Разработать готовый n8n workflow для AI-агента поддержки SaaS-сервиса через Telegram Bot API

Здравствуйте!
У нас есть опыт в создании AI-агентов, RAG-систем и автоматизации через n8n.

Мы можем реализовать для вас готовый AI support workflow для Venta-CRM:
— Telegram Bot API,
— OpenAI API,
— Google Drive + Google Sheets,
— векторный поиск по базе знаний,
— эскалационный поток для менеджеров,
… — логирование статистики,
— буферизация сообщений 45 секунд.

Что будет реализовано:
- AI-поиск по Google Docs через embeddings
- отдельный workflow индексации базы знаний
- обработка сообщений частями
- ответы только при confidence ≥ 80%
- передача менеджерам при отсутствии точного ответа
- запись KPI и статистики в Google Sheets
- поддержка Telegram PM + групп
- готовые JSON workflow для импорта в n8n
- инструкции по credentials и запуску

Для vector store рекомендуем Qdrant – оптимально для self-hosted n8n на Hetzner.

Буфер 45 секунд реализуем через накопление message context по Telegram ID с delayed processing в n8n.

Ориентировочный срок:
MVP — 3–5 дней
Полная production-версия — 7–10 дней.

Будем рады обсудить детали и реализовать для вас готовое рабочее решение 🙂

Показать оригинал

Перевести

Вижу, что у вас не просто “AI-бот”, а нормальная задача первой линии поддержки: Telegram → 45-секундный буфер сообщений → поиск в проиндексированной базе знаний → ответ только при точном совпадении → эскалация менеджерам, если confidence ниже порога.

Мы как раз делаем подобную логику для AI-менеджеров в мессенджерах. Я бы не читал Google Docs при каждом запросе — правильнее сделать отдельную индексацию: Google Docs → chunks → embeddings → vector store, а в runtime искать уже по vector base.

45 секунд реализовал бы как debounce на backend-уровне: все сообщения пользователя временно собираются по chat_id/user_id, каждое новое сообщение обновляет таймер, и только после 45 секунд тишины агент обрабатывает запрос как один полный контекст.

Если n8n JSON является жестким требованием — это важно уточнить. Но могу предложить такую же логику как отдельный стабильный backend-сервис с Telegram Bot API, OpenAI, vector search, эскалацией в группу менеджеров и логированием статистики. Архитектурно это будет масштабируемее и контролируемее, чем сложный workflow в n8n.

Напишите в личные, я более детально проконсультирую и покажу как это уже работает у нас.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Могу выполнить данного бота за 10 дней, цена будет 200$. Если готовы, то можем сотрудничать.

Показать оригинал

Перевести

Павло, мы уже общались с вами, не очень удачно, но все же надеюсь, что мой Workflow был вам полезен.

Этот проект мне интересен, не вижу ничего невозможного или сложного для себя, со всеми перечисленными инструментами имел опыт работы.

1. делали ли подобные AI support agents
Такого формата нет, но ничего сложного не вижу.

2. какой vector store рекомендуете для этой задачи
Supabase + pgvector
…
3. как планируете реализовать буфер 45 секунд
Здесь много вариантов, вот один наиболее логичный на данный момент для меня.
Когда человек пишет, фиксируем его обращение в базу данных, также фиксируем 2 переменные:
- last_message_time: дата и время последнего сообщения
- agent_status: active/inactive
Далее условие, если agent_status = inactive, запускается скрипт.
Далее ставим ноду wait 45 секунд, после чего проверяем last_message_time, которое было сначала, с тем, что есть в базе сейчас, если оно отличается, это означает, что мы получили новое сообщение, поэтому возвращаемся назад и снова ждем 45 секунд.

И только когда время сообщения не изменится через этот период - идем по скрипту дальше.
Надеюсь, понятно объяснил)

4. как будете определять confidence >= 80%
- 1 вариант: Промптом добавить инструкцию как его определять и просить агента выдавать ответ уже с показателем этой переменной.
- 2 вариант: Добавить еще одного агента, который будет проверять ответ предыдущего агента с тем, что есть в базе данных.

5. ориентировочный срок выполнения
5-7 дней

Показать оригинал

Перевести

Хорошее ТЗ, интересная задача.
Работаю как раз в этом направлении, мой стек идеально подходит к задаче.
Активно пользуюсь Gemini Pro 3.1, он настроен у меня как раз под подобные задачи.
Имею собственный сервер - все протестирую.

Предлагаю использовать модель GPT-4o-mini, она очень дешевая и достаточно умная, чтобы справиться с этой задачей.

Если не выберете меня исполнителем, я все равно буду реализовывать этот проект, потому что, повторяю, задача довольно интересная, а ТЗ на высшем уровне.

… Хорошего дня

Показать оригинал

Перевести

Добрый день, пишу от лица компании Devoxen. Как раз специализируемся на AI автоматизации и workflow-решениях на базе n8n, Telegram Bot API и OpenAI. Имеем большой опыт в построении AI support agents с RAG-архитектурой, интеграцией Google Drive / Sheets и логикой эскалации к менеджерам без "выдумывания" ответов. Для вашего кейса рекомендовали бы vector store типа Qdrant или Pinecone — для n8n это стабильный и масштабируемый вариант под будущее увеличение базы знаний. Буфер 45 секунд реализуем через Redis/Data Store с aggregation message window, чтобы бот корректно объединял сообщения в один запрос. Confidence будем определять комбинированно: similarity score embeddings + дополнительная AI-проверка релевантности ответа перед отправкой пользователю. Также заложим архитектуру под будущее масштабирование на несколько ботов и отдельных клиентов.

Можем сделать без лишних вопросов и затрат по времени. Также даем гарантию и по желанию поддержку. Мы сможем взять в работу ваш проект сразу после обсуждения ТЗ и структуры knowledge base.

Предлагаю перейти в личные сообщения для более детального разговора.

Показать оригинал

Перевести

Привет!

1. Подобные AI support агенты делал - есть опыт с Telegram Bot API, OpenAI API, Google Drive/Sheets и RAG-логикой.

2. Для векторного хранилища рекомендую Pinecone или Qdrant - оба хорошо интегрируются с n8n и OpenAI embeddings.

3. Буфер 45 секунд - реализую через n8n Wait node с аккумуляцией сообщений перед обработкой.

4. Confidence >= 80% - определяю через cosine similarity при поиске в векторном хранилище + дополнительная проверка через GPT, соответствует ли ответ запросу.
…
5. Срок - 7-10 дней.

Готов к обсуждению деталей и цены.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Задача понятна, это полноценный AI support agent с RAG-архитектурой для n8n, а не просто Telegram-бот. Могу реализовать готовый production-ready workflow под ваш сценарий.

Имею практический опыт с:
— n8n self-hosted
— Telegram Bot API
— OpenAI API
— RAG / embeddings / vector search
— интеграциями Google Drive & Google Sheets
— AI support workflows
… — системами эскалации
— многошаговой логикой общения

Как вижу реализацию:

Telegram → n8n → message buffer → AI classification → vector search → confidence validation → response/escalation.

Что рекомендую:
— OpenAI embeddings text-embedding-3-small
— vector store: Qdrant или Supabase pgvector
— GPT-4.1 mini / GPT-4o mini для ответа
— отдельный indexing workflow
— отдельный support workflow
— Google Sheets для KPI/logging

Как реализую buffer 45 секунд:
— Redis или n8n data store/session aggregation
— накопление сообщений по Telegram user ID
— debounce logic перед запуском AI flow

Как определю confidence:
— similarity score vector search + AI verification layer
— threshold >= 0.80
— дополнительная проверка “является ли ответ полностью подтвержденным knowledge base”

Важный момент:
агент не будет hallucinate/выдумывать ответы — только grounded answers из knowledge base.

Что будет в результате:
— готовый JSON workflow support agent
— отдельный JSON workflow indexing
— инструкция по credentials
— инструкция по Telegram/OpenAI/Google Drive
— настройка статистики Google Sheets
— mapping variables
— протестированный flow в staging среде

Также могу заложить архитектуру под:
— multi-client support
— multi-tenant bots
— будущую интеграцию WhatsApp/сайта
— панель управления менеджера/уровень эскалации
— feedback loop для роста knowledge base

Могу также предложить production architecture для Hetzner + Docker deployment + backup/recovery flow для n8n.

Показать оригинал

Перевести

Привет! Очень зрелое ТЗ, особенно confidence gate 80% и 45-секундный буфер. Это production support agent, не просто бот с RAG.

Отвечаю по пунктам:

1. AI support agents с RAG строю регулярно — Telegram + embeddings + vector store + escalation.
2. Vector store: Supabase pgvector. Для 50+ документов self-hosted и бесплатно, нативно с Hetzner.
3. Буфер 45 сек: Wait node + session_id в Supabase как очередь, при таймауте concat всех сообщений с одним chat_id.
4. Confidence ≥80%: combined signal — cosine similarity + отдельный decision step, где модель оценивает релевантность chunk'а (1–10). Защищает от галлюцинаций надежнее за один similarity score.
5. Срок: 12 дней с полным тестированием на реальном боте до передачи JSON.
…
Бэкграунд: MSc Strategic PM (Lazarski), PRINCE2, 4 года PM — помогает на acceptance criteria и документации не срываться. Мой архитектурно очень близкий pipeline (multi-source + AI scoring + structured output) и много других в профиле.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день.
С ТЗ ознакомился. Отдельная благодарность за детальное ТЗ.

1) У меня есть пример поиска АИ-агента в базе знаний компании (информация о компании, часто задаваемые вопросы, детали по вакансии).
Человек может спрашивать бота о компании или детали по какой-либо из вакансий, бот отвечает исходя из информации, которая в базе знаний в Гугл документе. Видео обзор могу отправить в приват.

2) Векторную базу для разбивки на чанки и rag поиска предлагаю Pinecone (кроме чанков можно присвоить метки /company /vacancies и т.д. для быстрого поиска).

3) При входящем сообщении в воркфлоу добавить сохранение в БД и задержку 45 секунд. Если будет новое сообщение, тогда агент проверит временную метку, если между сообщениями до 45 секунд, он будет делать summarize последних сообщений и на вход к агенту будет одно сообщение для обработки.
…
4) Это еще нужно продумать.
5) 12 дней (вместе с тестированием).
6) Пример могу отправить в приват.

Показать оригинал

Перевести

Создавала подобные AI support агенты на n8n — Telegram + RAG + эскалация менеджерам, поэтому задача понятна от начала до конца.
По вашим вопросам:

Да, создавала похожих агентов для поддержки — сбор запроса, поиск в базе знаний, передача менеджеру, если confidence низкий.
Vector store — рекомендую Pinecone или Supabase pgvector, оба хорошо интегрируются с n8n.
Буфер 45 секунд — реализую через Wait node + Session ID, собираю сообщения в одну очередь.
Confidence >= 80% — через OpenAI embeddings cosine similarity score при поиске в vector store.
Срок — 5-7 дней с тестированием на реальном боте.
Примеры подобных workflow могу показать в личных.
…
Передам готовый JSON workflow, инструкцию по подключению credentials и перечень мест, где нужно вставить свои токены.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Наша команда с 4-летним опытом в инженерной разработке и автоматизации процессов готова создать для вас стабильный, оптимизированный и масштабируемый n8n workflow для AI-агента. Мы обладаем глубокой технической экспертизой в разработке ботов, парсинге данных и интеграции сложных API. Благодаря знаниям языков Python и JavaScript, мы не просто собираем стандартные блоки в n8n, а умеем писать кастомные скрипты (внутри Code nodes) для сложной обработки массивов данных, гибкого управления контекстом AI и нестандартных интеграций. Готовы обсудить логику работы вашего будущего агента и источники данных в личных сообщениях, чтобы предложить лучший вариант реализации.

Показать оригинал

Перевести

Привет!
1. Подобные AI support agents делал? Непосредственно RAG-агента в n8n — нет, но есть практический опыт с n8n + OpenAI API, Telegram Bot API и автоматизацией через Google Drive/Sheets. Понимаю архитектуру RAG и как ее реализовать в n8n через встроенный vector store + embeddings.

2. Какой vector store рекомендую? Для вашего масштаба (20–50 документов, self-hosted Hetzner) — Supabase с pgvector. Бесплатно, хорошо интегрируется с n8n, не требует отдельного сервиса. Pinecone — если хотите облачное решение без администрирования.

3. Буфер 45 секунд — как реализую? Через Supabase или Google Sheets как временную очередь: при каждом сообщении от пользователя записываю его туда с timestamp, через Wait node жду 45 сек, потом собираю все сообщения с одним chat_id за последние 50 сек и передаю агенту как один запрос.

4. Confidence >= 80% — как определю? Через cosine similarity score при vector search — n8n возвращает это значение. Дополнительно промптую модель оценить, насколько найденный контекст соответствует вопросу (1–10), и комбинирую оба сигнала.

… 5. Срок: 7–10 дней на полный MVP с тестированием. Кнопки менеджера (Взял в работу / Ответил) — отдельный блок, могу заложить архитектурно, но реализовать во второй итерации, чтобы не затягивать сдачу.

Что передам: оба JSON workflow, пошаговую инструкцию с подключением credentials, описание переменных и видеодемонстрацию работы бота.

Если есть вопросы — пишите, с удовольствием обсудим детали.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Реализую ваш workflow для Venta-CRM на n8n с RAG-логикой. Имею опыт создания AI-поддержки, где критическая точность ответов без галлюцинаций.

Для векторной базы рекомендую Pinecone — он надежный и имеет нативный узел в n8n. Буфер в 45 секунд реализую через Wait node с условием проверки новых сообщений, чтобы склеивать их в целостный запрос. Confidence 80% настрою через системный промпт, где AI оценивает релевантность найденной инструкции перед отправкой.

Срок — 14-21 день.

Готов обсудить детали и приступить к выполнению.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день.

У меня есть опыт работы с n8n, Telegram Bot API, OpenAI и AI support workflows. Ваш сценарий выглядит вполне реализуемым через RAG-подход с отдельной индексацией knowledge base и логикой эскалации для менеджеров.

Чтобы корректно оценить сроки и объем работ, хотел бы уточнить несколько моментов:

— есть ли уже сервер с развернутым n8n?
— планируете ли использовать отдельный vector store (например, Qdrant), или все должно работать максимально просто в рамках одного сервера?
— нужна ли поддержка только текстовых сообщений, или также файлов / голосовых сообщений?
…
После этого смогу предложить оптимальный вариант реализации и дать более точную оценку.

Показать оригинал

Перевести

Доброго дня.

ТЗ детальне і чітке, видно зрілий підхід. По задачі зрозуміло: n8n workflow для AI-агента першої лінії підтримки Venta-CRM з Telegram, RAG над Google Drive, передачею менеджерам і статистикою.

По вашим питанням:

1. AI support agents з RAG робили в продакшені, це наш профільний тип проектів. Релевантний кейс Winbix.AI з $2K MRR використовує подібну архітектуру.

2. Vector store для цієї задачі: Qdrant Cloud (free tier до 1GB вистачить на 50+ документів) або Pinecone starter. Qdrant трохи кращий по якості пошуку і дешевший на масштабуванні. В n8n підключаємо через HTTP Request nodes до Qdrant API.
…
3. Буфер 45 секунд через n8n Wait node плюс Redis або n8n static data для накопичення повідомлень. При кожному новому повідомленні від користувача reset таймера. Після 45 секунд тиші - об'єднуємо повідомлення в один запит і запускаємо AI.

4. Confidence 80%: гібридний підхід. Спочатку cosine similarity score з vector store (повинен бути більше 0.78). Потім LLM-як-judge через GPT-4o з структурованим виходом: "Is the answer fully supported by the context? Return confidence 0-100." Тільки при обох умовах вище порогу - відповідаємо. Інакше escalation.

5. Срок: 5-7 робочих днів з моменту старту. Включає індексацію workflow, основний workflow, тестування на реальному боті і документацію.

6. Модель: GPT-4o-mini для класифікації і judge, GPT-4o для генерації відповіді. Embeddings text-embedding-3-small (дешево і якісно для української мови).

Перед основним контрактом готові показати робочий прототип ключового блоку (буфер 45 сек плюс RAG-пошук) на тестовому боті.

Портфоліо: quentar.space/en/startups

Жду в особистих.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день. Представляю команду Nexus Core. У вас очень сильное и предметное ТЗ: нужен не “чат-бот с AI”, а готовый production workflow для n8n, который работает как первая линия поддержки Venta-CRM через Telegram, с предварительно проиндексированной базой знаний на Google Drive, четкой логикой эскалации, сбором статистики и возможностью масштабирования на других клиентов. Мы как раз беремся за такие задачи, где важен не теоретический RAG, а реальная рабочая схема: бот не выдумывает, не отвечает “приблизительно”, умеет собрать сообщения частями, правильно отличает простое приветствие от полноценного запроса и передает менеджерам только те обращения, где действительно нет подтвержденного ответа. Для этого рекомендуем архитектуру с отдельным workflow на индексацию, OpenAI embeddings, vector store с делением по knowledge base, runtime-поиск только по проиндексированным данным и четкий confidence gate, чтобы агент не галлюцинировал.

С нашей стороны можем передать именно то, что вы описали: готовый JSON workflow для runtime, отдельный JSON для индексации, инструкцию по credentials, Telegram Bot API, Google Drive, Google Sheets, описание логики, перечень переменных и протестированный сценарий в тестовой среде перед передачей. Для vector store под такую задачу оптимально видим Supabase pgvector или Qdrant: оба хорошо подходят под self-hosted логику, но для более простого запуска и будущего масштабирования часто выгоднее Supabase pgvector. Буфер 45 секунд реализуем не “в лоб”, а так, чтобы не ломать логику диалогов и не создавать хаос при нескольких сообщениях подряд. Confidence >= 80% определим не одним сырым числом от LLM, а комбинацией релевантности поиска, проверки соответствия chunk-ов и отдельного decision step, чтобы ответ шёл клиенту только когда он реально подтвержден базой знаний. Кейсы подобных AI support flows у нас под NDA, но в приватных сообщениях можем подробно объяснить, как реализовывали RAG, Telegram-ботов, n8n automation и эскалацию в менеджерские каналы.

Чтобы сразу зафиксировать срок и стоимость без погрешности, важно уточнить 3 вещи: есть ли у вас уже готовая Telegram-группа менеджеров и бот, или это тоже входит в запуск; планируете ли вы для MVP только Telegram, без дополнительных каналов; и нужны ли кнопки “Взял в работу / Ответил / Добавить в базу знаний” уже в первой версии, или закладываем их в архитектуру на второй этап. Напишите в приватные сообщения — уточним детали и дадим фиксированную оценку по срокам, этапам и финальной стоимости.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте.
Готов взяться за этот проект.
ТЗ очень детальное и понятное, поэтому могу начать разработку сразу.
Все разверну на своем сервере hetzner (уже есть).

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте.

Разрабатываю ботов для телеграма. Готов взяться. Пишите, обсудим.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. Есть опыт с n8n/Telegram ботами. Готов к сотрудничеству. Обращайтесь!

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Ознакомившись с вашим проектом, я готов приступить к его выполнению. Давайте обсудим детали для наилучшего результата.

Здравствуйте. 45-секундная задержка перед ответом - разумный ход, чтобы собрать полный запрос, но в групповом чате это создаст хаос, если не добавить логику привязки к конкретному пользователю и треду. Я делал похожий AI-агент для логистического SaaS: embeddings из 40+ документов Google Docs, Pinecone как векторный хранилище, ручная + еженедельная переиндексация через отдельный n8n workflow. Бот отвечал в личных сообщениях и следил за тредами в группе, где его упоминали. Среднее время ответа - 3-4 секунды после задержки, точность поиска по базе - около 85% на украинской технической документации. Для Venta-CRM рекомендую deepseek/kimi/gemini для классификации + для финального ответа - оптимальный баланс стоимости и качества. Что касается масштабирования: стоит заложить переменную tenant_id уже на этапе проектирования, чтобы не переделывать логику при подключении нового клиента. Какое векторное хранилище вы рассматриваете - Pinecone, Weaviate, или готовы к self-hosted Qdrant?

Показать оригинал

Перевести