Мультиагентный чат-бот для интернет-магазина стройматериалов

Задача

Онлайн-магазин облицовочного кирпича получал большой поток обращений: вопросы о наличии конкретного цвета и коллекции, ценах, примерах объектов, условиях доставки. Менеджеры тратили часы на однотипные ответы и не успевали обрабатывать запросы в нерабочее время.

Задача: бот, который отвечает 24/7 на вопросы о товарах и условиях, не путает артикулы и цвета, учитывает регион клиента и умеет передать сложный кейс живому оператору.

Стек технологий

LangGraph GPT DeepSeek-R1 PostgreSQL Grafana LangSmith

Результат

Бот обрабатывает вопросы 24/7, передаёт сложные кейсы оператору с учётом рабочих часов.

Архитектура: три специализированных ассистента

Вместо одного «всезнающего» бота мы построили систему из трёх специализированных агентов под управлением маршрутизатора. Каждый агент заточен под конкретный тип запроса и использует оптимальную для этого модель.

Как работает маршрутизация

flowchart TD U[Сообщение пользователя] --> R["Router Assistant GPT-4.1"] R --> |Вопрос о товаре| P["Product Assistant GPT-4o"] R --> |Общий вопрос| F["FAQ Assistant DeepSeek-R1"] R --> |Нет зоны доставки| ND["Регион не обслуживается + контакт дилера"] P --> PDB[("Товарный каталог: артикулы, цвета, цены, примеры объектов")] PDB --> P P --> |Сложный кейс| OP{Рабочие часы?} F --> VS[("Векторный поиск по базе знаний: доставка, сроки, гарантия")] VS --> F F --> |Сложный кейс| OP OP --> |Да| HU["Передача оператору + история диалога"] OP --> |Нет| AM["Уведомление: ответим в рабочее время"] P --> A[Ответ пользователю] F --> A

Router Assistant

Первая точка входа для любого сообщения. Определяет город и зону обслуживания, классифицирует запрос (товарный / общий / вне зоны) и передаёт в нужного агента.

Модель: GPT-4.1

Product Assistant

Определяет конкретный кирпич по описанию пользователя (цвет, коллекция, модель), извлекает артикул из каталога, возвращает цену и ссылки на примеры объектов.

Модель: GPT-4o (точное извлечение данных)

FAQ Assistant

Отвечает на общие вопросы о доставке, сроках, гарантии, условиях оплаты. Использует векторный поиск по структурированной базе знаний с категоризацией.

Модель: DeepSeek-R1

Технические особенности

Состояния диалогов в PostgreSQL. История каждого разговора хранится в базе данных — агент «помнит» контекст между сессиями.
Умная передача оператору. При эскалации оператор получает полную историю диалога. Если нерабочее время — бот сообщает об этом и обещает ответ в рабочие часы.
Оптимизация по моделям. Разные задачи — разные модели: GPT-4.1 для естественного диалога, GPT-4o для точного извлечения данных, DeepSeek-R1 для аналитических FAQ-ответов. Примечание: указанные модели использовались в середине 2025 года, со временем переключались на более новые.

Наблюдаемость

Grafana + Loki — мониторинг всех диалогов и системных метрик в реальном времени.
LangSmith — трекинг LLM-цепочек: видны все промпты, ответы моделей и задержки на каждом шаге.

Подходит для

Производители и интернет-магазины стройматериалов, отделочных материалов, мебели — где важно точно определить товар по описанию клиента.

Заказать чат-бот

← Предыдущий: SEO-агент Следующий: Акты сверки →

Чат-бот для интернет-магазина стройматериалов