AI-агент оценки звонков и квалификации лидов в n8n

Задача — автоматизировать контроль качества звонков и первичную квалификацию лидов. После завершения разговора система должна получить аудиозапись из CRM или 1С, расшифровать речь, проверить диалог по заданному чек-листу, выделить возражения и вернуть структурированную оценку в карточку сделки. При критически низком балле ответственный сотрудник должен получить уведомление, а повторная доставка webhook не должна создавать второй отчёт.

В n8n собран асинхронный workflow с входным webhook из CRM. Сценарий принимает ссылку или файл записи, проверяет идентификаторы сделки и звонка, сохраняет состояние обработки и передаёт аудио в сервис транскрибации Whisper.

После получения текста LLM-узел анализирует разговор по управляемому чек-листу: соблюдение структуры разговора, выявление потребности, работа с возражениями, договорённость о следующем шаге и признаки квалифицированного лида. Ответ модели приводится к строгому JSON-формату с баллами, цитатами-фрагментами и пояснениями. Перед записью выполняется валидация схемы и повтор при временной ошибке API.

Готовый отчёт добавляется в карточку сделки через REST API CRM или 1С. Отдельная ветка отправляет Telegram-уведомление при низкой оценке или критическом нарушении. Для повторных webhook используется ключ идемпотентности по звонку, а ошибки и попытки сохраняются в PostgreSQL для аудита.

Собран сквозной workflow обработки звонка: получение записи, транскрибация, проверка структуры ответа модели, расчёт оценки, обновление CRM и уведомление ответственного сотрудника. Результат хранится как структурированный отчёт, пригодный для фильтрации и последующей аналитики, а не только как свободный текст.

Сценарий устойчив к повторной доставке событий и временным ошибкам внешних API. Каждый звонок получает единый ключ обработки, повторные попытки продолжают существующий запуск, а не создают дубликаты в CRM. Ошибка транскрибации или невалидный JSON фиксируются отдельно и могут быть повторно обработаны.

Автоматизация формирует единый стандарт оценки звонков и сокращает ручную работу руководителя при первичном разборе диалогов. Коммерческие показатели в кейсе не заявляются: результат — реализованная архитектура, интеграции и контролируемый путь данных от аудио до карточки сделки.