Автоматизировать обработку обращений
Маршрутизация заявок, уведомления, Telegram и CRM-сценарии.
AI AUTOMATION · SYSTEMS · INTEGRATIONS
Александр Морозов AI Automation & AI Systems Engineer
Создаю AI-системы,
которые берут рутину
на себя.
AI-ассистенты, Telegram-боты и автоматизация бизнес-процессов — от идеи до рабочего продукта.
Системный подход: задача → архитектура → прототип → тестирование → внедрение
●Только подтверждённые проекты
01 / ЧЕМ МОГУ ПОМОЧЬ
Не просто «добавить AI».
Собрать процесс, который работает.
Создать AI-ассистента
Помощник для команды или клиентов — с понятной задачей и границами.
Подключить AI к базе знаний
RAG-сценарии, поиск по документам и доступные ответы на основе ваших данных.
Связать сервисы и данные
API-интеграции, webhooks и повторяемые процессы между системами.
Создать внутреннего AI-сотрудника
Агентные процессы с ролями, проверками и контролируемыми действиями.
02 / РЕАЛЬНЫЕ КЕЙСЫ
Инженерная работа,
которую можно проверить.
Каждый кейс — рабочая система с понятной задачей, границами и результатом.
01
Автоматизация процессов
Mag_OS Intake Automation Center — обработка и маршрутизация заявок
Проблема
Разнотипные входящие запросы требуют ручной проверки и распределения. При росте потока это создаёт задержки, ошибки и плохо масштабируется.
Решение
Единый Intake Automation Center принимает пакет запросов, валидирует данные и маршрутизирует их между AstroBot, Writer OS, MoodWatch, Content Engine и Mag_OS Core. Повторяемая логика вынесена в subworkflow; предусмотрены Schedule Trigger и централизованный Error Workflow с записью инцидентов в PostgreSQL.
Результат
6 из 6 заявок обработаны без ручного распределения: 5 успешно прошли валидацию и маршрутизацию, 1 корректно переведена в ожидание контактных данных. Контролируемая ошибка зарегистрирована в Error Center.
Подробнее о реализации
Архитектура отделяет приём и проверку данных от профильной обработки, поэтому новые направления можно подключать без перестройки всего потока.
02
AI-ассистент
AstroBot — персонализированная обработка запросов
Проблема
Для персональных консультационных сервисов ручная обработка большого количества клиентских запросов требует времени, а обычные чат-боты плохо учитывают контекст конкретного клиента.
Решение
AI-ассистент с Telegram-интерфейсом, моделью клиента, маршрутизацией намерений, Evidence Builder и LLM-обработкой различает клиентов, учитывает их профиль и направляет запросы в соответствующую логику.
Результат
Рабочий Telegram MVP протестирован на нескольких клиентских профилях: запросы проходят путь от сообщения пользователя до персонализированного ответа без ручной маршрутизации.
Подробнее о реализации
Система отделяет хранение и применение клиентского контекста от сценариев обработки, чтобы ответ соответствовал намерению и профилю запроса.
03
Интеграции и платежи
Robokassa Payment Automation — автоматизация платёжного процесса
Проблема
Ручная обработка статусов платежей создаёт задержки, ошибки и усложняет связку оплаты с дальнейшими автоматизированными процессами.
Решение
Реализован workflow автоматической обработки платежного сценария Robokassa. Проверка подписи вынесена на серверную сторону, после чего платёжное событие может использоваться другими компонентами автоматизации.
Результат
Получен рабочий платёжный workflow с серверной проверкой подписи и подготовленной точкой интеграции с остальными процессами Mag_OS.
Подробнее о реализации
Платёжный callback обрабатывается через контролируемый сценарий: подпись проверяется до передачи события в остальную автоматику.
04
Публичный AI-консультант
Public FAQ / AI Consultant — grounded ответы на сайте
Проблема
Посетителю нужен первый ответ о возможностях и кейсах без выдуманных коммерческих фактов.
Решение
На сайте работает AI-консультант с проверяемой базой знаний, retrieval, ограниченной анонимной памятью и переводом коммерческого запроса к форме заявки.
Результат
Публичный API и адаптивный виджет отвечают по подтверждённым источникам, честно сообщают об отсутствии данных и не создают второй lead store.
Подробнее о реализации
Чат ограничивает запросы, не принимает внешние инструкции как системные и не логирует личные контакты посетителя.
05
AI-маршрутизация обращений
AI Intake Classifier — автоматическая классификация и маршрутизация обращений
Проблема
Ручная сортировка обращений замедляет обработку и создаёт риск пропуска критичных запросов.
Решение
AI-модуль определяет тип обращения, назначает приоритет, записывает структурированную карточку в NocoDB и отправляет срочные случаи в Telegram.
Результат
Система обрабатывает входящие обращения без ручной первичной классификации и отдельно выделяет критичные случаи для быстрой реакции.
Подробнее о реализации
Workflow валидирует входные данные и JSON-ответ AI, маршрутизирует четыре типа обращений и сохраняет структурированный результат до эскалации.
03 / КАК Я РАБОТАЮ
От туманной идеи
к ясному результату.
-
01
Задача
Уточняем, что именно нужно изменить в работе бизнеса.
-
02
Архитектура
Определяем процессы, данные, интеграции и границы решения.
-
03
Прототип
Собираем рабочий сценарий, а не презентацию о возможностях.
-
04
Тестирование
Проверяем вводы, ошибки и результат до внедрения.
-
05
Внедрение
Передаём понятное решение с документацией и точками контроля.
04 / СПЕЦИАЛИСТ ЗА СИСТЕМОЙ
Александр Морозов
AI Automation & AI Systems Engineer
Я соединяю AI, автоматизацию и бизнес-логику — и самостоятельно прохожу путь от архитектуры и прототипа до тестирования и рабочего решения. MAG_OS — технологическая система и портфель реальных проектов, на которые опирается эта работа.
05 / ПЕРВЫЙ ШАГ
Расскажите
о задаче.
Опишите процесс, который хочется улучшить. Я сохраню заявку в коммерческий контур MAG_OS для предварительного разбора.
Конфиденциальность. В форме передаются имя, контакт и описание задачи. Эти данные используются только для ответа на вашу заявку и предварительной оценки задачи.