Создание Human AI Assistant для Telegram-групп

Здравствуйте! Я опытный разработчик, я способен разработать ботов любой сложности, занимаю ТОП-4 в категории "Разработка ботов", также разрабатываю веб-сайты, API документации на языке программирования Python, где также занимаю ТОП-2.

Что касается вашего проекта, у меня есть уточняющие вопросы, которые повлияют на оценку вашего задания и помогут понять, что вы хотите, напишите мне, пожалуйста, для выяснения всех деталей!

С моими навыками вы можете ознакомиться в резюме 👉 Freelancehunt
Мои работы также опубликованы в портфолио 👉 Freelancehunt

💻 Я также являюсь СЕО команды, которая состоит из FrontEnd разработчика и Backend разработчика! То есть при необходимости мы с нашей командой, состоящей из 3-х человек, можем организовать для вас разработку под ключ!

… Жду вашего ответа, спасибо.

Показать оригинал

Перевести

Добрый вечер!

Разработка AI-агентных систем на RAG — наш профильный направление, так что ТЗ читается как «свое». Стек вы выбрали правильный (OpenAI/Claude + RAG + Vector DB + LangGraph + PostgreSQL), именно с этими технологиями мы работаем постоянно.

Система состоит из двух частей, обе реализуем:

1. Анализ коммуникации (контроль для руководителя):

AI читает переписку в Telegram-группах: определяет суть запроса, открытые/закрытые вопросы, срочность, риски;
… контроль обещаний менеджеров и выполнения договоренностей;
структурированная история по каждому клиенту + dashboard для руководителя;
уведомление руководителю при задержке ответа или рискованной ситуации.
2. AI-ассистент первой линии (для клиента):

автов ответы на типовые запросы через RAG: наличие товаров, цены и коммерческая информация по настроенным правилам, статусы счетов/оплат/отгрузок;
подтверждение получения запроса + ориентировочное время обработки;
эскалация: сложные вопросы автоматически передаются ответственному менеджеру, клиент получает уведомление, а система контролирует скорость реакции.
Архитектурно: Telegram API → пайплайн на LangGraph (анализ + маршрутизация) → RAG поверх Vector DB (база знаний компании) → LLM (Claude/GPT) → PostgreSQL (история, задачи, метрики) → dashboard.

Отдельно подчеркнем: мы уделяем внимание fact-grounding — ассистент отвечает строго на основе базы знаний и правил, не выдумывает цены или наличие. Для первой линии поддержки это критично.

Проект серьезный, так что будем вести этапами: MVP (RAG-ассистент + эскалация) → анализ коммуникации + уведомления → dashboard. Ориентировочную стоимость и сроки дадим после уточнения объема базы знаний и количества групп — финал зависит от этого.

Детали по проекту и консультация — в личных.

Показать оригинал

Перевести

Привет
Сейчас изучаю автоматизацию для бизнеса, в частности на n8n, если интересно, могу помочь с реализацией, много чего делал раньше на python, напишите в личные сообщения для уточнения и обсуждения всех деталей
Ставка по стоимости и срокам пока условная

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. Могу реализовать данный проект. Если интересно - пишите, обсудим.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день!

У меня есть опыт разработки AI-систем для анализа коммуникаций, Telegram-ботов, CRM-интеграций и LLM-решений для автоматизации поддержки клиентов.

Я ознакомился с вашим ТЗ — по сути, это не просто бот, а AI-платформа для:

• анализа всей коммуникации в Telegram-группах
• построения контекстного понимания диалогов
• контроля работы менеджеров
… • автоматизации первой линии поддержки
• маршрутизации запросов между AI и людьми

### Как это можно реализовать технически:

Я бы предложил модульную архитектуру:

**1. Data Collector Layer**
• сбор всех сообщений из Telegram-групп
• сохранение истории диалогов в базу данных
• привязка сообщений к пользователям и тредам

**2. AI Analysis Layer**
• классификация сообщений (запрос / жалоба / задача / оплата и т.д.)
• определение намерений клиента (intent detection)
• извлечение сущностей (цены, товары, даты, проблемы)
• выявление незакрытых вопросов
• анализ рисков и эскалаций

**3. Business Logic Layer**
• контроль SLA ответов менеджеров
• отслеживание обещаний и их выполнения
• приоритизация запросов (низкий / средний / высокий / критический)
• автоматические напоминания и эскалации руководителю

**4. AI Response Layer**
• база знаний (FAQ, товары, цены, правила)
• генерация ответов через LLM
• быстрые ответы на типовые запросы
• fallback → передача менеджеру

**5. Routing System**
• автоматическое определение: AI отвечает или человек
• передача сложных кейсов менеджеру
• контроль времени ответа менеджера

### Важные моменты реализации:

• использование LLM с контекстной памятью (история диалогов)
• векторная база знаний (для быстрых ответов)
• система ролей (AI / менеджер / руководитель)
• логирование всех решений AI для контроля качества
• dashboard для руководителя (риски, SLA, качество ответов)

### Результат:

Вы получаете систему, которая:
• автоматически закрывает 60–80% типовых запросов
• контролирует менеджеров и качество коммуникации
• не теряет клиентские запросы
• дает руководителю полную картину по диалогам
• значительно уменьшает нагрузку на поддержку

Готов обсудить архитектуру подробнее и предложить оптимальный стек под ваши нагрузки и бюджет.

Показать оригинал

Перевести

Добрый день! У нас есть опыт в разработке интеллектуальных систем для анализа контекста в мессенджерах. Реализуем это через внедрение LLM-моделей с настроенным RAG для глубокого понимания истории общения и автоматизации ответов. Такая архитектура обеспечит стабильную работу бота в режиме реального времени и высокую точность обработки запросов в ваших группах.

Показать оригинал

Перевести

Стек 1 в 1 наш: AI-агенты на Claude Sonnet 4.6 + GPT-4o, aiogram 3 для Telegram, PostgreSQL с pgvector, FastAPI. Подобное уже сделали как SaaS и CRM, работает в проде:

Winbix.AI: мультитенантная SaaS-платформа AI-агентов, анализирует клиентскую коммуникацию в Telegram, автоматически отвечает на типовые запросы, эскалирует сложные, контролирует SLA, ведет историю. $2K MRR, 30+ платящих клиентов. Прямой аналог вашей задачи
BotFusion AI: SaaS чатботов на 19+ платформах с эскалацией
BrandSync AI: production SaaS с GPT-4 + Whisper pipeline

Анализ коммуникации: Claude Sonnet 4.6 с tool use и structured output. Pipeline на каждое сообщение: intent classification (запрос товара, цена, статус, жалоба, договоренность), извлечение entities (обещания с дедлайнами, рискованные маркеры, sentiment).
Автоматические ответы через RAG на pgvector с эмбеддингами по вашей базе знаний, прайсам, статусам товаров. Настраиваются через админ: тон, шаблоны, разрешенные темы. Для нестандартных, эскалация к менеджеру через mention + DM с контекстом, клиенту автоматическое подтверждение.
Контроль обещаний: извлечение entity "promise" с временными дедлайнами ("отправим завтра до 18:00"), task с reminder, эскалация руководителю при задержке.
… Risk monitoring: классификация разговоров normal/warning/at_risk через sentiment + кейворд-маркеры. Real-time alerts руководителю.
Админ-дашборд: SLA-метрики менеджеров, список активных разговоров, история по клиенту, контроль обещаний.
CRM-интеграции: webhook до HubSpot, Bitrix24, AmoCRM, Pipedrive.
Реализуем через Telegram Bot API (если бот в группах как админ) или MTProto (Telethon/Pyrogram) для user account integration.
Quentar, студия из 6 разработчиков (UTC+2). На проект: 1 senior Python + AI engineer, 1 fullstack на admin, 1 QA.
Портфолио: winbixai.com/ru/startups. Loom-обзор Winbix.AI с анализом сообщений и escalation flow скинем в личные.
Гарантия: 30 дней post-launch поддержки с калибровкой AI за наш счет.
Вопросы:

Сколько активных Telegram-групп с клиентами?
Бот в группах как админ, или нужен userbot через личный аккаунт?
Какая CRM используется?

Показать оригинал

Перевести

Привет! Какой именно источник данных для анализа коммуникации вы планируете использовать — будут ли это ваши собственные Telegram-группы, или вы имеете в виду интеграцию с уже существующими чатами?

Подробнее о сроках и бюджете я смогу сообщить в личной переписке.

Вот как я предлагаю реализовать этот проект:
1. Я настрою интеграцию AI-ассистента с вашими Telegram-группами для считывания и анализа сообщений.
2. Я разработаю логику определения сути запросов, срочности и рисков, а также автоматических ответов на типовые вопросы.
3. Я настрою систему контроля выполнения договоренностей, обещаний и скорости реакции менеджеров.

… Спасибо за рассмотрение моего предложения. Я с нетерпением жду возможности сотрудничества с вами!

Показать оригинал

Перевести