на главную Dmitrii Lu
Case Study · 01 / 2026

AI-менеджер сообщества «Диана»

Полная автоматизация работы менеджера в сообществе ВКонтакте по вязаным изделиям ручной работы. Система ведёт клиента от приветствия до оплаты, рассчитывает доставку, записывает заказ в производственный календарь мастера и передаёт управление человеку по одному клику в Telegram.

Клиент
Сообщество ВКонтакте · вязаные изделия ручной работы
Роль
Full-Stack AI Developer — архитектура, промпт-инжиниринг, интеграции, развёртывание
Разработка
2025 · релиз — январь 2026
Стек
n8n · OpenAI (Vision, Whisper) · Gemini · Postgres · ЮKassa · СДЭК API · Google Calendar · VK API · Telegram Bot API
  1. ~90% диалогов завершаются без участия мастера
  2. 24/7 режим работы — ответ клиенту в среднем до минуты
  3. 5+ внешних интеграций в едином воркфлоу
  4. 4× типа входящего контента — текст, голос, фото, стикер, видео-кружок

* метрики оценочные — уточняются по мере накопления статистики в проде

1

Задача

Мастер ведёт сообщество ВКонтакте и принимает заказы вручную — переписывается с каждым клиентом, считает стоимость доставки, сверяется с календарём загруженности, выставляет счёт. Рост потока заказов упёрся в физическое время одного человека.

  • Объём переписки вытесняет само производство — мастер отвечает клиентам вместо того, чтобы вязать.
  • Потери лидов при задержке ответа — клиент уходит к конкуренту, пока мастер занят на заказе.
  • Рутинные расчёты — доставка по СДЭК, свободные даты в календаре — повторяются в каждом диалоге.
  • Фрагментация каналов — VK, заметки, калькулятор СДЭК, Google Calendar, платёжный сервис — всё вручную и отдельно.
2

Решение — единый пайплайн

Вся менеджерская работа собрана в одном workflow на n8n. LLM-агент получает контекст сообщества из RAG, хранит состояние клиента через FSM, использует tools для внешних интеграций и пишет от лица сообщества так, как писал бы мастер — с эмпатией, деталями материалов и ценами.

Общая схема workflow в n8n — вход сообщений, LLM-ядро, tools, исходящие интеграции
общая схема воркфлоу · n8n · ~60 узлов в едином пайплайне
3

Мультимодальный вход

Клиент пишет так, как ему удобно — текст, голосовое, фото референса, стикер или видео-кружок. Система разбирает каждый тип отдельным узлом, приводит к единому текстовому представлению и передаёт в память диалога.

  • Голос → Whisper транскрибирует в текст
  • Фото → Vision-модель описывает изображение: тип изделия, цвет, форма, референс стиля
  • Стикер → Vision-модель интерпретирует эмоцию / намерение
  • Видео-кружок → обрабатывается как медиа-эвент и передаётся мастеру
  • Текст → напрямую в историю

Mini-модель служит роутером: классифицирует тип входа, направляет в нужную ветку, после обработки всё сливается в Postgres-таблицу истории диалога — источник контекста для главного агента.

Узлы обработки мультимодального входа в n8n: voice, photo, sticker, video-circle, text
ветки обработки 5 типов входящих сообщений — каждая заканчивается записью в Postgres
4

Агент, память и инструменты

Центральный агент — LLM с системным промптом, который определяет роль «менеджер сообщества», знает тон, ассортимент, типовые возражения и правила скидок. У агента есть долговременная память и десять инструментов для работы с внешними сервисами.

Память & контекст
  • Postgres Chat Memory — история диалога, контекст сохраняется между сессиями
  • RAG · knowledge_base_search — поиск по базе знаний сообщества (ассортимент, материалы, цены, сроки)
  • FSM · change_state — состояние клиента в воронке продаж
Интеграции продаж
  • create_payment_link — генерация ссылки на оплату через ЮKassa
  • check_payment_status — проверка статуса оплаты
  • cdek_delivery_calculator — расчёт доставки СДЭК до дверей по адресу клиента
Производственный календарь
  • check_availability_calendar — анализ загруженности мастера в Google Calendar
  • Calendar_Order — создание события заказа на ближайший свободный день
CRM & уведомления
  • crm_manager — запись клиента и заказа в таблицу CRM
  • Push_TG — уведомления мастеру о ключевых событиях (новый заказ, оплата, проблема)
Центральный LLM-агент и подключённые к нему tools в n8n
агент с 10 tools — от RAG и FSM до интеграций СДЭК, ЮKassa, Google Calendar
5

Как это выглядит для клиента

Клиент видит не бота — он видит менеджера сообщества, который обращается по имени, уточняет задачу, предлагает конкретный товар с фото, рассказывает про материалы и цену, отвечает на уточняющие вопросы. Ниже — реальная переписка из прода.

Переписка в VK — приветствие по имени, запрос на сезонное изделие, ответ с фото сумки-трапеции
приветствие, контекст сезона, подбор товара с фото
Продолжение переписки — развёрнутое описание товара, материалы, варианты застёжки, цена, срок изготовления
структурированное описание товара — материалы, варианты, цена, срок
6

Управление — Telegram-бот мастера

Мастер не сидит в VK — он работает в Telegram. Бот присылает уведомления о новых диалогах и даёт полный контроль: поставить клиента на паузу, перехватить разговор, вернуть управление системе. При возвращении агент читает последние сообщения мастера и продолжает беседу в контексте — как будто никуда не уходил.

7

Результат

  • Мастер вернулся к производству. Рутинная переписка и расчёты больше не отнимают рабочее время — мастер вяжет, а не печатает.
  • Клиент получает ответ за минуту, 24/7. Поток заявок растёт, а время реакции не зависит от часового пояса.
  • Единое производственное окно. Заказ автоматически ложится в Google Calendar на ближайший свободный день — мастер видит загрузку в одном месте.
  • Контроль всегда у человека. Любой сложный случай — пауза в один тап, мастер ведёт разговор сам, возвращает систему — та продолжает в контексте.

Нужна похожая автоматизация?

Если у вас есть сообщество, магазин или сервис, где менеджерская рутина мешает расти — напишите. Обсудим, что можно автоматизировать.

все работы