#Разработка чат-ботов и Mini Apps #Администрирование серверов #ИИ и нейросети

ИИ-агент продаж в Telegram: консультации по товарам, корзина и оформление заказа

Strela Digital Россия, Москва

Поделиться: 0 0 0

ИИ-агент продаж в Telegram: консультации по товарам, корзина и оформление заказа

Бюджет

300 000

Сфера

Торговля

Сдано

Декабрь 2025

Задача

Типовая задача для интернет-магазина в Telegram — закрыть полный цикл общения с покупателем внутри мессенджера: вопросы по товарам, работу с корзиной и оформление заказа, без расширения штата. Проект собран как рабочая реализация этого сценария на примере магазина спортивного питания.

Решение

Шесть связанных n8n-воркфлоу (126 нод), развёрнутых на собственном сервере.

Маршрутизация по намерению. Входящее сообщение сначала попадает в классификатор: вопрос о товаре, действие с корзиной, оформление заказа или обращение, которое нужно передать человеку. От этого зависит и дальнейший маршрут, и то, какая модель обрабатывает запрос — Claude Haiku для простых операций, Sonnet там, где нужна содержательная консультация. Это же и есть основной механизм контроля расходов.

Ответы по каталогу. Claude формирует ответ на основе базы знаний о товарах с учётом контекста диалога, а не генерирует описания из общих представлений о категории.

Корзина. Отдельный модуль управления корзиной с inline-кнопками: добавление, изменение количества, удаление и переход к оформлению происходят прямо в чате, без ввода команд.

Напоминание о корзине. Отдельный воркфлоу возвращает покупателя к незавершённому заказу.

Допродажи. Модуль дополнительных предложений работает на семи бизнес-правилах — предложение привязано к составу корзины и контексту, а не выдаётся при каждом обращении.

Аналитика. Сводка по обращениям и заказам собирается автоматически, без ручной выгрузки.

Ручное управление. 26 админ-команд позволяют менять поведение системы в рантайме: правила, тексты, режимы работы. Передеплой для этого не нужен. Предусмотрен и перехват диалога оператором, когда сценарий выходит за рамки автоматизации.

Стек: self-hosted n8n, Claude API (Haiku и Sonnet), Telegram Bot API, Python.

Компетенции и результат работ: n8n, разработка ИИ-агентов, Claude, Telegram API, автоматизация процессов.

Ответ по каталогу. Открытый вопрос об ассортименте в групповом чате Telegram. Агент отвечает структурированной выкладкой по категориям — протеины, гейнеры, аминокислоты, жиросжигатели, витамины — с фасовками и ценами по каждой позиции. Ответ формируется из базы знаний о товарах, а не из общих представлений модели о спортивном питании.

Консультация и допродажа. Запрос «ищу креатин и что-нибудь к нему». Агент подтверждает наличие с вариантами фасовки, предлагает сочетание с сывороточным протеином и объясняет, почему эта связка работает, даёт альтернативу (BCAA) для другого сценария тренировок и задаёт уточняющий вопрос о цели. Предложение привязано к запросу, а не выдаётся шаблоном. В конце — переход в личные сообщения для оформления заказа.

Воркфлоу оформления заказа (n8n). Схема воркфлоу Order Session: единая точка входа разветвляется на ветки обработки — выбор варианта товара, проверка правил допродажи, реакция на согласие или отказ, выбор способа доставки, сбор адреса, подтверждение и отмена заказа, изменение состава корзины, уведомление администраторов. Каждая ветка — явный фильтр и явное действие, а не свободное поведение модели.

Рабочий контур. Шесть опубликованных воркфлоу: Dispatcher (маршрутизация), Message Handling (обработка сообщений), Order Session (корзина и оформление), Admin Commands (управление в рантайме), Cart Reminder (напоминание о брошенной корзине), Analytics Summary (сводка). За период работы — 508 выполнений в продакшен-режиме, 7 сбоев, доля ошибок 1,4%, среднее время выполнения 0,03 с.

Результат

Собран рабочий контур из шести опубликованных воркфлоу (126 нод), закрывающий путь от вопроса о товаре до подтверждённого заказа внутри Telegram.
508 выполнений в продакшен-режиме при доле ошибок 1,4% — контур отработан, а не собран под один демонстрационный прогон.
Расходы на модель и API удерживаются ниже $50 в месяц за счёт маршрутизации между Haiku и Sonnet по типу запроса.
Поведение системы настраивается в рантайме через 26 админ-команд: правила допродаж и тексты меняются без остановки и передеплоя.
Сценарии, выходящие за рамки автоматизации, передаются оператору.

Проект реализован как демонстрационная система на каталоге спортивного питания; архитектура переносится на реальный каталог заказчика.

Комментарий агентства

Кирилл Богданов

Главное инженерное решение в проекте — не поручать всё одной модели. Классификатор намерения на входе определяет маршрут и уровень модели: простые операции с корзиной не требуют Sonnet, а содержательная консультация по товару не должна выполняться на Haiku. Это то, что удерживает расходы ниже $50 в месяц при полноценном диалоговом сценарии. Второе — вынести бизнес-правила из кода в конфигурацию, доступную через админ-команды. Правила допродаж и тексты меняются часто, и каждое такое изменение не должно стоить релиза.