На рынке сейчас агентом называют всё подряд. Кнопочное меню в Telegram, if-else логику в n8n, GPT-обёртку с одним промптом. Разница важна: от неё зависит, что вы реально продаёте клиенту и что он получит. Держите чеклист:

Цель

Агент держит целевое состояние диалога на протяжении всего разговора: квалифицировать, записать, передать менеджеру в нужный момент. Он не просто реагирует на каждую реплику, а ведёт разговор к результату. Если система только отвечает на входящее сообщение без понимания общей цели — это автоматизация.

Состояние задачи

Агент помнит не только, что клиент писал раньше, но и на каком этапе находится задача: что уже собрано, чего не хватает, что подтверждено, что нужно сделать дальше. Если бот «помнит переписку», но не ведёт состояние процесса — это разговорный слой, не агент. Память не равно агентность.

Контекст

Бот помнит, что было три сообщения назад, и учитывает это. Если клиент меняет тему на середине, не теряется. Понимает смысл, а не ищет ключевые слова. Если бот живёт только в последнем сообщении — это автоматизация.

Решения

Бот сам выбирает следующий шаг исходя из ответа клиента. Умеет обрабатывать то, что не прописано в сценарии. Если все ветки прописаны руками и бот идёт строго по ним — это автоматизация.

Выбор инструментов

Агент сам понимает, когда нужно обратиться к CRM, календарю, базе знаний, API или передать человеку. Важен не сам факт интеграции, а то, что система выбирает — когда и зачем использовать инструмент. Если все вызовы жёстко зашиты под конкретный триггер — это автоматизация.

Действия

Агент создаёт сделку, бронирует слот, передаёт данные в CRM. Но сам факт действия — ещё не признак агентности. Система, которая создала сделку в CRM по одному жёсткому триггеру, остаётся автоматизацией. Разговорный агент, который сам решает что спросить, как уточнить, когда эскалировать — агент, даже если он ничего не «создаёт» в сторонних системах.

Проверка результата

Агент не просто вызывает действие, а проверяет итог: сделка реально создана, слот действительно забронирован, лид корректно классифицирован. Если система отправляет команду и не понимает, был ли результат — это автоматизация.

Квалификация

Агент задаёт уточняющие вопросы, когда информации не хватает, сам определяет — целевой лид или нет. Передаёт менеджеру структурированную карточку, а не историю переписки. Если передача происходит по кнопке или ключевому слову — это автоматизация.

Адаптация маршрута

Если клиент меняет цель или по ходу разговора появляются новые условия, агент перестраивает маршрут диалога. Если для каждого отклонения нужна отдельная вручную прописанная ветка — это автоматизация.

Ограничения

Агент учитывает рамки: не обещает того, чего нет в продукте, не выдумывает цены, не действует там, где нужна проверка человека. Если система просто генерирует «правдоподобный ответ» без контроля границ — это не зрелый агент, а рискованная автоматизация с LLM.

Автоматизация — это не плохо. Иногда клиенту нужно именно это: предсказуемый сценарий и быстрый ответ на типовой вопрос. Но если продавать это как агента — клиент почувствует разницу раньше, чем вы думаете.

Если хотите разобрать конкретный пример с вашей нишей, пишите в комментарии. А пока можете перейти на наш сайт и создать своего агента бесплатно в течение 7 дней!

В массовом найме (ритейл, логистика, сфера услуг) успех зависит от скорости ответа. Обычно рекрутеры вручную просматривают сотни откликов, а горячие соискатели в это время уже уходят к конкурентам, которые ответили быстрее. В 2026 году автоматизация HR становится единственным способом не сжечь бюджет на трафик впустую.

Мы внедрили автономного ИИ-агента для работы на HH.ru. Разбираем, как ИИ для HR меняет экономику найма и почему это не замена человека, а его самый эффективный инструмент.

Традиционная автоматизация подбора персонала часто ограничивается простыми рассылками, что не решает коренных проблем:

1. Рекрутеры физически не успевают давать обратную связь в мессенджерах вовремя.
2. До 50% времени уходит на попытки связаться с теми, кто не берет трубку.
3. Огромный объем нерелевантных анкет требует ручной фильтрации.
4. До 60% времени специалиста уходит на первичную квалификацию вместо проведения интервью.
5. Если кандидат не подошел на одну вакансию, его данные просто теряются в базе.

Как это работает: Реальный кейс на HH.ru

Вместо шаблонных ответов, чат-бот для рекрутера ведет живой диалог. Вот как выглядит типичная переписка ии-агента Александры с соискателем:

После внедрения ИИ-рекрутера 1 рекрутер перестал вручную обрабатывать 300-500 откликов в сутки, вся первичная квалификация перешла на ии-агента.

Реальные результаты после внедрения ИИ-бота:

• +180% к контактности: это результат мгновенной реакции. Когда человек получает ответ в чате через 2 секунды после отклика, вероятность того, что он продолжит диалог, в 3 раза выше, чем при звонке через час.
• 20+ часов экономии в неделю: один рекрутер перестает вручную обрабатывать 300–500 откликов в сутки. Вся рутинная квалификация «верха» воронки переходит на ИИ-агента.
• +60% конверсия в трудоустроенных: за счет того, что на финальные интервью к человеку приходят только проверенные, целевые и «прогретые» кандидаты.

Главный страх большинства людей, что автоматизация заменит рекрутера, на практике происходит наоборот – ИИ берет на себя только рутинные задачи: ответы на отклики, первичную квалификацию, назначение интервью. Рекрутер остается ответственным за: интервью, оценку soft skills.

Как запустить ИИ-рекрутера: этапы внедрения

Шаг 1. Создать аккаунт на платформе Neira

Заходим на сайт neira.sale, регистрируемся.

Шаг 2. Создать агента

Нажимаем на кнопку “Создать агента” и заполняем название, модель и описание будущего агента.

Шаг 3. Добавить промпт

Далее нам нужно добавить промпт, то есть инструкцию, которой будет следовать будущий ии-агент. Шаблон промпта есть в нашем Телеграм-канале.

Шаг 4. Протестировать диалог

Справа от промпта есть окно, где можно написать сообщение боту и протестировать, как он отвечает.

Шаг 5. Подключить Telegram или любой другой канал связи

Для этого переходим во вкладку “каналы”, выбираем нужный нам каналы связи и следуем инструкции.

Шаг 6. Подключить hh.ru

Чтобы подключить hh.ru к вашему аккаунту, нужно написать нашему менеджеру t.me/maksim_neira, и он поможет с подключением данного сервиса к ии-боту в Neira.

Теперь у вас есть готовый рабочий ии бот, который может заниматься первым этапом найма людей. Если вы получаете более 200 откликов в месяц и чувствуете, что рутина съедает время команды, мы можем показать, как выглядит автоматизированный флоу именно под ваши задачи.

Напишите t.me/maksim_neira, мы подготовим для вас расчет окупаемости и примеры логики диалогов для вашей ниши. Или заходите на сайт Neira и создавайте бота под свои задачи.

Многие компании теряют до 30% заявок просто из-за низкой скорости ответов на сообщения клиентов. Для интеграторов и промпт-инженеров это открывает огромный рынок Agentic AI — создания автономных сотрудников, которые закрывают первую линию общения.

Разберем как создать такого ии-бота на платформе Neira

1. Определить задачу бизнеса: например, квалификация пациента и запись на прием
2. Загрузить базу знаний в промпт: просто даем ссылку на сайт или загружаем PDF с прайсом и услугами. ИИ будет обучаться на этих данных мгновенно
3. Настроить алгоритм диалога: пишем системный промпт (например, по нашему шаблону), где указываем роль и правила общения
4. Настроить функцию handoff (когда агент бесшовно передает диалог живому администратору, сохраняя весь контекст): для подключения этой функции можно написать нашему менеджеру t.me/maksim_neira
5. Запустить бота: подключаем API мессенджера (WhatsApp/Telegram/Instagram/Facebook/JivoChat) и проверяем скорость ответа

Результат для клиента: +180% к контактности базы и до 20 часов освобожденного времени штатного сотрудника в неделю.

Экономика интегратора

Внедрение ИИ-агента на Neira позволяет вам зарабатывать на двух уровнях:

1. Разовая оплата: Вы берете деньги с клиента за архитектуру промпта, загрузку базы знаний и интеграцию с CRM.
2. Реферальный доход: Вы получаете 20% комиссии со всех оплат вашего клиента на платформе Neira.

Пример: вы привели 5 компаний с чеком за платформу 20 000 руб/мес. Ваш пассивный доход составит 20 000 руб. в месяц просто за то, что они пользуются вашим решением.

Мы создали условия, при которых вам выгодно расти вместе с нами:

• Выплаты до 20% без ограничений по времени.
• Если ваш клиент зарегистрировался сам, просто напишите нам его email, и мы привяжем его к вашему аккаунту.
• Наша команда поможет доработать функционал под сложные задачи вашего заказчика и ответит на любые технические вопросы.

Как стать партнером: Напишите нашему менеджеру Максиму в Telegram t.me/maksim_neira. Он пришлет реферальную ссылку, поможет настроить ваш первый handoff и даст доступ к закрытым шаблонам промптов!

Почему ваш бот галлюцинирует? Давайте разберем основные ошибки

1. Отсутствие жестких ограничителей. Если вы не прописали фразу: «Если ты не знаешь ответа на основе предоставленной базы знаний — вежливо скажи об этом и переведи диалог на человека», ИИ попытается додумать ответ, чтобы быть полезным.
2. Слишком абстрактные роли. Промпт «Будь вежливым менеджером» не подходит. Для B2B нужна жесткая структура: «Ты — ведущий эксперт по интеграции CRM. Твоя задача — квалифицировать лида по методу BANT. Не отвечай на вопросы о личной жизни или политике».
3. Линейное описание сценария. Обычные боты работают по дереву. ИИ-агент работает по интентам. Если вы пытаетесь заставить LLM идти по жесткому скрипту, она «ломается» на нестандартном вопросе клиента и начинает выдавать случайный бред.
4. Смешивание базы знаний и инструкций. Если в одном поле промпта лежат и правила поведения, и прайс-лист, и условия доставки, то ИИ может запутаться в приоритетах.
5. Игнорирование негативного контекста. Вы забываете прописать, чего боту делать нельзя. Например: «Никогда не подтверждай индивидуальные скидки более 10% без согласования с оператором».

Методика исправления

ИИ-агент — это динамическая система, которую нужно калибровать. У нас для этого есть 2 ключевых инструмента:

1. Тестирование в Sandbox (Песочнице)

Прежде чем выпускать агента к реальным клиентам, мы прогоняем его через десятки стресс-тестов в изолированной среде.

• Как это работает: Мы эмулируем поведение самого «вредного» клиента и смотрим, как агент держит удар и соблюдает ограничители (1 пункт). Если видим галлюцинацию, правим промпт в реальном времени.

2. Методология A/B тестирования промптов

Если конверсия в запись на демо просела, мы запускаем два варианта агента:

• Вариант А: Агент с мягким Tone of Voice и акцентом на эмпатию.
• Вариант В: Агент-технарь с жесткой структурой и упором на цифры.
• Результат: Через 100 диалогов мы видим по логам в CRM, какой подход дает меньше отказов и точнее квалифицирует лидов.

Шаблон качественного промпта мы уже выкладывали ранее в нашем Телеграм-канале, просто копируйте и вставляйте в личном кабинете Neira (ссылка). Создавайте своего ии-агента или пишите t.me/maksim_neira, чтобы заказать бота под ключ!

Мы уже делимся основными возможностями Neira, но есть фичи, которые пока остаются “за кадром”. Ими уже можно пользоваться, просто напишите нам в личные сообщения Телеграм.

Вот две из таких функций:

🧠 Распознавание изображений

Если пользователь отправляет картинку, агент Neira может понимать, что на ней: — считывать содержимое скринов (формы, сообщения, интерфейсы)

— ориентироваться в документах/заявках

— использовать картинку в контексте диалога (уточнять, подсказывать, помогать завершить действие)

Это удобно, когда клиенты вместо текста кидают скрин, агент не теряется и продолжает диалог осознанно.

📒 Умные заметки в AmoCRM

Neira может не только двигать лиды по воронке, но и собирает структурированное саммари по каждому диалогу прямо в notes AmoCRM:

— кто клиент и что ему важно

— какой продукт/оффер обсуждали^ какие были возражения

— на каком шаге остановились и что делать дальше

Формат саммари настраивается под вас: один раз задаёте структуру

— дальше агент автоматически заполняет её по каждому лиду. Эти фичи уже помогают нашим клиентам лучше понимать своих лидов и экономить время менеджеров на разбор переписок.

Если хотите увидеть, как это работает в вашей воронке, напишите @maksim_neira, и мы подключим вам бота. Собрать бота самостоятельно и протестировать бесплатно можно на сайте Neira.

ЗАДАЧА: Обрабатывай возражения клиентов вежливо, уверенно, с цифрами. Цель — перевести в следующий шаг (демо/покупка/созвон).

ПРАВИЛА:

1. Сначала признай возражение ("Понимаю вашу озабоченность")
2. Дай аргумент с цифрой/фактом
3. Задай вопрос, чтобы вовлечь
4. Предложи действие (ссылка/созвон)

ВОЗРАЖЕНИЯ + ОТВЕТЫ:

1️⃣ "Дорого" "Понимаю, цена важна. Клиенты окупают Neira за 7–14 дней (+300% лидов). Посчитаем ROI под ваш трафик? Вот калькулятор: [ссылка]"

2️⃣ "У нас есть менеджеры" "Отлично! Neira берёт 80% рутины, менеджеры фокусируются на сделках. Тест: 1 агент vs ваши 5 — увидите разницу за 3 дня."

3️⃣ "Сам разберусь / ChatGPT хватит" "ChatGPT хорош для текста, Neira — готовый продавец с интеграциями CRM, аналитикой, 24/7. Покажем, как она продаёт лучше: демо 5 мин?"

4️⃣ "Подумать/посоветоваться" "Конечно, важное решение. Дам кейс [ссылка на кейс] + персональный расчёт. Напишите через 2 дня, напомню? Когда созвонимся?"

5️⃣ "Уже пробовали ботов — не работает" "Знакомая история 😔 Наши клиенты выросли на 14x после Neira — другой уровень. Давайте протестируем на вашей базе 7 дней бесплатно?"

6️⃣ "Нет времени на настройку" "Понимаю. Настройка — 10 минут с нашей помощью. Видео-гайд [ссылка]. Подключим демо прямо сейчас?"

7️⃣ "Слишком сложно" "Наоборот! 3 клика: база → задача → запуск. Покажу на живом примере: пишите 'ДЕМО'."

Завершай всегда призывом к действию. Если не уверен, переспроси уточнения. Тон: уверенный помощник, а не продавец.

Как использовать:

1. Копируй в раздел “Инструкция агента” в Neira
2. Замени Имя/компания/ссылки на свои
3. Тестируй на реальных лидах — дообучается автоматически

Результат: 70% возражений превращаются в заявки.

7 дней бесплатного теста 150 контактов уже доступны на сайте Neira!

AI можно собрать быстро и запустить тоже, но если сделать это слишком рано, он начнёт ломать воронку вместо того, чтобы усиливать её.

Несколько сигналов, что стоит притормозить:

— Роботизированные фразы.

Если ответы звучат шаблонно и не подстраиваются под контекст — диалог не будет восприниматься как живой.

— Агент отправляет системные команды.

Когда в чате появляются куски инструкций или внутренней логики — это прямой признак плохо изолированного промпта.

— Дублирование сообщений

Агент повторяет одно и то же или зацикливается на одинаковых формулировках — значит, логика диалога неустойчива.

— Одна и та же фраза в начале каждого диалога

Отсутствие вариативности быстро выдает бота и снижает вовлечённость.

— Нет метрик вариативности ответов

Если вы не измеряете, насколько разнообразны формулировки и сценарии — вы не контролируете поведение агента.

— Один и тот же запрос, действия разные

Непредсказуемость решений говорит о слабой системе принятия решений или конфликтующих инструкциях.

— Принятие решений при недостатке данных.

Хороший AI уточняет. Плохой — «додумывает» и действует на предположениях.

— Скрытие ошибок за правдоподобным текстом

Самая опасная ситуация: агент звучит уверенно, даже когда не понимает запрос.

— Действия при неясных целях

Если цель диалога не зафиксирована чётко, агент будет «что-то делать», но не то, что нужно бизнесу.

Хороший AI-агент должен быть предсказуемым, тестируемым и встроенным в воронку, а не жить своей жизнью. Запускать стоит тогда, когда вы готовы доверить ему диалог и понимаете, что он будет делать в 90% сценариев.

Если интересно, в следующих постах разберём, как правильно готовить AI к запуску и что тестировать в первую очередь. А создать и протестировать своего агента можно бесплатно уже сейчас на сайте Neira.

В маркетинге реактивация — это стратегия вовлечения ранее неактивных пользователей обратно в цикл взаимодействия (например, повторная покупка, возврат на сайт, новая заявка).

Одним из инструментов реактивации являются триггерные пинги (дожимы) и автоматические цепочки, то есть follow-up сообщения, которые отправляются на основе поведения пользователя.

Follow-up — это повторное взаимодействие с пользователем после первого контакта. Его цель поддерживать диалог, напоминать о себе и помогать пользователю двигаться дальше по воронке, не создавая при этом дискомфорт.

Большинство follow-up не работают, потому что звучат как «ну вы там что?».

Вот несколько формулировок, которые мы используем в рабочих воронках для дожима пользователей👇

1️⃣ Нейтральное напоминание

Когда человек просто пропал:

«Просто напомню о себе: если вопрос ещё актуален, я рядом 😊»

Почему работает: без давления, без продаж, без “вы обязаны ответить”.

2️⃣ Follow-up с пользой

Когда пользователь сомневается:

«Пока вы думаете, могу подсказать, на что обычно обращают внимание в такой ситуации»

Почему работает: даёт ценность, а не просьбу ответить.

3️⃣ Follow-up через заботу

Если диалог был живым, но оборвался:

«Не хочу отвлекать, напишите, если будет удобно продолжить»

Почему работает: уважает время пользователя.

4️⃣ Follow-up с выбором

Когда важно понять статус:

«Подскажите, пожалуйста: ещё актуально вернёмся позже не актуально»

Почему работает: снижает когнитивную нагрузку, поэтому легче ответить.

5️⃣ Честный follow-up

Иногда самый простой:

«Проверяю, не потерялось ли моё сообщение выше»

Почему работает: звучит по-человечески, без манипуляций.

В Neira follow-up всегда привязан к стадии пользователя.

Создать и протестировать своего агента можно уже сейчас на нашем сайте

К нам постучалась арбитражная команда с запросом в обработке трафика, который они привлекают для iGaming-продуктов. Нужна была система, которая квалифицирует лидов, отправляет пуши и передаёт горячих клиентов менеджерам в CRM, всё на разных языках.

Задача

Разработать AI-алгоритм для Telegram, который:

• Принимает заявки и относительно языка обращения отвечает на нативном языке
• Делает первичную квалификацию лидов
• Управляет сложной системой пушей
• Интегрируется с AmoCRM
• AI-алгоритм должен самостоятельно передвигать карточки, менять описания лида относительно статуса и вводных данных клиента
• Работает без участия человека

Проблемы и решение

Ключевой проблемой в данной нише была обработка большого объема входящих лидов в реальном времени. Для этого наша команда добавила систему пушей: каждый день по несколько раз, разные сценарии, разные языки, разные часовые пояса.

Дополнительно требовалось стабильная интеграция с Telegram и AmoRM. В баинге даже один баг в синхронизации может привести к потере лида, некорректному статусу или отсутствию пушей, что напрямую бьет по ROI.

Мы разработали мультиязычного AI-бота для iGaming, который автоматически определяет язык и ведет пользователя по определенной воронке, не сбивая общий флоу. В начале алгоитм задает 1-2 квалификационных вопроса, после чего распределяет лида по определенным сценариям.

Далее AI-алгоритм:

• отправляем пользователям нужную воронку и цепочку пушей
• учитывает часовой пояс и стадию воронки
• синхронизирует все события с CRM

Менеджер получает лида с историей диалога, статусом, текущим этапов.

Результаты

• Ответ от нейронки за 0.03 секунду. Чтобы создать максимально нативное общение, мы ставим рандомизированное значение, относительно длины ответа. Во время ожидания пользователю отображается “typing…”
• 1925 контактов обработано и ни один не потерян
• Разгрузили менеджеров на 60-70%. Команда фокусируется на повторных депозитах, VIP-клиентах в рамках комплаенса
• Горизонтальное масштабирование без найма. При подключении новых источников арбитражного трафика AI-бот обрабатывает поток без увеличения команды
• AI-бот для iGaming 24/7. Мультиязычный AI-агент стабильно работает с казино-трафиком, корректно отправляет пуши и не теряет лидов

Если вы работаете в iGaming, беттинг или арбитраже трафика и ищите способ автоматизировать обработку лидов или хотите протестировать альтернативные решения, то наш отдел заботы (t.me/maksim_neira) может помочь создать, автоматизировать и довести результата вашу воронку.

Также наша команда работает с брендами и бизнесами, как например в этом случае (https://dzen.ru/a/aTZ723RgRyr1UxED), где мы уменьшили среднее время ответа до 5 секунд, а в среднем в месяц обрабатывали около 1500 контактов.

Создать своего бота и протестировать бесплатно можно БЕСПЛАТНО на сайте Neira в течение 7 дней.

Обучающие компании в сфере стоматологии сталкиваются с одной и той же проблемой: клиенты задают сложные профессиональные вопросы, а менеджеры по продажам не всегда знают, какой из 7000 курсов компании подходит под конкретный запрос.

Чтобы не терять лидов и улучшить качество обслуживания, одна из крупнейших EdTech-платформ для стоматологов внедрила систему AI-агентов от Neira на основе RAG-базы знаний.

Задача

Компания проводит лекции, вебинары и курсы для стоматологов из разных стран. Клиенты пишут:

«Хочу пройти курс по костной пластике», «Мне нужна программа по имплантологии», «Есть ли курс на английском с практикой?»

Менеджеры не всегда знали, где именно найти нужную программу, какие курсы актуальны и сколько они стоят в разных валютах. Чтобы ускорить процесс и увеличить конверсию в продажу, нужно было создать интеллектуальную систему подбора курсов на основе AI.

Решение от Neira

Была разработана интеллектуальная база знаний, работающая на основе RAG (Retrieval-Augmented Generation), которая объединяет контент из каталога курсов, описания программ, ценовые модели и внутренние материалы.

На базе этой базы знаний были созданы AI-агенты Neira, которые помогают менеджерам по продажам и клиентам:

• Отвечают на профессиональные вопросы стоматологов (по терапиям, имплантам, хирургии и т.д.).
• Подбирают подходящие курсы из 7000+, анализируя уровень, язык, формат и цену.
• Конвертируют запросы в продажи, предлагая релевантные и выгодные варианты.
• Работают на 5 языках: английском, испанском, французском, немецком и русском.
• Отображают цены в нужной валюте, в зависимости от страны клиента.

AI-агенты стали не просто инструментом продаж, а частью внутренней системы обучения.

Менеджеры теперь учатся на примерах ответов ИИ: видят, как правильно формулировать предложения, какие курсы релевантны запросам клиентов и как грамотно выстраивать диалог.

Раньше, чтобы разобраться в 7000 программах, новому сотруднику требовалось от полугода до года. Теперь достаточно 1–2 недель, чтобы начать продавать с помощью AI-подсказок.

Одно из решений, которое особенно понравилось клиенту — функция интеллектуальной подсказки. Если AI-агент не уверен в ответе, он не выдает ошибку, а прикладывает статью или материал из базы знаний.

Например:

Клиент спрашивает про курс по имплантатам — агент предлагает не только нужные курсы, но и дополнительную статью по имплантологии, чтобы пользователь мог разобраться глубже.

После успешного теста в мессенджерах клиент решил пойти дальше — создать веб-бота, встроенного прямо на сайт платформы. Теперь любой стоматолог сможет написать вопрос прямо на странице курса, а AI мгновенно подберёт программу и отправит на оплату.

Результаты

• Сокращение времени подбора курса с 10 минут до 30 секунд.
• Рост конверсии в оплату курсов на 35%.
• Ускорение обучения новых менеджеров более чем в 10 раз.
• AI-агенты обрабатывают более 1000 запросов в день.
• Поддержка 5 языков и автоматическое определение языка клиента.
• Мы достигли 80% правильных ответов.

Почему это работает

Использование интеллектуальной базы знаний позволило объединить человеческую экспертность и скорость AI.

Теперь менеджеры не боятся сложных вопросов, клиенты быстрее находят нужные курсы, а бизнес масштабируется без увеличения штата.

AI в обучении — это реальный инструмент повышения эффективности.

Сегодня AI-продавцы и AI-наставники Neira помогают компаниям обучать сотрудников, продавать образовательные продукты и сопровождать клиентов от первого вопроса до оплаты.

Neira делает знания доступнее, а обучение умнее.

Закажите разработку AI-бота под ключ прямо сейчас – https://t.me/maksim_neira

Сайт Neira 💜