Пролог: живая встреча, бэклог и бесплатная модель

Всем привет! Немного вступления: ИИ агент заказчика работает в проде уже четвёртый месяц: ночные заявки в НЕЛЬЗЯgram Direct, диалоги, анкеты, сделки в amoCRM. В прошлой статье — разбор Reasoning Lock и анонсы продолжений. Одна из договорённостей с заказчиком — ветка обработки комментариев под постами: человек пишет «+» или «сколько стоит?» под публикацией = агент отвечает ему приватным сообщением в Direct. Обещание висело в бэклоге и ждало своего часа.

Час настал сам. 16 сентября вечером на OpenRouter выкатили новую стелс‑модель: stealth/union‑alpha. Провайдер анонимен, релизный штамп на странице 16 сентября, то есть сутки стелсу к моменту публикации этой статьи. Факты про данную llm: мультимодальность, tool calling, GPQA Diamond 90.9%, и главное — цена ровно ноль (пока что).

В прошлой статье я рассказывал о скрытом баге: ИИ‑агент в проде заказчика тратит токены, генерация закрывается со статусом «успех», а клиенту уезжает пустая строка. Тогда я обещал разобраться и починить. Обещание выполнено: причина найдена, правки встали в воркфлоу, счётчик пустых ответов уже 7 дней — чисто. Баг получил имя Reasoning Lock. Теперь подробно о нём: симптомы, «расследование по этажам», механика и «лечение» — в общём в стиле детектива :-)

Напомню, что строю ИИ‑агентов на self‑hosted n8n. Герой статьи — агент в проде заказчика: по ночам принимает заявки в Instagram Direct, ведёт диалог, собирает анкету и создаёт/обновляет сделку в amoCRM. Стек агента: n8n + Redis + LangChain, LLM основная — DeepSeek V4 Pro через OpenRouter, резервная — недавно поменял на Qwen3.8 Flash.

Предыстория: два периода, две природы отказов

История началась задолго до самого бага. С конца июня (установил в прод агента в первых числах июня если точнее быть) отказы случались двух периодов, и разница между ними = ключ к пониманию.

Период первый = тесты и запуск: инфраструктура. Первые «пропавшие ответы» пользователям имели вполне земную природу: ограничения Meta — потери вебхуков, окно ответов, двойные доставки. Как это чинилось (мгновенный 200 OK, буфер на Redis, дебаунс) — разобрано в первых двух частях. К продакшену этот класс закрыли.

Период второй — последние два месяца: промпт. Система стабилизировалась, и правки от заказчика посыпались в системный промпт... (( Под живую бизнес‑логику: инструкция по пересылке оплаты пользователем, отдельные сценарии ответов для VIP‑клиентов (абзаца два, которые под каждое «фи» постоянного клиента меняли по несколько раз), уточнения формулировок после каждого спорного диалога. Каждая правка по отдельности естетсвенно правильная и рабочая. Суммарно же промпт разросся до где то 6.4k токенов, и плотность запретов («КАТЕГОРИЧЕСКИ ЗАПРЕЩЕНО», «Отправь СТРОГО этот текст») стала максимальной за всю жизнь системы.

В финале прошлой статьи я обещал разбор контура генерации ответов с гибридным извлечением данных (LLM‑tools + regex). Но пока немного переиграем планы и переключимся в другую тему — причина практический инженерный эксперимент. Постараюсь вкратце и по существу.:‑)

В прошлой статье (ссылка) я разобрал конвейер между агентом и клиентом: теги, регулярки, абзацы по 180 символов. Осталось два больших пояснения - что происходит со сделкой в amoCRM, когда диалог дошёл до неё, и стоп-кран, которым человек перехватывает диалог у бота. Поэтому сегодня показываю два Salesbot’а, которые замыкают контур: "Раздатчик" (диспетчеризация задач менеджерам) и "Идентификатор" (оцифровка старой базы).

Хочу начать с вопроса, который оставался за кадром всех предыдущих статей. Нода IF: Is New User? в начале ветки проверяет Redis-ключ связки: пустой - значит клиент новый, запускаем синхронизацию со сделкой. А если клиент старый - заведён в CRM руками за год до внедрения ИИ? Если к примеру как в данном проекте, из-за внутренних решений касательно бизнес логики у заказчика сделки хранятся до последнего момента, наверное пока их не наступит больше чем за 30000 штук (P.S. про это я позже расскажу чуть позже - точнее про то КАК это ломает работу воркфлоу)? У него связки тоже нет. Формально он выглядит как новый. Обычная система в этот момент создаёт вторую сделку на первого же старого клиента, который написал ночью. Дубль. Добро пожаловать в слепую зону.

Всем привет!) Напомню: в первой статье я показал дебаунс на Redis, который склеивает дробные сообщения клиента. Во второй — модуль привязки «чат = сделка» и то, почему вебхуки стоит держать в изолированных ключах. Обе части заканчиваются примерно одинаково: «...и текст уходит ИИ‑агенту». Это, пожалуй, тот финал, на котором обычно ставят точку и заливают демо на GitHub... Но не в данном случае!)

В прошлой статье я показал, как простой дебаунс на Redis спасает бюджет от дробных сообщений: клиент строчит «привет» — «сколько стоит» — «а есть другой размер» пятью сообщениями подряд, а LLM получает один склеенный промпт.

Привет, Хабр! Я разработчик из Минска (работаю официально, в статусе НПД). Занимаюсь автоматизацией на связке Self‑Hosted n8n + Redis. Внедряю автономных ИИ‑агентов для мессенджеров и связываю их с amoCRM.

Поделюсь, как говорится, «мясом» из своей практики. В статье я максимально постараюсь отразить и технический абсурд плавно переходящий в явное кидалово от инфомошенников.

Перед началом сразу обозначу, как говориться, на берегу: во‑первых — это не хейт и не попытка кого‑то «разоблачить». Ленты мессенджеров завалены рекламой от «ИИ‑агентств» и «продавцов успешного‑успеха», которые громко кричат про «...ваш цифровых сотрудников за пару дней...». У меня нет раскрученного профиля с красивыми публикациями, но, есть обычная практика. Данный разбор — это попытка показать (а может кому‑то и знакомо), что скрывается за красивыми нагенерированными видосами и контентом и почему, доверив реальный проект таким «спецам» обойдётся дорого. Во‑вторых — все упоминания брендов и платформ в статье — не реклама и не антиреклама. Названия систем я оставил исключительно ради сохранения контекста, да и в принципе живого отражения примера.

История статьи началась, наверное можно сказать в 2 этапа. На первом этапе, который был ещё наверное в марте этого года, ко мне обратился заказчик с интересным ТЗ: стек Instagram+ amoCRM + Google Sheets при плотном трафике до 5000 диалогов в месяц (таргет что тогда, что по сей день заходит «на ура»). Причём сёстры (заказчик — это семейный бренд ателье дизайнерских украшений) своими силами опробовали «...платформы где платишь подписку и в соответсвии с трафиком выбираешь соответствующий пакет услуг. Итог в который после первого дня триала по самым средним подсчётам вышел бы 1100$ в месяц расхода (!). Поскольку моя статья не о том какая архитектура была в итоге у них развёрнута, так что пойдём дальше.»