Transcription
Новый ИИ Sim уничтожает N8 и набор агентов бесплатно. Я только что протестировал новейший конструктор рабочих процессов ИИ, о котором все говорят. И то, что я обнаружил, поразило меня. Я дал ему один запрос, всего один, и он построил целые бизнес-процессы за минуты, которые заняли бы часы в других инструментах. Сегодня я покажу вам, как именно Simai сравнивается с N8N и набором агентов OpenAI, и почему это может стать самым большим прорывом в автоматизации вашего бизнеса в этом году. И прежде чем мы углубимся, я хочу показать вам кое-что важное. И, как вы видите, я использую только бесплатную учетную запись. Никаких платных планов, никакого особого доступа, только бесплатная версия. Так что все, что я собираюсь вам показать, вы можете сделать прямо сейчас, не потратив ни копейки. Итак, OpenAI только что выпустил Agent Kit. N8N существует уже некоторое время, а теперь появился этот новый игрок под названием Simai. Все спрашивают меня, какой из них лучше. Поэтому я сделал то, что всегда делаю. Я протестировал их, все три, и я покажу вам, что именно произошло. Вот что я протестировал. Три реальных бизнес-процесса, такие, которые вам действительно нужны в вашем бизнесе, а не какой-то фальшивый демонстрационный бред. Тест один: рабочий процесс SEO, исследования ключевых слов. Тест два: рабочий процесс генерации лидов. Тест три: рабочий процесс онбординга клиентов. Каждый из них экономит часы ручной работы. Каждый из них приносит вам деньги. И каждый из них показывает вам, какой инструмент действительно работает. Позвольте мне начать с главного отличия, того, о чем никто не говорит. С Simai я дал ему один запрос. Вот и все. Одно предложение. Создайте рабочий процесс, который автоматизирует исследование ключевых слов и планирование контента SEO с использованием ИИ, и посмотрите, что произошло. ИИ-копилот внутри SIM начал строить. Он задал мне несколько вопросов. Какой триггер я хочу? Какие интеграции мне нужны? Куда должен идти вывод? Я сказал: "Продолжайте", и он автоматически построил весь рабочий процесс. Теперь позвольте мне подробно рассказать, что именно он создал. Он начал с триггера формы ввода. Эта форма имеет поля для начальных тем, локали, рынка, домена и количества ключевых слов, которые вы хотите получить на каждую начальную тему. Итак, вы можете ввести что-то вроде "безопасность умного дома" или "дрессировка собак" и указать, что вам нужно 200 ключевых слов на каждую начальную тему. Затем он создал ИИ-агента под названием "расширить начальные темы", который берет ваши начальные темы и использует GPT для генерации сотен вариаций длинных ключевых слов. Этот агент выводит структурированный JSON со всеми идеями ключевых слов. Но вот где он становится умным. Он добавил функцию нормализации и дедупликации, потому что при генерации сотен ключевых слов у вас будут дубликаты, вариации, похожие фразы. Эта функция автоматически очищает все. Затем он создал цикл под названием "цикл ключевых слов", который обрабатывает каждое ключевое слово индивидуально. Внутри этого цикла находится еще один ИИ-агент под названием "кластеризовать ключевое слово", который присваивает каждому ключевому слову кластер тем и определяет намерение поиска. Является ли оно информационным, коммерческим, транзакционным? ИИ выясняет это после завершения цикла. Он добавил функцию агрегации, которая группирует все ключевые слова по кластерам. Таким образом, вместо 500 случайных ключевых слов, у вас теперь есть они, организованные по темам, возможно, 30 или 40 отдельных кластеров. Затем он создал еще один цикл под названием "цикл кластеров", который берет каждый кластер и пропускает его через еще один ИИ-агент под названием "создать бриф". Этот агент создает полный контент-бриф для этого кластера. Он генерирует заголовки H2 и H3, вопросы FAQ, связанные сущности, которые следует упомянуть, предложения по внутренней ссылке, все, что нужно контент-писателю. Наконец, он создал три отдельные функции для построения таблиц данных. Одна для всех ключевых слов с их кластерами и намерениями, одна для сводок кластеров, показывающих, сколько ключевых слов в каждой группе, и одна для всех контент-брифов. Затем он подключил все три таблицы к Google Sheets. Одна вкладка для ключевых слов, одна вкладка для кластеров, одна вкладка для брифов. Все автоматически отформатировано и готово к использованию. И помните, я ничего из этого не настраивал. Я не настраивал циклы. Я не писал запросы для агентов. Я не создавал функции. ИИ-копилот построил все это из моего одного предложения. Теперь, вот где становится интересно. Я не написал ни строчки кода. Я ничего не перетаскивал. ИИ построил это для меня. И вот что еще. Он даже добавил режим предварительного просмотра, чтобы я мог тестировать без ключей API. Попробуйте сделать это в N8. Вы будете перетаскивать узлы в течение часа. Настраивая каждое отдельное соединение. Писать пользовательский код для логики кластеризации в Agent Kit. Забудьте об этом. Вы привязаны только к OpenAI. Нет коннектора Google Sheets из коробки. Нет способа так легко создавать циклы. Но подождите, позвольте мне показать вам тест два, потому что он действительно показывает мощь. Я сказал: "Создайте рабочий процесс генерации лидов, который использует ИИ для поиска, оценки и последующего взаимодействия с потенциальными клиентами". Снова один запрос. Копилот вернулся с планом. Поиск потенциальных клиентов с использованием Exer AI, оценка потенциальных клиентов по пользовательским критериям, генерация электронной почты, автоматическое последующее взаимодействие, все хранится в Google Sheets, электронные письма отправляются через Gmail, и он построил все это. Позвольте мне разбить то, что он на самом деле создал. Во-первых, он построил форму ввода с полями для поискового запроса, отрасли, размера компании, диапазона и количества потенциальных клиентов, которых вы хотите найти. Итак, вы можете сказать "B2B SAS компании в сфере здравоохранения", и он знает, что искать. Затем он создал ИИ-агента под названием "агент поиска потенциальных клиентов", который использует инструмент поиска ex для фактического сканирования веб-страниц и поиска компаний, соответствующих вашим критериям. Этот агент извлекает структурированные данные: название компании, URL веб-сайта, отрасль, количество сотрудников, фокус бизнеса, контактные должности, все, что вам нужно для связи. Затем, вот где становится интересно. Он создал цикл обработки, который обрабатывает каждого потенциального клиента. Но это не обычный цикл. Это цикл параллельной обработки, который может обрабатывать до трех потенциальных клиентов одновременно. Так вместо обработки одного лида, ожидания, а затем следующего, он обрабатывает трех одновременно. Гораздо быстрее. Внутри этого цикла он добавил агент квалификации потенциальных клиентов, который оценивает каждого потенциального клиента по нескольким критериям. Соответствие компании получает 30% веса. Возможность рынка получает 25%. Вероятность взаимодействия получает 25%. Доступность контакта получает 20%. Агент присваивает каждому лиду оценку от 1 до 100 и категоризирует их как "высокий приоритет", "средний приоритет", "низкий приоритет" или "не квалифицирован". Но это не все. После оценки он передает каждого квалифицированного потенциального клиента другому ИИ-агенту под названием "генератор электронной почты". Этот агент создает полностью персонализированное письмо для этого конкретного потенциального клиента. Он пишет убедительную тему письма на основе фокуса бизнеса компании. Он генерирует текст письма, который ссылается на конкретные вещи об их компании. Включает четкий призыв к действию. Каждое письмо уникально, а не шаблон с заполненными переменными. На самом деле, написано ИИ для каждого потенциального клиента. Затем он сохраняет все в Google Sheets. Название компании, отрасль, размер, веб-сайт, контактная информация, фокус бизнеса, оценка квалификации, уровень приоритета и сгенерированное письмо, все организовано по столбцам. И наконец, он добавил блок отправки Gmail, который фактически отправляет персонализированное последующее письмо каждому потенциальному клиенту. Он автоматически отслеживает всю исходящую связь. Весь конвейер от поиска потенциальных клиентов до отправки персонализированных писем, построенный из одного предложения для ИИ-агентов. Два цикла с параллельным выполнением, интеграция с Google Sheets, интеграция с Gmail, все связано и работает вместе. Теперь позвольте мне сказать вам кое-что важное. Дело не только в скорости. Дело в том, чтобы сделать это правильно. Копилот понял, что мне нужно. Он знал, что я захочу дедуплицировать лиды. Он знал, что я захочу параллельную обработку для скорости. Он знал, что я захочу, чтобы данные хранились где-то. Он знал, что я захочу отправлять электронные письма. Он продумал весь рабочий процесс лучше, чем я бы его спланировал. И вот в чем загвоздка. Он предоставил мне журналы выполнения, детальный мониторинг, использование токенов, отслеживание затрат, трассировку ошибок. Знаете что? N предоставляет базовые журналы. Вот и все. Agent Kit, никаких журналов выполнения вообще. Ноль. Удачи в отладке, когда что-то сломается. Но с SIM вы получаете настоящие журналы корпоративного уровня. Каждое выполнение рабочего процесса получает идентификатор выполнения. Вы можете щелкнуть любое выполнение и увидеть, что именно произошло на каждом шаге. Вы видите, сколько времени занял каждый блок. Вы видите точные входные и выходные данные для каждого агента. Вы видите, сколько токенов было использовано каждым вызовом ИИ. Вы видите стоимость выполнения, разбитую по блокам. Если что-то выходит из строя, вы получаете детальную трассировку ошибки, показывающую, где именно и почему она произошла. Вы даже можете ссылаться на эти журналы выполнения в копилоте. Вы можете сказать: "Почему этот рабочий процесс вышел из строя", и он проанализирует журналы и скажет вам. Этот уровень наблюдаемости критически важен для производства. Вы не можете исправить то, чего не видите, а SIM показывает вам все. Позвольте мне показать вам тест три: онбординг клиентов. Я сказал: "Создайте рабочий процесс автоматизации бизнеса, который управляет онбордингом клиентов и назначением задач". Копилот задавал умные вопросы. Какой у вас метод приема? Где вы храните данные клиента? Какой инструмент управления задачами? Как вы общаетесь с клиентами? Я сказал: "Решай сам". И он принял умные решения. Google Forms для приема, Google Sheets для хранения данных, автоматическое создание задач, уведомления по электронной почте, бронирование календаря для встреч. Он даже добавил валидацию, обработку ошибок, круговое назначение, напоминания SLA. Это реальный бизнес-процесс. Такой, за построение которого агентства берут тысячи, а SIM построил его за минуты. Позвольте мне показать вам конкретные компоненты, которые он создал. Во-первых, он построил форму ввода под названием "прием онбординга" со всеми необходимыми полями. Название компании, веб-сайт, имя и электронная почта основного контактного лица, номер телефона, уровень пакета, который может быть стандартным или премиальным, дата начала, часовой пояс, регион, специальные заметки или требования, все, что вы бы спросили нового клиента. Затем он добавил блок валидации с регулярными выражениями, который проверяет, заполнены ли все обязательные поля и является ли адрес электронной почты действительным. Если что-то не так, он останавливает рабочий процесс и возвращает ошибку валидации. Никакие плохие данные не проходят. После успешной валидации он создает запись в Google Sheets. Но перед сохранением данных он добавил функцию под названием "создать план задач", которая генерирует пользовательский список задач на основе выбранного клиентом пакета. Стандартный пакет получает один набор задач. Премиум получает более полные задачи. Каждая задача имеет заголовок, описание, срок выполнения, рассчитанный от даты начала, и назначенного владельца. Назначение владельца использует круговую логику, чтобы задачи распределялись равномерно между вашей командой, никто не перегружен. Затем он создал цикл под названием "для каждой задачи", который обрабатывает каждую задачу в этом плане. Для каждой задачи он отправляет внутреннее электронное письмо через Gmail назначенному члену команды с заголовком задачи, сроком выполнения и деталями клиента. Таким образом, все точно знают, что им нужно делать и когда. В то же время он создает событие в календаре Google для встречи по запуску клиента. Он автоматически планирует ее на дату начала, приглашает как назначенного владельца, так и клиента на встречу. Он включает описание с названием компании клиента и уровнем пакета. Все настраивается автоматически. После создания события запуска он отправляет приветственное письмо клиенту. Это письмо проходит через другого ИИ-агента, который генерирует персонализированный приветственный текст. Он включает следующие шаги. Он подтверждает их пакет. Он сообщает им о встрече. Он ставит в копию назначенного владельца, чтобы он был в курсе. И наконец, он возвращает сводный ответ с названием компании, назначенным владельцем пакета и ссылкой на событие календаря запуска. Весь процесс онбординга от приема до назначения задач, от планирования встреч до общения с клиентами, полностью автоматизирован, построен из одного запроса с валидацией, обработкой ошибок, круговым назначением и интеграцией Gmail и календаря, все работает вместе. Теперь позвольте мне объяснить, почему это важно. Во-первых, это действительно открытый исходный код. Лицензия Apache 2.0. Вы можете размещать его самостоятельно. Вы владеете своими данными. N8, вопрос, лицензия на добросовестное использование с ограничениями. Agent Kit, вообще не открытый исходный код. Во-вторых, он работает с любым поставщиком ИИ. OpenAI, Anthropic, Google, Grokes, Cerebras, локальные модели, Agent Kit, только OpenAI. Вот и все. Вы привязаны. В-третьих, более 80 интеграций из коробки. Gmail, Slack, Notion, Air Table, GitHub, Google Sheets, и он поддерживает протокол MCP. Таким образом, вы можете добавлять пользовательские интеграции. У N8N больше интеграций в общей сложности, но SIM имеет все необходимое для рабочих процессов ИИ, и он быстро растет. В-четвертых, база знаний. Это огромно. SIM имеет встроенный векторный поиск. Загрузите свои документы, PDF, файлы Word, Excel, markdown. Он автоматически обрабатывает их, генерирует вложения, делает их доступными для поиска. Вы можете создавать RAG за минуты. Не требуется внешняя векторная база данных. Agent Kit этого не имеет. N8N этого не имеет. Позвольте мне объяснить, почему это важно. База знаний основана на PG Vector, расширении PostgreSQL, которое выполняет семантический поиск, а не просто сопоставление ключевых слов. Он понимает смысл в контексте. Таким образом, вы можете загрузить документацию своей компании, свои маркетинговые планы, спецификации продуктов, статьи поддержки клиентов, и ваши ИИ-агенты смогут интеллектуально искать по всему этому. Вы можете задавать вопросы на естественном языке. Вы можете искать по концепции. Он поддерживает несколько языков. Вы можете настроить размеры фрагментов от 100 до 4000 символов в зависимости от вашего варианта использования. И все это встроено. Вам не нужно настраивать Pinecone. Вам не нужно вручную настраивать вложения. Вам не нужно управлять отдельной векторной базой данных. Это просто работает. Это делает создание RAG-агентов тривиальным. Ваш ИИ может получить доступ ко всей базе знаний вашей организации с контекстно-зависимой точностью. Это мощно. В-пятых, командная работа, редактирование в реальном времени, одновременная работа нескольких человек, комментарии, разрешения. Идеально подходит для агентств, идеально подходит для команд. В-шестых, этот ИИ-копилот. Это секретное оружие. Вы можете ссылаться на рабочие процессы, документацию, журналы выполнения, вашу базу знаний, и он поможет вам строить. Он объясняет концепции. Он предлагает улучшения. Он может даже редактировать ваши рабочие процессы, когда вы одобряете. Я использовал много ИИ-инструментов. Это отличается. Он действительно понимает построение рабочих процессов. Позвольте мне объяснить, насколько это мощно. Копилот находится прямо в редакторе. Вы можете использовать контекстное меню "@" для ссылки на конкретные вещи. Вы можете упомянуть свои рабочие процессы и задавать о них вопросы. Вы можете упомянуть блоки и получить объяснения того, как они работают. Вы можете упомянуть свои базы знаний, чтобы предоставить копилоту доступ к вашей документации. Вы можете упомянуть шаблоны из библиотеки. Вы можете даже упомянуть журналы выполнения для отладки сбоев. Копилот имеет полный контекст всего в вашем рабочем пространстве. И это не только для ответов на вопросы. Он может фактически вносить изменения. Вы можете сказать ему: "Добавь обработку ошибок в этот рабочий процесс", и он вставит соответствующие блоки. Вы можете сказать: "Оптимизируй это для параллельной обработки", и он перестроит поток. Вы можете спросить: "Почему этот рабочий процесс медленный", и он проанализирует ваши журналы выполнения и предложит конкретные улучшения. Он объясняет сложные концепции простыми словами. Он предлагает лучшие практики. Он обнаруживает ошибки до развертывания. Это похоже на парное программирование с экспертом, который знает платформу вдоль и поперек. И это значительно ускоряет разработку. Вместо того, чтобы читать документацию и разбираться, вы просто спрашиваете, и он показывает вам или строит это для вас. В этом разница. Теперь, вот что я хочу, чтобы вы поняли. Построение ИИ-рабочих процессов — это не инструмент. Это решение реальных проблем. Можете ли вы автоматизировать исследование ключевых слов? Можете ли вы автоматически генерировать лиды? Можете ли вы онбордить клиентов без ручной работы? Вот что имеет значение. И по моим тестам, SIM делает это проще всего. Один запрос для начала. Он строит это для вас. Вы настраиваете то, что вам нужно. Вы развертываете. Готово. Никакого перетаскивания узлов часами. Никакого написания пользовательского кода, если вы этого не хотите. Никакого застревания в аду конфигурации, только результаты. Позвольте мне показать вам кое-что еще. Рабочие процессы, которые я построил, готовы к производству. Рабочий процесс SEO находит ключевые слова, кластеризует их по намерениям, генерирует контент-брифы, выводит в Google Sheets, готов к использованию сегодня. Вы буквально можете запустить это завтра для своего бизнеса. Введите свои начальные темы, нажмите "запустить", вернитесь через 10 минут к электронной таблице, полной кластеров ключевых слов и контент-брифов. Ручное исследование не требуется. Рабочий процесс генерации лидов находит потенциальных клиентов, оценивает их, отправляет персонализированные письма, отслеживает все, готов генерировать лиды сегодня. Вы можете настроить его для еженедельного запуска. Каждый понедельник он находит 50 новых потенциальных клиентов на вашем целевом рынке, оценивает их, отправляет персонализированные обращения, пока вы занимаетесь другой работой. Вы просто проверяете Google Sheet, чтобы увидеть, кто ответил. Рабочий процесс онбординга собирает информацию о клиенте, создает задачи, бронирует встречи, отправляет приветственные письма, готов онбордить клиентов сегодня. В тот момент, когда кто-то заполняет вашу форму приема, запускается вся последовательность онбординга. Назначаются задачи, планируется встреча, отправляется приветственное письмо, ваша команда уведомляется, ручная координация не требуется, шаги не забываются, не демо, не прототипы, реальные работающие системы, и я построил их за меньшее время, чем требуется для просмотра учебника по N. Каждый рабочий процесс имеет реальную обработку ошибок, реальную валидацию данных, реальные интеграции с инструментами, которые вы уже используете. Это не концепции. Это производственные системы, которые вы можете развернуть прямо сейчас. Итак, вот мой вызов для вас. Выберите один рабочий процесс, который вы делаете вручную, одну вещь, которая занимает часы каждую неделю, один процесс, который, по вашему мнению, должен быть автоматизирован. Зайдите на sim, дайте ему один запрос, посмотрите, что он построит. Держу пари, вы будете удивлены. Не потому, что это магия, а потому, что он действительно разработан для решения этой проблемы. И это имеет все значение. Теперь, если вы хотите углубиться в эти вещи, у меня есть кое-что для вас. Внутри AI Money Lab у нас есть точная SOP и процесс для создания этих рабочих процессов. Более 100 различных вариантов использования, пошаговые учебники, более 28 000 участников получают пользу каждый день. Вы можете получить все видеозаметки и ресурсы там тоже. Ссылка в комментариях и описании. Джулиан читает каждый комментарий. Так что дайте нам знать, над чем вы работаете. Увидимся в следующем.