Skip to main content

Карточки агентов — продуктовый подход

Приложение 6. Карточки агентов -- продуктовый подход

к Акту сдачи-приёмки работ по Этапу 0

Проект: Grace CRM Assistant Договор: №04-002 от 24.04.2026 Исполнитель: ООО «Экобанкинг» Заказчик: ООО «АйТек»


О методе описания

Каждый агент описан через продуктовую формулу:

Продукт -- что конкретно производит агент Внутренний клиент -- кто получает этот продукт (роль или другой агент) Триггер -- при каком условии агент запускается Критерий выполнения -- как проверить, что агент выполнил свою функцию

Такой подход позволяет однозначно определить границы каждого агента, порядок их взаимодействия и критерии приёмки на каждом этапе разработки.


Контур 1 -- Sales AI (Grace CRM Assistant)


Агент 1. Sync Agent -- Агент синхронизации

Продукт:

Актуальный поисковый образ данных Grace CRM в OpenSearch -- гарантирующий, что любой запрос от downstream-агентов отражает реальное состояние CRM на момент последнего запуска.

Элемент Содержание
Внутренний клиент Quality Agent, Recommendation Agent
Механизм CLI -> API Grace CRM -> трансформация -> bulk index в OpenSearch
Триггер Cron по расписанию + ручной запуск администратором
Входные данные API Grace CRM: projects, activities, clients, tasks, comments, calculations, orders, users, objects
Выходной продукт Обновлённые индексы OpenSearch (15 индексов)
Критерий выполнения Все индексы обновлены без ошибок; расхождение Grace CRM / OpenSearch = 0 по завершении синхронизации
Красный флаг Ошибка синхронизации -> downstream-агенты работают на устаревших данных -> все рекомендации невалидны

Режимы работы:

Режим Триггер Что синхронизируется
Инкрементальный Cron каждые 15 минут Изменения с последнего запуска (updated_since)
Полный Ежедневно в 02:00 / ручной запуск Все сущности, полная пересборка индексов

Цепочка ответственности:

Grace CRM (source of truth)    ↓ APISync Agent    ↓ bulk indexOpenSearch (15 индексов) → Quality Agent, Recommendation Agent

Агент 2. Quality Agent -- Агент контроля качества данных

Продукт:

Ежедневный реестр проектов с критическими пробелами данных -- для менеджеров и РОПа -- с указанием конкретного поля, ответственного и срока устранения.

Элемент Содержание
Внутренний клиент 1 Менеджер -- получает задачу на заполнение по своим проектам
Внутренний клиент 2 РОП -- получает сводку по команде и эскалацию при просрочке
Триггер Ежедневно в 09:00 + при изменении статуса проекта
Входные данные OpenSearch: itech_projects, itech_calculations; правила проверки из конфига
Выходной продукт Структурированный реестр: проект -> пробел -> ответственный -> срок; сигнал в Notification Agent
Критерий выполнения Доля проектов с полными данными ≥ 85% (вектор роста); каждый пробел имеет назначенного ответственного

Правила проверки (настраиваются в конфиге без релиза):

Проверка Поле Условие нарушения
Обязательные поля account_id, property_id, project_status_id, probability_new, forecast_date Пусто
Следующий шаг next_action_date Пусто или дата в прошлом
Логика статусов calculation_status При статусе «КП выставлено» -- расчёт отсутствует
Активность last_activity_at Более 30 дней назад для активного проекта

Агент 3. Recommendation Agent -- Агент рекомендаций

Продукт:

Конкретный следующий шаг по каждому активному проекту -- для менеджера -- сформулированный на основе истории CRM и базы знаний RAGflow, доставляемый не позднее 2 часов после изменения статуса или по запросу.

Элемент Содержание
Внутренний клиент Менеджер (первично); РОП (при просрочке реакции менеджера)
Триггер Изменение статуса проекта / запрос менеджера / просрочка контакта
Входные данные OpenSearch: история проекта, активности, комментарии; RAGflow: кейсы, скрипты, возражения
Выходной продукт Рекомендация: действие + срок + обоснование + ссылка на кейс из базы знаний
Критерий выполнения Менеджер знает следующий шаг по каждому активному проекту; нет проектов без зафиксированного следующего действия
Вектор роста Снижение доли проектов без следующего шага; рост конверсии КП -> заказ

Формат рекомендации:

Проект: [название] | Клиент: [название] | Стадия: [статус]
Последний контакт: N дней назад

Рекомендация: [конкретное действие]
Срок: [дата]
Обоснование: [краткое обоснование на основе истории]
Похожий кейс: [ссылка из базы знаний RAGflow]

Агент 4. Notification Agent -- Агент уведомлений

Продукт:

Адресное уведомление нужному человеку в нужный момент через нужный канал -- без информационного шума -- как условие того, что сигналы системы реально доходят и вызывают реакцию.

Элемент Содержание
Внутренний клиент Менеджер / РОП / Зам. ГД -- в зависимости от типа события
Триггер Сигнал от любого агента системы
Входные данные Сигнал от агента + профиль получателя (предпочтительный канал)
Выходной продукт Доставленное уведомление с подтверждённой реакцией
Механизм доставки Adapter pattern: Mattermost (основной) / Telegram (резерв), канал настраивается per-user
Критерий выполнения Реакция (действие или подтверждение) в течение N часов; при отсутствии реакции -- эскалация в Orchestrator
Красный флаг Уведомление без реакции сверх SLA -> передаётся Orchestrator для эскалации

Матрица маршрутизации:

Событие Получатель Приоритет
Пробел в данных по своему проекту Менеджер Нормальный
Рекомендация по проекту Менеджер Нормальный
Просрочка реакции менеджера > SLA РОП Высокий
Критическое событие (крупная сделка, риск ухода клиента) РОП, Зам. ГД Высокий
Ежедневная сводка по команде РОП Плановый

Агент 5. Orchestrator -- Оркестратор

Продукт:

Бесперебойная работа агентной системы как единого целого -- для РОПа и Зам. ГД -- обеспечивающая, что ни одно критическое событие не теряется и каждый сигнал доходит до нужного человека в нужное время.

Элемент Содержание
Внутренний клиент РОП, Зам. ГД
Триггер Постоянно -- реагирует на сигналы всех агентов
Входные данные Сигналы от всех агентов; SLA-параметры из конфига
Выходной продукт Гарантия непрерывности потока сигналов и эскалаций; каждое событие имеет назначенного ответственного
Критерий выполнения Отсутствие потерянных эскалаций; система работает без ручного вмешательства

Примечание: Orchestrator не имеет одного артефактного продукта -- его продукт это состояние системы. Это принципиальное отличие от остальных агентов.


Контур 2 -- Knowledge AI (база знаний)


Агент 6. Ingest Agent -- Агент загрузки знаний

Продукт:

Проиндексированный документ в RAGflow с корректными метаданными -- готовый к поиску Query Agent и использованию Recommendation Agent.

Элемент Содержание
Внутренний клиент Query Agent, Recommendation Agent
Триггер Загрузка нового документа ответственным за базу знаний
Входные данные Документ (PDF, DOCX, MD) + метаданные: отрасль, тип клиента, стадия сделки, продукт, теги
Выходной продукт Проиндексированная запись в RAGflow; обновлённый граф связей
Критерий выполнения Документ доступен для поиска Query Agent; все метаданные заполнены

Обязательные метаданные документа:

Поле Описание Пример
industry Отрасль клиента Энергетика, Строительство
client_type Тип клиента Генподрядчик, Интегратор
deal_stage Стадия сделки Расчёт КП, Переговоры
product Продукт НКУ, ВРУ, БКТП
doc_type Тип документа Кейс, Скрипт, Возражение, Регламент
tags Теги конкуренция, срок, цена

Агент 7. Query Agent -- Агент поиска знаний

Продукт:

Контекстный ответ с цитатой и ссылкой на источник -- для менеджера или Recommendation Agent -- за ≤ 5 секунд.

Элемент Содержание
Внутренний клиент Менеджер (прямой запрос); Recommendation Agent (инструментальный вызов)
Триггер Текстовый запрос менеджера / вызов от Recommendation Agent
Входные данные Текстовый запрос + контекст проекта (отрасль, стадия, тип клиента)
Выходной продукт Ответ + цитата из источника + ссылка на документ
Критерий выполнения Релевантный ответ ≤ 5 секунд; источник указан всегда

Агент 8. Lint Agent -- Агент аудита знаний

Продукт:

Еженедельный отчёт о противоречиях, устаревших данных и логических разрывах в базе знаний -- для ответственного за базу знаний.

Элемент Содержание
Внутренний клиент Ответственный за базу знаний (роль knowledge_manager)
Триггер Еженедельно
Входные данные Все документы в RAGflow
Выходной продукт Отчёт: противоречия, документы старше 6 месяцев, незаполненные разделы
Критерий выполнения Выявлены все документы старше 6 месяцев и документы с конфликтующими утверждениями

Схема взаимодействия агентов

Grace CRM
    ↓ API
[1] Sync Agent ──────────────────────────────────────────────►  OpenSearch
                                                                     │
                                     ┌───────────────────────────────┘
                                     │
                              [5] Orchestrator
                             (управление, SLA)
                                     │
                    ┌────────────────┴────────────────┐
                    ▼                                 ▼
             [2] Quality Agent              [3] Recommendation Agent
             (пробелы в данных)             (следующий шаг) ◄── RAGflow
                    │                                 │        [6] Ingest Agent
                    └────────────────┬────────────────┘        [7] Query Agent
                                     ▼                         [8] Lint Agent
                             [4] Notification Agent
                              (Mattermost / Telegram)
                                     │
                    ┌────────────────┼────────────────┐
                    ▼                ▼                 ▼
                Менеджер            РОП            Зам. ГД