно чата с подсказками, и конвейер, который сам скачивает документацию и выдаёт готовое решение по лоту. Для тендерного отдела разница принципиальна, потому что от неё зависит, сколько часов специалиста высвободится и за что вы платите. Разбираем, чем агент отличается от чат-бота по устройству, где проходит граница ответственности и какие вопросы задать поставщику решения до оплаты.

Три уровня автоматизации

Чат-бот отвечает на вопрос «какие сроки подписания контракта по 44-ФЗ». Ассистент подсвечивает риск в открытом проекте контракта. Агент утром сам находит новые извещения по вашей номенклатуре, скачивает документацию, вытаскивает позиции спецификации, сверяет их с прайсом и оставляет в системе список лотов, где вы проходите по характеристикам.

Что технически делает агента агентом

Отличие не в модели. Одна и та же языковая модель работает и в чате, и в конвейере. Отличают четыре вещи.

Инструменты. У агента есть функции, которые он может вызывать: поиск по реестру извещений, скачивание вложений, парсинг таблиц, запрос к вашему справочнику номенклатуры. Модель без инструментов может только описать, что нужно сделать.

Цикл. Агент работает итерациями: получил цель, выбрал действие, посмотрел результат, решил, что делать дальше. Если документация не открылась, он пробует другой источник, а не сообщает об ошибке и останавливается.

Память и состояние. Агент помнит, что этот лот он уже разбирал, а этот заказчик закупает ту же позицию третий раз за год. Чат такой памяти не имеет по устройству.

Критерий завершения. Здесь ломается большинство самодельных решений. Агент без явного условия остановки либо крутится по кругу, либо выдаёт результат на середине работы. В рабочем конвейере условие всегда описано: разобраны все позиции лота, по каждой есть вердикт с указанием параметра.

Проверять стоит не «есть ли у вас ИИ», а «какие инструменты вызывает ваш агент и что происходит, когда инструмент вернул ошибку». Ответ на второй вопрос показывает зрелость решения точнее, чем название модели.

Как это выглядит на тендерном конвейере

Полезно понимать, какая часть работы отдаётся модели, а какая остаётся обычным кодом. Модель дорогая и недетерминированная, поэтому её зовут только там, где нужен смысл, а не правило.

Ключевой момент: числовые сравнения нельзя оставлять модели. «Не менее 60 А» против «60 А» и «не более минус 40 °C» против «минус 45 °C» проверяются кодом после того, как модель вытащила значения. Это снимает целый класс ошибок, когда модель уверенно пишет «соответствует» там, где арифметика говорит обратное.

Деньги: как считать выгоду

Считайте не «экономию времени вообще», а стоимость обработки одного лота.

Ручной разбор лота с 30 позициями занимает у специалиста от двух до четырёх часов: открыть документацию, найти ТЗ, перенести позиции в таблицу, сверить с прайсом, посчитать себестоимость. Специалист с окладом 80 000 ₽ обходится компании примерно в 104 000 ₽ в месяц с учётом взносов, то есть около 630 ₽ за рабочий час. Один разбор стоит 1 300–2 500 ₽.

Стоимость машинного разбора складывается иначе:

1. Токены на извлечение позиций из ТЗ. Объём зависит от размера документации: на лот в 30 позиций уходит порядка сотни тысяч входных токенов и десятки тысяч выходных.
2. Токены на сопоставление позиций с каталогом. Растут линейно от числа позиций, поэтому крупные лоты дороже.
3. OCR для сканов, если документация не текстовая.
4. Инфраструктура и хранение.

Формула простая: стоимость лота = (входные токены × цена входа) + (выходные токены × цена выхода) + OCR + накладные. Просите поставщика показать эту разбивку на вашем реальном лоте, а не на демонстрационном. Разница между лотом с тремя позициями и лотом с тремя сотнями позиций может быть стократной.

Второй показатель, который стоит считать, это доля лотов, отсеянных до ручного разбора. Если агент из 200 найденных лотов честно отсеивает 170 и объясняет, по какому параметру, специалист разбирает 30 вместо 200. Экономия здесь больше, чем на скорости разбора одного лота.

Где агент ошибается

• Придумывает характеристику, которой в ТЗ не было, если формулировка обрывочная. Лечится проверкой на цитату из исходного текста.
• Путает единицы измерения: килобиты и мегабиты, миллиметры и сантиметры, месяцы и годы межповерочного интервала. Лечится словарём единиц и приведением к базовой величине кодом.
• Разворачивает знак сравнения на отрицательных значениях. Лечится тем же способом.
• Оптимистично трактует требование, если товар «в целом похож». Лечится жёстким правилом: нет подтверждения из ТЗ, значит вердикт «не проверено», а не «подходит».
• Берёт устаревший результат из кеша после изменения каталога. Лечится версионированием: при обновлении номенклатуры или логики разбора кеш обязан инвалидироваться.

Отдельно про данные. Приказ ФСТЭК России от 11.04.2025 № 117 с 1 марта 2026 года задаёт требования к защите информации в государственных информационных системах и системах госорганов и ГУПов, заменив приказ № 17 от 2013 года. К поставщику он напрямую не применяется, но если ваш заказчик работает в таком контуре и вы обрабатываете его данные, спрашивайте у сервиса, где физически крутится обработка и что уходит во внешние модели.

Чек-лист вопросов поставщику решения

1. Какие инструменты вызывает агент и какие внешние источники читает?
2. Что происходит при недоступности источника: повтор, другой канал, отказ с уведомлением?
3. Как определяется момент завершения работы по лоту?
4. Числовые сравнения выполняет модель или код?
5. Есть ли ссылка на фрагмент ТЗ по каждому выводу?
6. Как система ведёт себя, если требуемой характеристики в документации нет?
7. Что происходит с результатом, когда я обновил прайс: пересчёт или старый вердикт?
8. Как считается стоимость обработки лота и от чего она растёт?
9. Какие лоты система принципиально не берёт (нет текста, только сканы, закрытые процедуры)?
10. Где хранятся мои прайсы и уходят ли они во внешние сервисы?
11. Можно ли выгрузить результаты в свою систему и в каком формате?
12. Как измеряется качество: на каком наборе лотов и с какими метриками?
13. Что показывается пользователю при низкой уверенности модели?
14. Есть ли режим, в котором человек подтверждает вердикт до попадания в отчёт?
15. Как быстро сервис реагирует на изменение форматов документации заказчиков?

Что нельзя отдавать агенту

Решение об участии и цену подачи. Модель не знает вашей загрузки склада, отношений с поставщиком и аппетита к риску.

Юридическую квалификацию спорных условий контракта. Формулировка про штрафы или про переход права собственности требует юриста, а не пересказа.

Подписание документов. Электронная подпись остаётся у человека, и это не техническое ограничение, а вопрос ответственности.

Финальную проверку заявки перед подачей. Агент готовит материал и отсекает заведомо непроходные лоты, но заявку на площадку отправляет специалист.

В TenderScan граница проведена именно так: система сама находит лоты по вашей номенклатуре, разбирает техническое задание и показывает по каждой позиции, проходит товар или нет и по какому параметру расхождение. Решение об участии остаётся за тендерным отделом.

Часто задаваемые вопросы

Чем ИИ-агент отличается от обычного поиска тендеров по ключевым словам?

Поиск по ключевым словам возвращает список извещений. Агент открывает документацию, вытаскивает позиции спецификации и сверяет их с вашим прайсом, поэтому на выходе не список лотов, а список лотов с вердиктом по каждой позиции.

Может ли агент полностью заменить тендерного специалиста?

Нет. Он закрывает разбор документации и первичную фильтрацию. Цена подачи, юридическая оценка контракта и подача заявки остаются за человеком.

Почему разбор одного лота стоит по-разному?

Стоимость зависит от числа позиций в спецификации и объёма документации. Лот на три позиции и лот на триста позиций различаются по расходу токенов на два порядка.

Как понять, что агент не выдумывает характеристики?

Требуйте ссылку на фрагмент исходного документа для каждого извлечённого требования. Если такой ссылки нет, проверить вывод невозможно.

Нужен ли агент, если тендеров мало?

При десяти лотах в месяц выгоднее ручной разбор. Экономика меняется, когда поток превышает несколько десятков лотов и специалист тратит на отсев больше времени, чем на подготовку заявок.

Что делать с лотами, где документация только в сканах?

Их обрабатывает OCR перед моделью. Качество зависит от исходника: договоритесь с поставщиком решения, как система помечает лоты с ненадёжным распознаванием, чтобы такие случаи уходили на ручную проверку.

Что проверить на своём потоке

Возьмите десять последних лотов, которые вы разбирали руками, и прогоните их через любое решение, которое рассматриваете. Сравнивайте не скорость, а два числа: сколько лотов система отсеяла правильно и сколько раз она сказала «подходит» там, где вы бы отклонили заявку. Второй показатель важнее: ложное «подходит» стоит вам подготовленной заявки и отклонения, а ложное «не подходит» стоит одного упущенного лота.