Экспертиза · AI-ассистенты
Мы внедряем текстовых ассистентов на нашей платформе, aichat.md, которая работает в продакшене. Работа означает подключённые каналы с собственным кодом, индексированную базу знаний, инструменты, которые выполняются в ваших системах, и путь передачи человеку, зафиксированный в базе данных.
Уже построеноСервис опирается на собственную платформу, находящуюся в production, а не на обещание. `https://aichat.md` отвечает публично (307 к `/ro`, проверено 06.09.2026), а описанные ниже поведения читаются из схемы базы данных и маршрутов платформы, с файлом и строкой: пороги поиска, типы инструментов и их максимальное время, состояния ветки диалога, журнал передачи. Вторая собственная реализация, на которую есть ссылка, — это функция каталога магазина (`storeCatalog.service.js` плюс три встроенных инструмента), написанная как функция платформы вместо инструментов на клиента. То, что доказательство не подтверждает, мы говорим так же прямо: сообщения из шаблона WhatsApp не существуют в коде, поэтому мы не обещаем проактивные сообщения вне 24-часового окна.
Полезный ассистент — не тот, кто красиво пишет, а тот, кто подключён к реальной информации бизнеса и знает, где остановиться. Наша работа начинается с канала, где пишут ваши клиенты, и заканчивается человеком, который подхватывает разговор, когда ассистенту больше нечего сказать. Между ними мы ставим знания, инструменты и ограничения.
Платформа, на которой мы строим, — aichat.md, сделанная нами и находящаяся в продакшене. Это меняет природу сервиса: мы не интегрируем чужую чёрную коробку, а настраиваем систему, в которой можно прочитать любой порог и можно изменить любое поведение. Когда мы говорим, что ответ по умолчанию использует пять фрагментов из ваших документов, с порогом сходства 0,70 и весом 30% на совпадение слов, это значения из схемы базы данных, а не описание из буклета.
Каналы с собственным кодом, проверенные 06.09.2026, — шесть: Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, виджет на сайте и WhatsApp Business через Cloud API на Graph v22.0. У каждого свой модуль, а не галочка — и различия между ними важны на практике: Messenger может показывать карусель товаров, Instagram — нет, потому что Meta не предоставляет универсальные шаблоны в Instagram.
Часть, которую клиенты недооценивают, — передача человеку. В aichat это не обещание, а состояние в базе данных: ветка — `bot` или `human`, журнал передачи различает передачу человеку, возврат к боту и автоматическую реактивацию, а у ветки отдельно есть состояние соблюдения времени ответа — `ok`, `warning`, `breached`. В конце месяца можно показать, сколько разговоров было передано и за какое время.
Что входит
Шесть каналов имеют собственный код на платформе: Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, web-виджет и WhatsApp Business Cloud API на Graph v22.0. Подключение Meta выполняется через Embedded Signup. Для каждого канала мы проверяем и плохой случай, а не только первое успешное сообщение: истёкший page token останавливает канал молча, без видимой ошибки, поэтому платформа имеет мониторинг токенов и уведомление об истечении.
Документы и страницы режутся на фрагменты с content hash и embedding-ами `text-embedding-3-small`. Значения по умолчанию, с которых мы стартуем и затем подстраиваем: пять фрагментов на вопрос, порог сходства 0,70, гибридный поиск, вес 0,30 на совпадение слов, привязка источника включена. Каждый запрос можно журналировать с возвращёнными фрагментами, оценками и временем — значит, на «почему он ответил так» есть ответ с данными, а не с предположениями.
Инструментом может быть webhook в вашу систему, с методом и заголовками на выбор, кусок JavaScript-кода, выполняемый платформой, или встроенный в платформу инструмент. У каждого есть максимальное время выполнения, по умолчанию 15 секунд. Практический вывод, сказанный до контракта, а не после: интеграцию, которая отвечает за 40 секунд, нужно делать асинхронно, а не проталкивать в разговор.
Для магазинов есть три встроенных инструмента — `store_catalog_search`, `store_catalog_match`, `store_catalog_product` — поверх общего каталожного сервиса. Для WooCommerce Store API публичен, поэтому магазин подключается по адресу сайта, без ключей доступа. Раньше каталог писался как отдельный инструмент для каждого клиента; он стал функцией платформы именно потому, что вариант с инструментами, написанными под имя клиента, нельзя было поддерживать.
Поток имеет явное состояние `bot` или `human`. Журнал передачи знает три действия: передача человеку, возврат к боту и автоматическая реактивация. Отдельно у потока есть состояние соблюдения времени ответа: `ok`, `warning`, `breached`. Модуль передачи в платформе имеет очередь и роли. Мы с первого разговора определяем, кто подхватывает и за сколько времени, потому что это состояние измеряется с первого потока, а не добавляется позже.
Голосовая заметка, полученная в WhatsApp или Telegram, расшифровывается с помощью `whisper-1` и попадает в разговор как текст. Ответ может уйти обратно голосом, через `tts-1` или через ElevenLabs, с настройками стабильности и сходства для каждого голоса. Для тех, кто диктует вместо того, чтобы писать, — мастер на объекте, водитель — это разница между рабочим и декоративным каналом.
Ответ оператора может быть переписан на языке клиента, с тоном агента и без добавления фактов. Обратного направления — сообщение клиента, переведённое для оператора — в коде на момент проверки нет, поэтому оператор читает оригинал. Мы говорим это потому, что это разница между командой, которая может обслужить клиента на русском или английском, и той, которая думает, что может.
Webhook Meta действительно пересылает одно и то же сообщение повторно: дедупликация делается по идентификатору сообщения, с памятью на 120 секунд. А когда кто-то пишет три строки одну за другой, они собираются в буфер на 15 секунд и получают один ответ на всё, что написал человек, а не три частичных ответа.
Вызовы проходят через собственный gateway на `api.megapromoting.com/v1`, который говорит на форме OpenAI для всех поставщиков за ним. Модель выбирается для каждого ассистента и может быть изменена без переписывания интеграции. Для embedding используем `text-embedding-3-small`.
Как это выглядит
Один канал, одна аудитория, один отслеживаемый результат. В том же разговоре определяется, кто подхватывает потоки, помеченные `human`, и за сколько времени. Мы передаём: список сценариев, которые ассистент покрывает, и явный список тех, которые он не покрывает.
Документы и страницы входят как источники знаний. В каталогах мы проверяем извлечённые товары по одному там, где важна цена. Мы передаём: проиндексированные источники, пороги поиска, настроенные для вашего случая, и набор контрольных вопросов с полученными ответами.
Webhook в CRM или ERP, код для собственных преобразований, встроенный инструмент для того, что уже существует. Мы тестируем медленный случай и случай ошибки, а не только удачный, потому что именно лимит в 15 секунд решает. Мы передаём: настроенные инструменты и задокументированное поведение при превышении лимита.
Канал вводится в работу с активным мониторингом токена и с отработанным вручную передачей на человека как минимум один раз на реальном случае. Поставляем: доступ к панели, процедуру передачи и точки, в которых система останавливается сама.
После первых реальных разговоров смотрят журнал запросов: что нашлось, с каким баллом, за какое время. Оттуда настраивают порог, число фрагментов или текст источника. Поставляем: список внесённых изменений и причину каждого.
Данные
Вопросы, которые задаёт всякий, у кого есть ответственный за защиту данных, — заданы здесь раньше, чем их задаст он.
Случай
Ситуация
Магазин с онлайн-каталогом получал вопросы о цене в DM Instagram и в Messenger. Одни и те же пять вопросов весь день, а правильный ответ уже был на сайте.
Что мы построили
Мы подключили оба канала, проиндексировали источники и связали каталог через встроенные инструменты магазина, которые для WooCommerce читают публичный Store API — то есть без ключей доступа в платформе. Мы настроили буфер конкатенации, чтобы три сообщения, написанные подряд, становились одним вопросом, и явно записали, что ассистенту нельзя делать. В Messenger мы запустили карусель товаров, с тремя условиями, от которых она зависит; в Instagram мы остались на тексте плюс фото, потому что Meta там не предоставляет общих шаблонов.
Что получилось
Вопросы о цене и наличии получают ответ с показанным товаром и ссылкой. Всё, что выходит за каталог, переходит в состояние `human` и попадает к назначенному человеку, со всем контекстом разговора. Журнал запросов показывает, что нашёл ассистент, с каким баллом и за какое время, поэтому настройка делается на данных.
Чего этот случай не говорит
Результат зависит от качества каталога. Неправильная цена на сайте становится неправильной ценой в разговоре — ассистент читает источник, а не исправляет его. И мы не измеряли снижение объёма работы команды, поэтому не утверждаем это как результат.
Вопросы
Нет. И причина в Meta плюс у нас есть реальное отсутствие, сказано и то и другое. Вне окна 24 часа с момента последнего сообщения клиента Meta отклоняет свободный текст с ошибкой 131047, а платформа помечает сообщение как неудачное и показывает ошибку вместо того, чтобы делать вид, что оно ушло. Отправка вне окна требует шаблонных сообщений, одобренных Meta, а их нет в нашем коде — поиск по типу `template` по всему коду возвращает ноль результатов. Итак: ответ в окне 24 часов — да; проактивная кампания в WhatsApp — нет, пока не будут внедрены шаблоны.
Шесть, с собственным кодом, проверенным на 06.09.2026: Facebook Messenger, Instagram Direct, Telegram, 999.md, web-виджет и WhatsApp Business Cloud API. Более старый внутренний аудит нашёл код и для SMS и e-mail; на эту дату мы их не перепроверяли, поэтому не указываем их как доступные без проверки на конкретной реализации. Канал, появившийся между тем, не предполагается подключённым.
Это не партнерская интеграция с публичным API. Она работает с сессией вашего аккаунта: платформа запрашивает значение cookie сессии из вашего браузера и использует его, чтобы читать и отвечать на сообщения. Практическое последствие, сказанное заранее: если 999.md изменит механизм сессии, интеграция остановится и ее нужно будет подключить заново. Тот, кто не принимает этот риск, не должен запускать этот канал.
Ищет в ваших источниках гибридным поиском — по умолчанию пять фрагментов, порог 0,70, 30% веса по словам, остальное семантически — и может прикрепить источник к ответу. Когда не находит, предусмотренный путь — передача человеку: ветка переходит в состояние `human`, а журнал записывает, кто принял и когда. Есть и автоматическое возвращение к боту, тоже как зафиксированное действие.
В Messenger — да, карусель карточек. В Instagram — нет: Meta не предоставляет универсальные шаблоны в Instagram, поэтому там остается текст плюс фото. Карусель требует сразу трех вещей: чтобы она была включена в конфигурации ассистента, чтобы инструмент возвращал как минимум два товара, а инструкция ассистента требовала список с ценой и ссылкой — потому что детектор смотрит на текст агента, а не только на данные. Если чего-то из трех не хватает, карусель не строится. Мы настраиваем все три, но полезно знать, почему.
Ответ оператора может автоматически переписываться на языке клиента, сохраняя тон агента и не добавляя фактов — это работает. Обратный смысл, сообщение клиента, переведенное для оператора, в коде на момент проверки отсутствует. Практически: клиент получает ответ на своем языке, а оператор читает оригинальное сообщение. Если вам нужен и обратный вариант, это работа, которую нужно делать, а не настройка, которую нужно отметить галочкой.
Он не получает два ответа. Дубликаты фильтруются по идентификатору сообщения, с памятью на 120 секунд — webhook Meta действительно повторно отправляет. А сообщения, написанные одно за другим, собираются в буфер на 15 секунд и получают один общий ответ.
Вызовы проходят через собственный gateway на `api.megapromoting.com/v1`, который использует формат OpenAI для всех поставщиков на бэкенде; модель выбирается для каждого ассистента отдельно. Смена модели не требует переписывания интеграции. Для embedding-ов мы используем `text-embedding-3-small`; смена модели embedding, наоборот, требует переиндексации источников — это не одно и то же.
Не делает голос по телефону — это другая наша платформа, Kallina, и это другая работа. Не отправляет проактивные сообщения в WhatsApp, по указанной выше причине. Не генерирует PDF и не прикрепляет полученные фотографии к заказу — на момент проверки полученная фотография только помечается. И мы не гарантируем проценты снижения объема работы: у нас нет измерения, поэтому мы этого не утверждаем.
20 из них — код и файлы из наших репозиториев. Мы не публикуем их название и строку: вместе, на одной странице, они слишком точно описали бы, как устроены системы, которые принадлежат не только нам. Мы разбираем их вместе с тобой, в репозитории, по запросу — проверка остаётся возможной, просто она проходит в разговоре.
Расскажите о своём процессе. Вместе определим, что стоит построить, что можно подключить и как проверим результат.