Открыты к проектамОбсудить проектEN
Кейс 02 · Agents
10 дней

Конвейер обработки заявок

Входящие обращения разбирали вручную: оператор читал каждое, определял тему, искал данные клиента и передавал в нужный отдел. Мы заменили эту рутину конвейером ИИ-агентов, который работает круглосуточно.

Срок
10 дней от брифа до прода
Решение
Мультиагентный конвейер
Команда
Оркестратор и 6 ИИ-агентов
Стек
Очереди · вебхуки · LLM-API
§ 01

Задача

Что мешало

Обращения приходили из нескольких каналов, и на первичный разбор уходила большая часть времени операторов. В часы пик очередь росла, а ночью и в выходные заявки ждали начала рабочего дня.

Нужна была автоматика, которая сама понимает суть обращения, дополняет его нужными данными и отправляет исполнителю, а сложные случаи отдаёт человеку.

  • ручной разбор каждого обращения
  • очередь в часы пик и простой ночью
  • ошибки маршрутизации и потерянные заявки
§ 02

Решение

Как сделали
  1. 01

    Приём из всех каналов

    Вебхуки собирают обращения в единую очередь, поэтому ни одна заявка не теряется даже при пиковой нагрузке.

  2. 02

    Классификация

    Агент определяет тему, срочность и тон обращения и извлекает ключевые данные: номер заказа, контакты, суть проблемы.

  3. 03

    Обогащение

    Второй агент подтягивает информацию из внутренних систем, например историю клиента и статус заказа, чтобы исполнителю не пришлось её искать.

  4. 04

    Маршрутизация и контроль

    Обращение уходит в нужный отдел с готовой карточкой. Если агент не уверен, заявка попадает к оператору с пометкой.

multi-agentqueuewebhook
§ 03

Результат

Цифры
пропускная способность
×6
без пауз
24/7
агента в конвейере
3
от брифа до прода
10 дн.

Конвейер обрабатывает в шесть раз больше обращений без расширения штата и работает без пауз, включая ночь и выходные. Операторы занимаются сложными случаями, а не сортировкой.

Метрики — ориентир: на ваших данных результат проверяем на прототипе за 1–2 дня.

§ 04

Частые вопросы

FAQ
С какими каналами работает конвейер?

С любыми, откуда можно получить обращение: почта, формы на сайте, мессенджеры, CRM и helpdesk-системы через API или вебхуки.

Что если ИИ ошибётся?

Для каждого решения агент оценивает уверенность. Спорные обращения уходят человеку, а все решения записываются в журнал, чтобы их можно было проверить.

Нужно ли менять наши системы?

Нет. Конвейер встраивается рядом с текущими системами и работает через их API, а сотрудники продолжают пользоваться привычными инструментами.

Другие кейсы

RAGскриншот · 16:10
Кейс 012 нед.

Ассистент по базе знаний

Поиск и ответы по 12 000 внутренних документов с ссылками на источник и контролем галлюцинаций.

RAGFastAPIpgvector
−70%время поиска
94%точность
Voiceскриншот · 16:10
Кейс 033 нед.

Голосовой ассистент

Телефонный бот с распознаванием речи, сценариями и передачей сложных диалогов живому оператору.

STT · TTSrealtimeSIP
62%автоответов
1.2сзадержка
§ 05

Поговорим о проекте

Ответ в течение дня

Есть идея ИИ-сервиса или процесс, который пора автоматизировать?

Опишите задачу в двух предложениях — вернёмся с оценкой срока и подходом. Первый прототип обычно показываем в течение недели.