Архитектура ИИ-сотрудника: роли, инструменты, контекст

ИИ-сотрудник — это не «обёртка вокруг ChatGPT». Это набор инженерных решений, которые превращают универсальную модель в надёжного исполнителя в конкретном бизнес-процессе. В этой статье — наш «слоёный пирог» архитектуры, который мы используем в Gribzer AI.

Слой 1. Роль и обязанности

Любой ИИ-сотрудник начинается с описания роли. Это не «системный промпт на 5000 токенов», а структурированное описание:

• Кто он: должность, бизнес, фирменный тон.
• За что отвечает: 5–10 обязанностей в формате задач.
• Чего не делает: чёткие границы и точки эскалации.
• Как принимает решения: правила приоритезации, исключения.

Чем понятнее описана роль, тем меньше нужно правил «вручную» в коде. Хорошее описание роли — это уже половина продукта.

Слой 2. Инструменты (tools)

LLM в чистом виде не может записать клиента в YCLIENTS, проверить остаток на складе или отправить чек. Для этого она получает инструменты: типобезопасные функции с понятным контрактом.

1. create_booking(staff_id, slot, client) — запись в графике.
2. check_availability(service, date_range) — поиск слотов.
3. find_client(phone) — лидогенерация и распознавание клиента.
4. send_reminder(client_id, template) — напоминания за 24 и 2 часа.
5. escalate_to_human(reason, summary) — передача оператору.

Каждый инструмент мы покрываем валидацией, логируем вызовы и привязываем к метрикам. Если инструмент возвращает ошибку — модель видит её и умеет переспросить клиента, а не «сочинять».

Слой 3. Контекст и память

Чтобы ИИ-сотрудник вёл себя как сотрудник, ему нужны три типа памяти:

• Краткосрочная — текущий диалог: что клиент сказал и что бот пообещал.
• Профильная — кто клиент: история визитов, преференции, теги.
• Знаниевая — как устроен бизнес: услуги, мастера, цены, FAQ, регламенты.

Знаниевый слой строится через RAG: документы, база FAQ, прайс, регламенты — всё индексируется и подкладывается в нужный момент. Память клиента живёт в CRM, а не в самой модели.

Слой 4. Политика и точки эскалации

ИИ-сотрудник умеет говорить «я не знаю» и «передаю человеку» — это его сильная сторона, а не баг. Мы заранее описываем сценарии эскалации: жалобы, нестандартные просьбы, упоминания юридических вопросов, признаки токсичности.

Хороший ИИ-сотрудник передаёт человеку 5–15% диалогов и сам это распознаёт. Это в разы дешевле, чем «универсальный бот, который ломается на 30%».

Слой 5. Наблюдаемость

Каждый запуск инструмента, каждое решение, каждая эскалация логируются. Это даёт продакту три вещи: метрики качества, базу для обучения операторов и понятный отчёт для бизнеса. Без наблюдаемости ИИ-сотрудник — чёрный ящик, и доверять ему сложно.

Зачем нам пять слоёв

Можно собрать ИИ-сотрудника на одном промпте — и он даже будет работать в демо. Но как только трафик становится реальным, появляются edge cases, интеграции и аудиты. Слоёная архитектура — это способ держать систему под контролем, когда «прикольный демо» превращается в продукт.