Команда агентов в Claude Code собирает цитаты

В агентстве MANIFEST разработали систему ИИ-агентов на базе Claude Code для автоматического сбора дословных цитат целевой аудитории из открытых источников. Задача возникла из практической необходимости: маркетологам требуются реальные фразы клиентов со ссылками на первоисточники для создания заголовков, сценариев и текстов лендингов, а не обобщённые портреты аудитории. Ручной сбор двухсот цитат занимает около 40 часов, тогда как автоматизированная система справляется с этим за значительно меньшее время.

Архитектура решения строится вокруг жёсткого требования: каждая цитата должна быть найдена по ссылке и проверена на существование. Процесс разбит на несколько этапов — разведка площадок, параллельный сбор по ячейкам сетки критериев, независимая проверка и выявление паттернов. Сетка формируется по сегментам аудитории и критериям, каждый узел становится отдельным заданием для агента. Перед запуском сетка утверждается человеком, поскольку исправление таблицы дешевле повторного прогона.

Ключевое решение — разделение ролей сборщика и проверяющего. Проверяющий агент не имеет контекста сбора и получает только таблицу записей с инструкцией открыть каждую ссылку и найти фразу на странице. Это исключает ситуацию, когда агент подтверждает собственные находки. В полном прогоне сборщики принесли 96 цитат, после проверки осталось 93 — три были удалены, так как принадлежали исполнителям услуг, а не заказчикам.

Система поддерживает три режима работы с разными лимитами. Быстрый режим занимает около 15 минут и задействует 6–7 агентов для сбора 30–50 цитат, средний — около 30 минут с 10–11 агентами и 60–90 цитатами. Полный режим 31 июля 2026 года показал результат: 13 агентов, 1007 обращений к источникам, 1 час 38 минут и 93 подтверждённые цитаты по 8 критериям. Время определяется глубиной работы каждого агента, а не их количеством, поскольку они работают параллельно.

Основные источники данных — открытые площадки: комментарии на vc.ru и YouTube, форумы, отзывы на картах и отзовиках. Для vc.ru и YouTube разработаны отдельные скрипты, забирающие комментарии через публичные API, что снижает риск ошибок. Закрытые площадки вроде телеграм-чатов требуют ручного доступа или выгрузки. Скрипт сборки таблицы рассчитывает долю живых голосов: если она меньше двух третей, сбор считается неудачным и требует дособирания.

Анализ собранных цитат выявил характерные речевые паттерны. Формула боли собственников высокочековых услуг встретилась в 7 из 12 цитат: люди фиксируют нулевой результат словами «результата нет», «все по нулям», «нет записи». Возражение про цену почти не встречается — претензия касается непонятности, за что платят. Результат описывают действием: «запись», «звонок», «обращение», а агентство сравнивают с наймом сотрудника чаще, чем с другими агентствами.

Главный вывод работы: качество сбора определяют разделение ролей и лимиты, а не модель или количество агентов. Сборщик ищет, проверяющий без контекста подтверждает, у каждого чёткий потолок работы. Такой подход превращает 40 часов ручного ресерча в полтора часа с проверяемым результатом. Ограничения системы связаны с доступностью данных: ниши, где клиенты общаются в закрытых чатах, без ручного добора остаются пустыми.