> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://doc.nextbot.ru/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://doc.nextbot.ru/getting-started/kak-nachat.md).

# Как начать?

## Первые шаги: анализ и планирование 📃

Любой масштабный проект начинается с малого. Прежде чем внедрять ИИ-агента в свой бизнес, важно подумать и решить, **на каком этапе** ИИ-агент сможет помочь вам в вашем бизнесе.

#### Место внедрения ИИ-агентов сильно зависит от типа и сложности бизнеса:

Большинство пользователей сервиса создают ботов-квалификаторов — они первыми получают обращения клиентов из различных каналов связи (Telegram, Avito и т.д), задают необходимые вопросы и передают диалог в руки живых менеджеров.

Также, немало ИИ-агентов, которые не только квалифицируют клиентов, но и проводят консультации — отвечают на вопросы, задают их самостоятельно, поскольку обладают необходимой информацией, собирают ответы, записывают на приём.

А некоторые из них полностью автономны и активны на всех этапах: встречают клиентов, выявляют потребности, консультируют, отвечают и задают вопросы, узнают о наличии товаров или свободных слотов для записи, работают с возражениями и так далее. Иными словами, делают всё необходимое, чтобы довести сделку до завершения, даже если бизнес сложный и комплексный.

***

### Практический пример

Давайте разберем процесс подключения ИИ-агента на конкретном кейсе: в этом руководстве мы пройдем все этапы создания и интеграции ИИ-агента для малого бизнеса по продаже мяса — от начальных настроек до полноценного запуска в работу.

**Задача:** Разработать и подключить к Telegram-боту мясного магазина ИИ-консультанта, который будет приветствовать клиентов, отвечать на вопросы о продукции и доставке, оформлять заказы и передавать их в Telegram-группу для обработки менеджеров.

**Шаг за шагом:**

1. [**Регистрация**](/getting-started/kak-nachat/registration.md) **нового аккаунта Nextbot:** создадим и активируем аккаунт
2. **Создание первого** [**агента**](/getting-started/kak-nachat/sozdanie-agenta.md)**:** добавим агента с базовым функционалом и проведём его первичную настройку
3. **Добавление** [**справочника**](/getting-started/kak-nachat/napolnenie-bazy-znanii.md)**:** подключим справочник и заполним его, чтобы агент мог получать из него информацию и отвечать на типовые вопросы клиентов
4. **Функции для обработки заказов:** добавим и настроим [функции](/getting-started/kak-nachat/dobavlenie-funkcii.md), которые позволят агенту принимать заказы от клиентов и передавать их в телеграм-группу для обработки менеджера

Таким образом, за четыре шага мы создадим эффективного продавца-консультанта, который повысит производительность мясного магазина: увеличит количество принятых заказов благодаря круглосуточной доступности, мгновенным ответам и отсутствию необходимости в перерывах.

Начнём с [регистрации](/getting-started/kak-nachat/registration.md) на сервисе Nextbot.


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://doc.nextbot.ru/getting-started/kak-nachat.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.