Обзор сервиса Chat Assistant

Сервис получает события из чатов с клиентами, подбирает активную версию агента, запускает ее в соответствии с настроенным сценарием, отправляет запросы к модели с динамической схемой доступных шагов, обрабатывает ответ и выполняет различные действия в системе.

В сервисе можно настроить как автономного агента для обработки обращений в чатах, так и AI-автоматизацию отдельных рутинных задач: распределение диалогов по контексту обращения, анализ и сохранение информации из переписки, а также помощь менеджеру во время работы с клиентом.

Создать нового агента можно в разделе «Автоматизация» → «AI-агенты». Для этого служит кнопка «Новый AI-агент» в правом верхнем углу.

Базовые возможности агента:

• доступ к переписке с клиентом в чате (с момента включения агента на канале)
• ответы на сообщения клиента, если диалог назначен на бота
• поиск информации в базе знаний и ответы на её основе
• работа с каталогом товаров системы (если включена соответствующая настройка)
• чтение информации о клиенте, сохранённой в системе
• поиск заказов клиента по фильтрам
• получение значений системных справочников (например, типов доставки и оплаты)
• отправка клиенту карточек товаров и заказов
• вызов пользовательских шагов сценария
• установка значений сигналов, доступных в настройках

Конкретные возможности агента определяются доступными шагами сценария и действиями, настроенными пользователем внутри них. Через шаги сценария можно настроить сбор и сохранение данных клиента, создание и изменение заказов, установку тегов, распределение диалогов между менеджерами и другие действия в системе.

Зоны ответственности

1. Клиент в чате пишет сообщения в свободном формате, присылает изображения, файлы, голосовые сообщения и, в общем, поставляет неструктурированный контекст для работы агента.
2. Пользователь системы настраивает агентов для выполнения определенных задач в чате: определяет инструкции, проектирует сценарий и доступные действия в системе, а также тестирует поведение агента. Пользователь выступает доменным экспертом в области, с которой работает CRM-система, и определяет логику автоматизации.
3. AI-помощник хорошо понимает внутреннее устройство агентов и помогает пользователю настраивать, проверять и отлаживать их работу в системе.
4. Агент получает инструкции, доступные шаги сценария и сигналы настроенные пользователем. Главная задача агента – извлекать из контекста переписки с клиентом структурированные данные и формировать набор шагов сценария с корректно заполненными параметрами. Агент не выполняет действия самостоятельно, а только возвращает подготовленный набор шагов для последующего исполнения.
5. Система проверяет данные возвращаемые агентом, выполняет шаги сценария, вместе с настроенными в них действиями и изменяет состояние системы.

Это ключевой барьер безопасности: клиент не имеет прямого доступа к действиям в системе, а агент ограничен рамками разрешённого сценария, не знает и не контролирует низкоуровневое исполнение шагов сценария. Пользователь системы заранее определяет, какие действия и в какой момент могут быть выполнены на основе данных, полученных агентом.

Основные функциональные компоненты

Обработка событий

Преобразуют внешние события из чатов в запуск или остановку агента, а также в выполнение event-шагов сценария, предназначенных для автоматического запуска различных действий.

Настройки агентов

Определяет конфигурацию агента: на каких каналах и в какое время должен работать агент, какой язык и формат сообщений должен использовать для ответа.

Слоты для промпта

Позволяют задавать общие инструкции для агента в нескольких специализированных слотах. Каждый слот автоматически размещается системой в соответствующей части конфигурации агента, чтобы инструкции находились максимально близко к связанному с ними контексту и использовались моделью более последовательно.

Основной промпт-слот содержит ключевые инструкции для позиционирования агента и его общих правил работы. Дополнительно можно отдельно задавать инструкции для рабочего и нерабочего времени, формата ответов, взаимодействия с каталогом товаров, работы с базой знаний и других аспектов поведения агента.

База знаний

Содержит документы, сохранённые и проиндексированные в системе, на основе которых агент может искать информацию и формировать ответы в чате.

Если агент не смог ответить на вопрос клиента, он может автоматически предложить пополнить базу знаний новой информацией. После проверки и модерации пользователем системы такой документ сохраняется и становится доступен агенту во время дальнейшей работы.

Цикл работы агента

После запуска агент может работать несколько итераций, выполняя определенную полезную работу в системе. Агент может остановится сам, для получения необходимого контекста, или он будет остановлен автоматически по настроенным правилам сценария.

Сценарии работы

Позволяет настроить логику поведения агента за счет выполнения определенной заранее последовательности шагов и подготовки данных, связанных с этими шагами.

Вместо набора общих инструкций, которые агент может проигнорировать или забыть, сценарий задаёт структуру выполнения определенной задачи, разбивая ее на отдельные шаги. Агент вызывает эти шаги в подходящие по контексту моменты переписки, следует сценарию и получает новые инструкции или задачи на каждом этапе выполнения. При этом модели доступны только те шаги, которые разрешены в текущем состоянии сценария.

Такой подход позволяет создавать многоходовые сценарии работы, в которых важны последовательность действий, предсказуемость поведения агента и точность выполнения определённых команд.

Действия в системе

По сути, набор всех возможных действий, которые агент может совершать в системе, вызывая определенные шаги сценария. Включают работу с CRM системой (сохранение информации о клиенте, управление корзиной клиента, создание заказов, установка тегов диалога), работа с MG чатами (отправку сообщений разного типа, распределение и закрытие диалога), а также действия для управления самим агентов (запустить или остановить агента, дать ему дополнительные инструкции для работы или попросить выполнить определенный шаг сценария).

Отложенные запуски шагов

Позволяют запускать агента и отдельные шаги сценария через заданный промежуток времени с учетом добавленных расписаний и рабочего времени системы.

Сигнальная система

Выполняет фоновый анализ переписки по заданным критериям, извлекает дополнительный контекст и при необходимости может влиять на работу основного агента.

Главный поток работы

В самом общем виде работа агента проходит через несколько этапов:

1. В чате что-то происходит — например, клиент написал сообщение.
2. Система определяет, какой агент должен это обработать, и запускает его.
3. Агент разбирает разговор и решает, что сделать дальше по сценарию.
4. Система выполняет нужные действия — отвечает клиенту, сохраняет данные, передаёт диалог оператору — и ждёт следующего события.

Модуль бота Chat Assistant

К системе агент подключается как интеграционный модуль бота и работает в чате от его имени.

Раздел «AI-агенты» доступен только пока модуль активен: если его деактивировать, управление агентами станет недоступно.