Kliento
Собрали стартап-платформу для общения бизнеса с клиентам. Она объединяет каналы и данные о клиентах, а ИИ ведёт типовые диалоги, принимает заказы и делает записи.
Design / Engineering / QA / Infrastructure / Automation
С чем пришёл клиент
Заказчик пришел с идеей стартапа для разных компаний, которым нужен единый инструмент для общения с клиентами. Бизнес должен был подключаться к платформе, добавлять каналы из социальных сетей и мессенджеров, связывать их с CRM и получать общую рабочую среду. Встроенный ИИ общается от лица бренда и закрывает первичные запросы без переключений и потерь контекста. ИИ не только отвечает на вопросы. Он поддерживает прикладные действия в диалоге. Принимает заказы и помогает записывать людей на услуги. Мы помогли упаковать идею в продукт и продумали бизнес-сценарии и логику работы системы.
Проблемы:
- Сотни сообщений на один запрос раздували диалог и время ответа
- Нужно было сжимать переписку в один блок смысла для ИИ
- ИИ должен знать бизнес и удерживать контекст разговора
- Не у всех сервисов есть открытые API для интеграций
- ИИ мог придумывать факты о клиенте и ситуации
- Нужно помнить историю клиента и все прошлые взаимодействия
Обсудить похожий проект
Процесс работы
Цели
Нужно было собрать продукт, который объединяет каналы общения и данные о клиентах в одном рабочем месте. Бизнес должен видеть историю диалога и быстро понимать, что происходит по каждому запросу.
Важная цель была в том, чтобы ИИ не просто отвечал, а доводил диалог до действия. Принимать заказ, записывать клиента, уточнять детали и фиксировать результат в системе.
Ещё одна цель была про качество и контроль. ИИ должен говорить в тоне бренда, держать контекст и не придумывать факты. А команда должна понимать, когда подключаться и как управлять правилами общения.
Процесс
Мы начали с интервью и разложили идею на сценарии: входящий поток из разных каналов, типовые запросы, заказ, запись, передача на человека и работа с историей клиента.
Дальше собрали требования и описали логику работы ИИ. Отдельно продумали, как сжимать длинные переписки в короткий смысловой блок, чтобы система не тонула в повторениях и держала нить разговора.
Параллельно проверяли интеграции и ограничения. Там, где нет открытых API, закладывали альтернативные сценарии и честные границы функционала. Затем собрали прототипы и итерациями доводили продуктовую логику до стабильного поведения.
Результат
Получилась B2B платформа, где бизнес работает с клиентами в одном окне. Каналы и данные собраны вместе, а ИИ берёт на себя типовые диалоги и ведёт их до результата.
Система помогает разгрузить команду на рутине и ускорить ответы. Диалог стал короче по форме и чище по смыслу, потому что повторяющиеся сообщения собираются в один блок и не раздувают переписку.
Появилась управляемость и контроль качества. ИИ опирается на знания о бизнесе и историю клиента, меньше ошибается в контексте и не уходит в догадки. У команды остаётся понятный контур вмешательства и развития продукта.
Поток диалогов в одном окне
Kliento собирает обращения из разных каналов в единую рабочую ленту. Компания, которая подключается к платформе, видит список диалогов, быстро находит нужный контакт и работает без постоянных переходов между разными сервисами. Это сокращает путь от входящего сообщения до следующего действия.
Внутри диалога важен не только порядок сообщений, но и смысл разговора. Повторы и уточнения не раздувают переписку и не уводят внимание от сути запроса. Платформа помогает держать разговор в собранном виде и вести его дальше по делу.
Для пользователя это означает меньше ручной сборки контекста. Для бизнеса — более цельный процесс общения с клиентом внутри одной системы.
Интеграции и единая точка входа
Платформа позволяет бизнесу подключать рабочие каналы и связывать их с CRM. За счет этого компания получает единую точку входа в клиентскую коммуникацию и работает с обращениями в общей среде, а не в наборе разрозненных сервисов.
При этом систему проектировали с учетом реальных ограничений рынка. Не все внешние сервисы можно подключить одинаково, поэтому часть решений потребовала обходных сценариев и четких границ. Важно было собрать не универсальное обещание, а работающую продуктовую логику.
Когда каналы и данные связаны между собой, коммуникация перестает распадаться на фрагменты. Компания видит целостную картину по клиенту и может увереннее вести разговор дальше.
Сценарии и знания о бизнесе
Чтобы ИИ-агент отвечал не формально, а по логике конкретной компании, ему нужен контекст бизнеса. В Kliento он собран через сценарии общения, правила ответа, товары и услуги, а также общий профиль компании. За счет этого ответы строятся на заданной логике, а не на случайных предположениях.
Мы заложили управление этой логикой так, чтобы ее можно было обновлять без пересборки всего продукта. Компания может дополнять формулировки, уточнять правила и поддерживать свой стиль общения внутри платформы. Это важно для стартапа, который должен подходить разным бизнесам, а не только одному сценарию работы.
Такой подход делает поведение ИИ-агента понятнее и устойчивее. Бизнес получает больше контроля над тем, как именно система ведет коммуникацию с его клиентами.
От сообщения к действию
Одна из ключевых задач проекта состояла в том, чтобы платформа не оставляла диалог на уровне переписки. Kliento помогает перейти от сообщения к конкретному шагу: принять заказ, записать клиента, уточнить детали и зафиксировать итог. За счет этого ИИ-агент поддерживает не просто разговор, а движение к результату.
Этому помогает и история взаимодействий. Она сохраняется в системе и поднимается в нужный момент, поэтому сотруднику проще понять, что уже происходило и что важно учесть сейчас. Это особенно важно для компаний, где качество сервиса зависит от последовательности действий.
В итоге платформа поддерживает не только коммуникацию, но и рабочий процесс вокруг нее. Для бизнеса это означает более ясный путь от обращения клиента к полезному результату.
Технологии использованные в проекте
Проект собрали на веб-стеке, который подходит для платформенного продукта с ежедневной нагрузкой. Для такого сервиса важно, чтобы интерфейс быстро откликался, а данные сохраняли целостность при росте числа диалогов, подключений и сценариев. Техническая основа здесь поддерживает не только текущую работу, но и дальнейшее развитие платформы.
Frontend:
TypeScript · Next.js
Backend:
Python · FastAPI · PostgreSQL · Redis · Celery
Infra:
Docker · GitLab CI/CD
