AI Под NDA

AI-агент первой линии для службы поддержки логистического оператора

Название заказчика не разглашается по условиям договора · B2B-оператор складской и транспортной логистики, клиенты — e-commerce и ритейл · Корпоративный заказчик · 3 месяца

Личный кабинет логистического оператора: виджет AI-поддержки, статусы отправлений и документооборот

Задача

Разгрузить операторов L1: отвечать на типовые вопросы о статусе отправления, сроках доставки, документах и тарифах. Агент должен работать в веб-виджете личного кабинета и в Telegram, эскалировать сложные кейсы в CRM с полным контекстом диалога.

Решение

  • RAG-архитектура: база знаний из регламентов, FAQ и статусных API.
  • Подключение к трекингу отправлений по номеру накладной (read-only API).
  • Сценарии эскалации: оператор получает транскрипт + черновик ответа.
  • Админка: обновление базы знаний, просмотр диалогов, метрики deflection rate.
  • Ограничения: агент не выдаёт персональные данные третьих лиц, не меняет заказы без подтверждения.

Стек и инфраструктура

Виджет в личном кабинете и Telegram-бот отправляют запросы в FastAPI. Перед ответом RAG ищет в регламентах и FAQ; для статуса накладной — отдельный вызов read-only Tracking API. При неуверенности или запросе на изменение заказа диалог уходит в amoCRM с полным транскриптом и черновиком ответа для оператора.

Python, LLM API (через корпоративный шлюз заказчика), векторное хранилище, FastAPI, виджет на React, интеграция с amoCRM.

flowchart LR
  A["Клиент
(виджет / Telegram)"] --> B["FastAPI"]
  B --> C["RAG-слой"]
  C <--> D[("Векторное хранилище")]
  B <--> E["Tracking API"]
  B --> F["amoCRM"]
  F --> G["Оператор поддержки"]

Упрощённая схема — для иллюстрации, без деталей внутренней инфраструктуры заказчика

Результат

99%

обращений закрывает бот сам — без оператора

3 сек

время до первого ответа в часы пик

4,8 из 5

средняя оценка полезности ответов клиентами

Отзыв

«Важно было не «чат ради хайпа», а связка с реальными статусами и передача в CRM. На пилоте агент путал формулировки по срокам — за два спринта подтянули промпты и регламенты, после этого операторы перестали переспрашивать одно и то же.»
Обсудить похожую задачу →

Описание основано на реальном проекте. Идентификация заказчика не раскрывается в связи с соглашением о конфиденциальности.