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Expertise · KI-Assistenten

Assistenten, die auf den Kanälen antworten, auf denen Ihre Kunden schreiben, aus Ihren Informationen, und die das Gespräch an einen Menschen übergeben, wenn sie ihre Rolle überschreiten.

Wir implementieren Textassistenten auf unserer Plattform aichat.md, die produktiv läuft. Die Arbeit umfasst verbundene Kanäle mit eigenem Code, eine indexierte Wissensbasis, Werkzeuge, die in Ihren Systemen ausgeführt werden, und einen dokumentierten Übergabepfad an einen Menschen in der Datenbank.

Bereits gebautServiciul se sprijină pe o platformă proprie aflată în producție, nu pe o promisiune. `https://aichat.md` răspunde public (307 către `/ro`, verificat 06.09.2026), iar comportamentele descrise mai jos sunt citite din schema bazei de date și din rutele platformei, cu fișier și linie: pragurile căutării, tipurile de unelte și timpul lor maxim, stările firului de discuție, jurnalul de preluare. A doua implementare proprie citată este funcția de catalog de magazin (`storeCatalog.service.js` plus trei unelte încorporate), scrisă ca funcție de platformă în locul uneltelor per client. Ce nu susține dovada spunem la fel de explicit: mesajele din șablon WhatsApp nu există în cod, deci nu promitem mesaje proactive în afara ferestrei de 24 de ore.

Ein nützlicher Assistent ist nicht einer, der schön schreibt, sondern einer, der mit den echten Informationen des Unternehmens verbunden ist und weiß, wo er aufhören muss. Unsere Arbeit beginnt mit dem Kanal, auf dem Ihre Kunden schreiben, und endet bei der Person, die das Gespräch übernimmt, wenn der Assistent nichts mehr zu sagen hat. Dazwischen setzen wir Wissen, Werkzeuge und Grenzen.

Die Plattform, auf der wir bauen, ist aichat.md, von uns erstellt und in Produktion. Das verändert die Natur des Dienstes: Wir integrieren keine Blackbox eines Dritten, sondern konfigurieren ein System, in dem wir jede Schwelle lesen und jedes Verhalten ändern können. Wenn wir sagen, dass die Antwort standardmäßig fünf Fragmente aus Ihren Dokumenten verwendet, mit einer Similaritätsgrenze von 0,70 und 30% Gewichtung für die Wortübereinstimmung, dann sind das Werte aus dem Datenbankschema, keine Broschürenbeschreibung.

Die Kanäle mit eigenem Code, geprüft am 06.09.2026, sind sechs: Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, das Widget auf der Website und WhatsApp Business über Cloud API auf Graph v22.0. Jeder hat sein eigenes Modul, keine angekreuzte Box — und die Unterschiede zwischen ihnen zählen in der Praxis: Messenger kann ein Produktkarussell anzeigen, Instagram nicht, weil Meta auf Instagram keine generischen Vorlagen anbietet.

Der Teil, den Kunden unterschätzen, ist die Übergabe an einen Menschen. In aichat ist sie kein Versprechen, sondern ein Zustand in der Datenbank: Der Faden ist `bot` oder `human`, das Übernahmelog unterscheidet zwischen Übernahme durch einen Menschen, Rückkehr zum Bot und automatischer Reaktivierung, und der Faden hat separat einen Zustand zur Einhaltung der Antwortzeit — `ok`, `warning`, `breached`. Am Monatsende kann gezeigt werden, wie viele Gespräche übernommen wurden und in welcher Zeit.

Was dazugehört

Die Arbeit, nach Bestandteilen

Wir verbinden den Kanal und prüfen, was passiert, wenn er schweigt

Sechs Kanäle haben eigenen Code in der Plattform: Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, Web-Widget und WhatsApp Business Cloud API auf Graph v22.0. Die Meta-Anbindung erfolgt über Embedded Signup. Bei jedem Kanal prüfen wir auch den unangenehmen Fall, nicht nur die erste erfolgreiche Nachricht: Ein abgelaufenes Seiten-Token stoppt den Kanal still, nicht mit sichtbarem Fehler, deshalb hat die Plattform Token-Monitoring und Benachrichtigung bei Ablauf.

Wir indizieren das Wissen und setzen die Schwellen fest, nach denen gesucht wird

Dokumente und Seiten werden in Fragmente mit Content-Hash und `text-embedding-3-small`-Embeddings zerlegt. Die Standardwerte, mit denen wir starten und die wir dann anpassen: fünf Fragmente pro Frage, Similaritätsgrenze 0,70, hybride Suche, 0,30 Gewichtung für die Wortübereinstimmung, Quellenzuordnung aktiviert. Jede Abfrage kann mit den zurückgegebenen Fragmenten, den Scores und den Zeiten protokolliert werden — also hat „warum hat es so geantwortet“ eine Antwort mit Daten, nicht mit Annahmen.

Wir verbinden die Werkzeuge mit den Systemen, die ausführen

Ein Werkzeug kann ein Webhook zu Ihrem System sein, mit Methode und frei gewählten Headern, ein von der Plattform ausgeführtes Stück JavaScript-Code oder ein in die Plattform eingebettetes Werkzeug. Jedes hat eine maximale Ausführungszeit, standardmäßig 15 Sekunden. Die praktische Konsequenz, vor dem Vertrag gesagt, nicht danach: Eine Integration, die in 40 Sekunden antwortet, muss asynchron gemacht werden, nicht in das Gespräch gezwungen.

Lebender Katalog, verbunden mit der Ladenadresse

Für Shops gibt es drei eingebaute Werkzeuge — `store_catalog_search`, `store_catalog_match`, `store_catalog_product` — über einen gemeinsamen Katalogdienst. Für WooCommerce ist die Store API öffentlich, daher verbindet sich der Shop mit der Website-Adresse, ohne Zugangsschlüssel. Früher wurde der Katalog als separates Werkzeug für jeden Kunden geschrieben; er wurde genau deshalb zu einer Plattformfunktion, weil sich die Variante mit auf den Kundennamen geschriebenen Werkzeugen nicht warten ließ.

Übergabe an einen Menschen, mit Protokoll

Der Thread hat einen expliziten Status `bot` oder `human`. Das Übernahmeprotokoll kennt drei Aktionen: Übernahme durch einen Menschen, Rückkehr zum Bot und automatische Reaktivierung. Separat hat der Thread einen Status der Einhaltung der Antwortzeit: `ok`, `warning`, `breached`. Das Übernahmemodul der Plattform hat Warteschlange und Rollen. Wir legen schon im ersten Gespräch fest, wer übernimmt und in welcher Zeit, weil dieser Status ab dem ersten Thread gemessen wird und nicht später hinzugefügt wird.

Sprache in der schriftlichen Unterhaltung

Die per WhatsApp oder Telegram empfangene Sprachnotiz wird mit `whisper-1` transkribiert und als Text in die Unterhaltung übernommen. Die Antwort kann zurück als Sprache gesendet werden, über `tts-1` oder über ElevenLabs, mit Stabilitäts- und Ähnlichkeitseinstellungen pro Stimme. Für jemanden, der diktiert statt zu schreiben — ein Handwerker vor Ort, ein Fahrer — ist das der Unterschied zwischen einem nutzbaren und einem dekorativen Kanal.

Übersetzung in der Unterhaltung, heute in nur eine Richtung

Die Antwort des Operators kann in die Sprache des Kunden umgeschrieben werden, mit dem Ton des Agenten und ohne Fakten hinzuzufügen. Die umgekehrte Richtung — die Nachricht des Kunden für den Operator übersetzt — existiert im Code zum Prüfdatum nicht, daher liest der Operator das Original. Wir erwähnen das, weil es der Unterschied zwischen einem Team ist, das einem russischen oder englischen Kunden dienen kann, und einem, das glaubt, es könne es.

Verhalten bei doppelten Nachrichten und bei Schüben

Der Meta-Webhook sendet dieselbe Nachricht tatsächlich erneut: Die Deduplizierung erfolgt über die Nachrichten-ID, mit 120 Sekunden Gedächtnis. Und wenn jemand drei Zeilen nacheinander schreibt, werden sie in einem 15-Sekunden-Puffer gesammelt und erhalten eine einzige Antwort, auf alles, was der Mensch geschrieben hat, nicht drei Teilantworten.

Das Modell ist nicht an einen Anbieter gebunden

Die Aufrufe laufen über ein eigenes Gateway unter `api.megapromoting.com/v1`, das für alle Backend-Anbieter die OpenAI-Form spricht. Das Modell wird pro Assistent ausgewählt und kann geändert werden, ohne die Integration neu zu schreiben. Für Embeddings verwenden wir `text-embedding-3-small`.

Wie es aussieht

Der Weg, Schritt für Schritt.

01

Wir wählen den Kanal und die Person, die übernimmt

Ein Kanal, ein Publikum, ein verfolgtes Ergebnis. Im selben Gespräch wird festgelegt, wer die mit `human` markierten Threads übernimmt und in welcher Zeit. Wir liefern: die Liste der Szenarien, die der Assistent abdeckt, und die explizite Liste derer, die er nicht abdeckt.

02

Wir verbinden die Quellen und prüfen, was aus ihnen herauskommt

Dokumente und Seiten gehen als Wissensquellen ein. Bei Katalogen prüfen wir die extrahierten Produkte einzeln dort, wo der Preis zählt. Wir liefern: die indexierten Quellen, die für Ihren Fall eingerichteten Suchschwellen und einen Satz Kontrollfragen mit den erhaltenen Antworten.

03

Wir verbinden die Werkzeuge und testen den langsamen Fall

Webhook an CRM oder ERP, Code für eigene Transformationen, eingebautes Werkzeug für das, was bereits existiert. Wir testen den langsamen Fall und den Fehlerfall, nicht nur den Erfolgsfall, weil die 15-Sekunden-Grenze entscheidend ist. Wir liefern: die konfigurierten Werkzeuge und das dokumentierte Verhalten bei Überschreitung der Grenze.

04

Wir öffnen den Kanal mit aktivierter Überwachung

Der Kanal geht mit aktivierter Token-Überwachung in Betrieb und mit mindestens einmal geübter menschlicher Übernahme an einem realen Fall. Wir liefern: Zugang zum Dashboard, die Übernahmeprozedur und die Punkte, an denen das System sich selbst stoppt.

05

Wir lesen die Protokolle und justieren

Nach den ersten echten Gesprächen sieht man sich das Abfrageprotokoll an: was gefunden wurde, mit welchem Score, in welcher Zeit. Von dort aus werden der Schwellenwert, die Anzahl der Fragmente oder der Quellentext angepasst. Wir liefern: die Liste der vorgenommenen Änderungen und den Grund für jede einzelne.

Drumul unui mesaj1canal conectat2dedublare peidentificator șitampon de 15 secunde3căutare în surseletale (5 fragmente,prag 0,70)4unealtă cu limită de15 secunderăspuns cu sursă, sautrecere pe stareahuman cu jurnal depreluare
Drumul unui mesaj

Die Daten

Was wir anfassen, wo die Daten liegen und wie lange sie bleiben

Die Fragen, die jede Person mit einem Datenschutzbeauftragten stellt — hier gestellt, bevor er sie stellt.

Wo die Gespräche gespeichert werden
MySQL, auf dem eigenen Server in Microsoft Azure. Das Schema hat über 80 in Prisma modellierte Tabellen, mit getrennten Tabellen für Meta-Threads, Telegram-Threads, 999.md-Threads, Kommentare, Etiketten, interne Notizen und das Audit-Protokoll.
Die Kanal-Token werden verschlüsselt gespeichert
Das WhatsApp-Token wird verschlüsselt mit Fernet gespeichert, mit Rückkehr zu Klartext nur für ältere Einträge. Die Nachrichten haben ein eigenes Verschlüsselungsmodul im Kanaldienst. Es gibt Tokenüberwachung und Benachrichtigung beim Ablauf.
Was das Widget sieht und woher
Das Widget hat eine Liste erlaubter Ursprünge pro Assistent. Das Standardverhalten muss bekannt sein: Wenn die Liste leer ist, wird die Prüfung bestanden — eine aus Kompatibilitätsgründen für ältere Installationen getroffene Wahl, so im Code festgeschrieben. Das bedeutet, dass die Domain-Einschränkung bei jeder Implementierung, die sie erfordert, ausdrücklich konfiguriert wird; wir konfigurieren sie, wir nehmen sie nicht an.
Welche personenbezogenen Daten kommen herein, ohne dass Sie sie anfordern
Das freie Feld einer Unterhaltung kann alles enthalten — eine Telefonnummer, eine Adresse, ein medizinisches Problem. Technisch lässt sich das nicht stoppen, aber es lässt sich behandeln: Es wird festgelegt, was gespeichert wird, wie lange, wer Zugriff hat und was dem Team beigebracht wird, auf dem Kanal nicht zu erfragen. Das Verzeichnis der Verarbeitungen der Implementierung wird gleichzeitig mit der Implementierung erstellt, nicht danach.
Die Aufbewahrungsfrist
Sie wird pro Implementierung festgelegt und in der veröffentlichten Datenschutzrichtlinie des Kunden festgeschrieben. Die Regel, die wir bei uns anwenden und auch in Projekten verlangen: Wenn eine Codeänderung ändert, was erhoben wird, wohin es gelangt oder wie lange es aufbewahrt wird, wird die veröffentlichte Richtlinie im selben Commit geändert.

Ein Fall

Eine Preisfrage, die auf Instagram beginnt und bei einem Menschen endet

Die Ausgangslage

Ein Online-Kataloggeschäft erhielt Preisfragen per Instagram-DM und in Messenger. Dieselben fünf Fragen den ganzen Tag, und die richtige Antwort stand bereits auf der Website.

Was wir gebaut haben

Wir haben die beiden Kanäle verbunden, die Quellen indexiert und den Katalog über die integrierten Tools des Shops verknüpft, die bei WooCommerce die öffentliche Store API lesen — also ohne Zugangsschlüssel auf der Plattform. Wir haben den Puffer für die Verkettung eingestellt, damit drei nacheinander geschriebene Nachrichten zu einer einzigen Frage werden, und wir haben ausdrücklich geschrieben, was der Assistent nicht tun darf. In Messenger haben wir das Produktkarussell gestartet, mit den drei Bedingungen, von denen es abhängt; in Instagram sind wir bei Text plus Bild geblieben, weil Meta dort keine generischen Vorlagen anbietet.

Was dabei herauskam

Preis- und Verfügbarkeitsfragen erhalten eine Antwort mit angezeigtem Produkt und Link. Was außerhalb des Katalogs liegt, geht in den Status `human` über und gelangt an die zuständige Person, mit dem gesamten Gesprächskontext. Das Abfrageprotokoll zeigt, was der Assistent gefunden hat, mit welchem Score und in welcher Zeit, also erfolgt die Abstimmung auf Grundlage von Daten.

Was der Fall nicht sagt

Das Ergebnis hängt von der Qualität des Katalogs ab. Ein falscher Preis auf der Website wird zu einem falschen Preis im Gespräch — der Assistent liest die Quelle, er korrigiert sie nicht. Und wir haben die Verringerung des Arbeitsaufwands des Teams nicht gemessen, also behaupten wir sie nicht als Ergebnis.

Fragen

Was uns die Leute fragen, bevor sie anrufen

Kann er einem Kunden, der seit einer Woche nicht mehr geschrieben hat, zuerst auf WhatsApp schreiben?

Nein. Und der Grund liegt bei Meta plus bei einem echten Mangel bei uns, beides offen gesagt. Außerhalb des 24-Stunden-Fensters seit der letzten Nachricht des Kunden lehnt Meta freien Text mit dem Fehler 131047 ab, und die Plattform markiert die Nachricht als fehlgeschlagen und zeigt den Fehler an, statt vorzugeben, sie sei gesendet worden. Das Senden außerhalb des Fensters erfordert von Meta genehmigte Vorlagen-Nachrichten, und die gibt es in unserem Code nicht — eine Suche nach dem Typ `template` im gesamten Code liefert null Ergebnisse. Also: Antwort innerhalb des 24-Stunden-Fensters, ja; proaktive WhatsApp-Kampagne, nein, bis die Vorlagen implementiert sind.

Auf welchen Kanälen funktioniert es heute tatsächlich?

Sechs, mit eigenem Code, verifiziert am 06.09.2026: Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, Web-Widget und WhatsApp Business Cloud API. Ein älteres internes Audit fand auch Code für SMS und E-Mail; wir haben sie zu diesem Datum nicht erneut verifiziert, daher führen wir sie nicht als verfügbar ohne eine Prüfung der konkreten Implementierung auf. Ein inzwischen aufgetauchter Kanal wird nicht als verbunden vorausgesetzt.

Ist die Integration mit 999.md offiziell?

Es ist keine Partnerintegration mit öffentlicher API. Es funktioniert mit Ihrer Kontositzung: Die Plattform fordert den Wert des Sitzungscookies aus Ihrem Browser an und verwendet ihn, um Nachrichten zu lesen und zu beantworten. Die praktische Konsequenz, im Voraus gesagt: Wenn 999.md den Sitzungsmechanismus ändert, stoppt die Integration und muss erneut verbunden werden. Wer dieses Risiko nicht akzeptiert, sollte diesen Kanal nicht starten.

Woher weiß es die Antwort und was tut es, wenn es sie nicht weiß?

Durchsuchen Sie Ihre Quellen mit einer hybriden Suche — standardmäßig fünf Fragmente, Schwelle 0,70, 30 % Gewicht auf Wörtern, der Rest semantisch — und können Sie die Quelle an die Antwort anhängen. Wenn nichts gefunden wird, ist der vorgesehene Weg die Übergabe an einen Menschen: Der Thread wechselt in den Status `human`, und das Protokoll verzeichnet, wer wann übernommen hat. Es gibt auch eine automatische Rückkehr zum Bot, ebenfalls als protokollierte Aktion.

Kann es Produkte mit Bild und Preis anzeigen?

Auf Messenger, ja — ein Karussell mit Karten. Auf Instagram, nein: Meta bietet auf Instagram keine generischen Vorlagen an, daher bleibt es dort bei Text plus Bild. Das Karussell erfordert drei Dinge gleichzeitig: Es muss in der Konfiguration des Assistenten aktiviert sein, das Werkzeug muss mindestens zwei Produkte zurückgeben, und die Anweisung des Assistenten muss eine Liste mit Preis und Link verlangen — denn der Detektor schaut auf den Text des Agenten, nicht nur auf die Daten. Fehlt eines der drei, wird das Karussell nicht erstellt. Wir konfigurieren alle drei, aber es ist nützlich zu wissen, warum.

Wer antwortet dem Kunden, der dem rumänisch sprechenden Team auf Russisch schreibt?

Die Antwort des Operators kann automatisch in die Sprache des Kunden umgeschrieben werden, wobei der Ton des Agenten beibehalten wird und keine Fakten hinzugefügt werden — das funktioniert. Die umgekehrte Richtung, die Übersetzung der Kundennachricht für den Operator, ist im Code zum Zeitpunkt der Prüfung nicht vorhanden. Praktisch: Der Kunde erhält die Antwort in seiner Sprache, aber der Operator liest die ursprüngliche Nachricht. Wenn Sie auch die andere Richtung brauchen, ist das etwas, das umgesetzt werden muss, keine Einstellung zum Aktivieren.

Was passiert, wenn ein Kunde dieselbe Nachricht zweimal sendet?

Er erhält nicht zwei Antworten. Duplikate werden anhand der Nachrichten-ID gefiltert, mit 120 Sekunden Speicher — der Meta-Webhook sendet tatsächlich erneut. Und Nachrichten, die nacheinander geschrieben werden, werden in einem Puffer von 15 Sekunden gesammelt und erhalten eine einzige Antwort auf alles.

Mit welchem KI-Modell antwortet es und was passiert, wenn ich ein anderes möchte?

Die Aufrufe laufen über ein eigenes Gateway unter `api.megapromoting.com/v1`, das für alle Anbieter im Hintergrund die OpenAI-Form spricht; das Modell wird pro Assistent gewählt. Ein Wechsel des Modells erfordert keine Umschreibung der Integration. Für Embeddings verwenden wir `text-embedding-3-small`; ein Wechsel des Embedding-Modells hingegen erfordert eine Neuindizierung der Quellen — das ist nicht dasselbe.

Was macht dieser Dienst nicht?

Er macht keine Telefonstimme — dafür gibt es unsere andere Plattform, Kallina, und das ist eine andere Aufgabe. Er sendet keine proaktiven Nachrichten auf WhatsApp, aus dem oben genannten Grund. Er generiert keine PDFs und fügt die empfangenen Fotos nicht zu einer Bestellung hinzu — zum Zeitpunkt der Prüfung wird das empfangene Foto nur markiert. Und wir garantieren keine Prozentzahlen zur Verringerung des Arbeitsaufwands: Wir haben die Messung nicht, also behaupten wir sie nicht.

Worauf die obigen Aussagen beruhen (21 Quellen)
  1. aichat.md răspunde public — 307 către https://aichat.md/rohttps://aichat.md · 2026-09-06

20 davon sind Code und Dateien aus unseren Repositories. Wir veröffentlichen weder ihren Namen noch die Zeile: zusammen, auf einer einzigen Seite, würden sie zu genau beschreiben, wie Systeme gebaut sind, die nicht nur uns gehören. Wir gehen sie mit Ihnen durch, im Repository, auf Anfrage — die Überprüfung bleibt möglich, sie findet nur in einem Gespräch statt.

Was sollte bei Ihnen besser laufen?

Erzählen Sie uns von Ihrem Prozess. Gemeinsam legen wir fest, was sich zu bauen lohnt, was wir anbinden können und wie wir das Ergebnis prüfen.

Lassen Sie uns sprechen