Инструкции и автоматизация

Инструкции — основа поведения вашего торгового ассистента. Они выходят далеко за рамки простых текстовых запросов: у каждой инструкции есть категория, которая определяет как и когда она выполняется. Одни инструкции добавляют контекст в «мозг» ИИ, другие регистрируют инструменты, которые ИИ может использовать, а третьи выполняются как детерминированный код, запускающий действия до или после каждого сообщения клиента.

Проблема простых инструкций

В большинстве чат-платформ можно просто написать список инструкций. ИИ каждый раз читает их все и пытается выполнить. Это работает в простых случаях, но быстро перестаёт быть эффективным:

• «Отправь меню, когда кто-то спросит о ценах» — ИИ может отправить, может забыть, а может отправить не то. Это ненадёжно.
• «Пометь клиента как «оплатил» после получения счёта» — ИИ должен помнить об этом каждый раз. Легко забыть.
• «Показывай правила ценообразования на выходные только по пятницам» — ИИ путается, когда инструкции противоречат друг другу.

QuotyAI решает эту проблему, присваивая каждой инструкции категорию, которая точно определяет её поведение — как запрос (prompt), как инструмент, как предварительное условие или как автоматизированный код. Вы просто пишете, что нужно, на обычном языке — система определяет категорию, генерирует детерминированный код и позволяет просмотреть его до публикации.

Шесть категорий

У каждой инструкции есть категория. Категория определяет, что происходит с инструкцией во время работы:

Реальная история из бизнеса

Небольшой ресторан в Хошимине использует QuotyAI для обработки заказов из Facebook и Telegram. Вот как они применяют каждую категорию инструкций:

Consistent Prompt:

«Наш фо стоит 65 000 VND за обычную порцию, 85 000 VND за большую. Бань ми — 35 000 VND.»

Эта информация всегда в «мозгу» ИИ — клиент может спросить в любое время и получить правильный ответ.

Conditional Prompt:

«После 22:00 доступен только самовывоз. Посадка в зале закрывается в 21:30.»

Функция условия проверяет текущее время. До 21:30 эта инструкция невидима для ИИ. После 21:30 она появляется автоматически, и ИИ начинает сообщать клиентам только о самовывозе.

Deterministic Router:

«Если клиент говорит «меню» или «что у вас есть», отправьте ему PDF-меню и не заставляйте его ждать ответа ИИ.»

Никаких форм, конструкторов действий или выпадающих списков — просто напишите, что нужно. ИИ-кодировщик читает вашу инструкцию, определяет подходящие действия (отправить сообщение, отправить вложение, прервать обработку и т.д.) и генерирует TypeScript-функцию автоматически. Функция маршрутизатора проверяет каждое входящее сообщение. Когда она обнаруживает запрос меню, она немедленно отправляет вложение и прерывает работу ИИ — клиент получает меню менее чем за 100 мс вместо ожидания генерации ответа ИИ.

Deterministic Callback:

«Когда клиент подтверждает платный заказ, отметь его как «has_paid_order» в состоянии разговора.»

После того как ИИ успешно обработал заказ и отправил подтверждение, срабатывает обратный вызов. Он обновляет состояние разговора, чтобы в следующий раз, когда этот клиент напишет, ИИ знал, что он платящий клиент.

Consistent Prompt + Tool:

«Вы можете узнать сегодняшние специальные предложения с помощью инструмента getDailySpecial. Спецпредложения меняются ежедневно в зависимости от свежих ингредиентов.»

ИИ знает об этой возможности из запроса, и у него есть зарегистрированная функция, которую он может вызвать, чтобы узнать сегодняшние спецпредложения.

Как это работает

Конвейер автоматизации

Каждое сообщение клиента проходит через детерминированный конвейер до и после обработки ИИ:

Клиент отправляет сообщение
        ↓
┌───────────────────────────────────────┐
│  1. Извлечение деталей заказа          │
│     Ассистент извлекает                │
│     структурированные данные заказа    │
│     из сообщения                       │
└───────────────────────────────────────┘
        ↓
┌───────────────────────────────────────┐
│  2. Детерминированный маршрутизатор    │  ← Автоматизация до ИИ
│     Запускается ДО того, как ИИ        │
│     увидит сообщение. Может            │
│     перехватывать, отправлять          │
│     вложения или прерывать обработку.  │
└───────────────────────────────────────┘
        ↓ (если не прервано)
┌───────────────────────────────────────┐
│  3. Обработка ИИ-агентом               │
│     • Consistent prompts              │  ← Всегда в мозгу
│     • Conditional prompts             │  ← Только если условие выполнено
│     • Зарегистрированные инструменты   │  ← ИИ может вызывать функции
└───────────────────────────────────────┘
        ↓
┌───────────────────────────────────────┐
│  4. Детерминированный обратный вызов   │  ← Автоматизация после ИИ
│     Запускается ПОСЛЕ ответа ИИ.      │
│     Обновляет состояние, помечает      │
│     клиентов, уведомляет команду.     │
└───────────────────────────────────────┘

Детерминированность — это гарантия

В отличие от ИИ, который может забыть или неверно истолковать инструкцию, Deterministic Router и Deterministic Callback выполняются как настоящий TypeScript-код, сгенерированный нашими ИИ-кодировщиками. Вам не нужно настраивать действия вручную — просто напишите, что должно произойти. Когда вы пишете:

«Если сумма заказа превышает 1 000 000 VND, предложите бесплатную доставку»

ИИ-кодировщик анализирует вашу инструкцию, определяет подходящие действия маршрутизации и условия, и генерирует отдельную TypeScript-функцию во время сборки ассистента. Вы можете просмотреть сгенерированный код прямо в редакторе — разверните любую инструкцию маршрутизатора, чтобы увидеть TypeScript с подсветкой синтаксиса, скопировать его или перегенерировать. Каждая функция работает независимо — если одна даст сбой, остальные продолжат работу без прерывания.

function route(ctx: RouterContext): RouterAction[] {
  const actions: RouterAction[] = [];

  if (ctx.order.totalAmount && ctx.order.totalAmount > 1000000) {
    actions.push({
      type: 'send_message',
      message: 'Ваш заказ подходит для бесплатной доставки! 🚚',
    });
  }

  actions.push({ type: 'noop' });
  return actions;
}

RouterContext предоставляет каждой функции маршрутизатора всё необходимое для принятия решений:

Каждая сгенерированная функция выполняется в изолированной среде — она никогда не забывает, не предполагает и не галлюцинирует. Поскольку контекст включает контактную информацию, метаданные разговора и бизнес-атрибуты, функции могут строить богатые условия, такие как «если это VIP-клиент из Telegram», «если домен email клиента указывает на корпоративный аккаунт» или «если общедоступный флаг allow_discounts установлен в true».

Действия маршрутизатора

Функция маршрутизатора возвращает действия. Платформа интерпретирует их:

Действия обратного вызова

Функция обратного вызова выполняется после ответа ИИ:

Справочник категорий

Consistent Prompt (Постоянный запрос)

Назначение: Инструкции, которые всегда должны быть частью системного запроса ИИ. Используйте для постоянной бизнес-информации, политик и стандартных ответов.

Когда использовать:

• Ваше меню, прайс-лист или каталог услуг
• Стандартные часы работы
• Часто задаваемые вопросы и ответы на них
• Бизнес-политики (отмена, возврат и т.д.)

Пример:

«Наш спа-салон предлагает: 60-мин шведский массаж — 500 000 VND, 90-мин глубокотканевой — 750 000 VND, добавить горячие камни — 150 000 VND.»

Conditional Prompt (Условный запрос)

Назначение: Инструкции, которые должны появляться в контексте ИИ только при выполнении условия. Условие — это сгенерированная TypeScript-функция, которая вычисляется во время выполнения.

Когда использовать:

• Правила на основе времени (после работы, в выходные, праздники)
• Правила на основе статуса клиента (постоянный клиент, VIP, отмечен флагом)
• Правила на основе состояния заказа (только после выбора товаров)
• Сезонные акции и ограниченные по времени предложения

Под капотом генерируется функция shouldInclude с сигнатурой function shouldInclude(ctx: ConditionContext): boolean. ConditionContext предоставляет:

Если функция возвращает false, содержимое инструкции невидимо для ИИ.

Consistent Prompt + Tool (Постоянный запрос + инструмент)

Назначение: Даёт ИИ постоянный контекст И регистрирует детерминированную функцию-инструмент, которую он может вызывать. Используйте, когда ИИ нужно как знание о чём-то, так и возможность действовать на его основе.

Когда использовать:

• Поиск динамических данных (складские остатки, ежедневные спецпредложения, наличие)
• Выполнение проверок (проверить адрес, подтвердить код купона)
• Расчёт производных значений (налоговые ставки, стоимость доставки)

Инструмент регистрируется как функция-инструмент LangChain со сгенерированной JSON-схемой. ИИ может вызвать его во время разговора.

Conditional Prompt + Tool (Условный запрос + инструмент)

Назначение: Аналогично предыдущему, но и содержимое запроса, и инструмент доступны только при выполнении условия.

Когда использовать:

• Инструменты только для выходных (например, поиск меню бранча)
• Возможности только для VIP-клиентов (например, применить скидку лояльности)
• Инструменты после заказа (например, отслеживание статуса доставки — доступно только после оформления заказа)

Условие вычисляется один раз — если оно истинно, и содержимое запроса, И инструмент становятся доступны ИИ.

Deterministic Router (Детерминированный маршрутизатор)

Назначение: Выполняется как настоящий TypeScript-код до того, как ИИ-агент увидит сообщение. Может перехватывать сообщения, отправлять вложения, обновлять состояние, инициировать перевод на оператора или полностью обходить ИИ.

Когда использовать:

• Мгновенные ответы: «Если клиент спрашивает часы работы, немедленно отправить вложение с часами» — без задержки ИИ
• Ограничения: «Если клиент упоминает названия конкурентов, заблокировать и перевести на оператора»
• Предобработка: «Если клиент говорит «меню» на любом языке, отправить PDF»
• Комплаенс: «Если клиент из заблокированного региона, отправить сообщение об ошибке и прервать обработку»
• По времени: «После 22:00 отправить сообщение «закрыто» и прервать обработку»
• По статусу клиента: «Если у клиента уже есть активный заказ, заблокировать повторный заказ»

Все инструкции маршрутизатора генерируют отдельные TypeScript-функции во время сборки — по одной на инструкцию. Каждая функция получает полный объект RouterContext с исходным сообщением клиента, структурированными данными заказа, состоянием разговора, информацией о бизнесе, контактными данными клиента, метаданными разговора и текущим временем. Это означает, что каждое правило может независимо оценивать все доступные контекстные данные.

Изоляция инструкций: Если одна функция маршрутизатора выдаёт ошибку, остальные продолжают работу. Ни одна ошибочная инструкция не может сломать все ваши правила маршрутизации.

Как это работает в конвейере:

1. Извлечение структурированных данных заказа из сообщения клиента
2. Построение RouterContext с исходным сообщением, данными заказа, состоянием разговора, информацией о бизнесе, контактными данными клиента, метаданными разговора и текущим временем
3. Последовательный запуск каждой функции route(ctx) — если возвращается short_circuit, остальные функции всё равно выполняются, но ИИ пропускается
4. Обработка накопленных действий: отправка сообщений, отправка вложений, обновление состояния, перевод на оператора или прерывание

Deterministic Callback (Детерминированный обратный вызов)

Назначение: Выполняется как настоящий TypeScript-код после того, как ИИ ответил. Для побочных эффектов, которые не должны прерывать взаимодействие с клиентом.

Когда использовать:

• Отслеживание состояния: «После подтверждения заказа установить флаг hasActiveOrder»
• Уведомления: «После неудачной попытки оплаты уведомить команду»
• Аудит: «После предоставления коммерческого предложения записать его в состояние разговора»
• Сегментация клиентов: «После 5-го заказа клиента пометить его как VIP»

Каждая инструкция обратного вызова генерирует собственную функцию с сигнатурой function callback(ctx: CallbackContext): CallbackAction[]. CallbackContext предоставляет:

В дополнение к стандартным действиям, обратные вызовы могут записывать данные в контакты и разговоры:

Это позволяет сгенерированному ИИ обратному вызову сохранять такие данные, как «отметить этого клиента как VIP» или «пометить этот разговор как обработанный», записывая в ctx.contact.customAttributes или ctx.conversation.customAttributes.

Обратные вызовы неблокирующие — клиент получает ответ, пока обратные вызовы обрабатываются в фоновом режиме.

Детали технической реализации

Интеграция с конвейером сборки

Во время сборки ассистента инструкции проходят через генерацию кода:

Инструкции из БД
        ↓
Сборщик получает активные инструкции
        ↓
┌────────────────────────────────────────────┐
│  Проверка категории                         │
│                                            │
│  CONSISTENT_* → Генерация кода не требуется│
│                 (только запрос)             │
│                                            │
│  CONDITIONAL_* → Генерация                 │
│  shouldInclude() для каждой инструкции      │
│                                            │
│  DETERMINISTIC_ROUTER → Генерация           │
│  route() для КАЖДОЙ инструкции —           │
│  каждая функция работает независимо         │
│  с полным RouterContext                     │
│                                            │
│  DETERMINISTIC_CALLBACK → Генерация         │
│  callback() для каждой инструкции           │
│                                            │
│  *_PROMPT_AND_TOOL → Генерация              │
│  функции инструмента + JSON-схемы           │
│  для каждой инструкции                      │
└────────────────────────────────────────────┘
        ↓
Код записывается обратно в документ инструкции (для предпросмотра)
        ↓
Код сохраняется в aiExecutableSource (источник истины)
        ↓
Снимок фиксируется в неизменяемом ассистенте

Хранение сгенерированного кода

Сгенерированный код записывается в два места для разных целей:

• Документ инструкции (поле generatedCode) — для мгновенного предпросмотра в редакторе с подсветкой синтаксиса
• aiExecutableSource ассистента — источник истины, который фиксируется в неизменяемых снимках и используется во время выполнения

Структура хранения в aiExecutableSource с ключом по ID инструкции:

Изолированное выполнение

Все сгенерированные TypeScript-функции выполняются в той же изолированной среде, что и формулы ценообразования:

• Встроенный конструктор Function Bun
• Нет доступа к файловой системе, сети или переменным окружения
• Переопределённые методы console для аудита
• Возвращают типизированные объекты действий, которые интерпретирует конвейер

Пользовательские атрибуты на трёх уровнях

Все три типа контекста (RouterContext, CallbackContext, ConditionContext) предоставляют доступ к пользовательским атрибутам на трёх уровнях, позволяя создавать условия на основе общедоступных настроек бизнеса, данных клиента или контекста разговора:

Атрибуты полностью определяются пользователем — вы сами задаёте ключи и значения. Сгенерированный ИИ код читает их напрямую:

// Маршрутизатор — предложить скидку только если и бизнес, и контакт разрешают
if (ctx.business.customAttributes?.allow_discounts && ctx.contact.customAttributes?.vip_tier === 'gold') {
  actions.push({ type: 'send_message', message: 'Вы получаете скидку 10%!' });
}

// Обратный вызов — сохранить флаг после успешного заказа
if (ctx.order.totalAmount > 1000000) {
  actions.push({ type: 'set_contact_attribute', key: 'high_value', value: true });
}

// Условие — скрыть инструкции для отмеченных разговоров
if (ctx.conversation.customAttributes?.no_ai) {
  return false;
}

Лучшие практики

Для Consistent Prompts

• Делайте их точными и фактическими: точные цены, точные часы, точные политики
• Одна концепция на инструкцию (не смешивайте несвязанные правила)
• Используйте тот же язык, что и ваши клиенты

Для Conditional Prompts

• Условие должно быть очевидным из содержания инструкции: «После 22:00…» работает лучше, чем «Ночные правила»
• Не злоупотребляйте условиями — ИИ работает лучше со стабильным контекстом
• Тестируйте условия, моделируя разные сценарии

Для Deterministic Routers

• Используйте для всего чувствительного ко времени — маршрутизатор выполняется за миллисекунды, ИИ — за секунды
• Просматривайте сгенерированный код в редакторе, чтобы убедиться, что ИИ правильно определил действия
• Если сгенерированный код не соответствует вашему замыслу, перепишите инструкцию более понятным языком
• short_circuit — мощный инструмент: используйте его, когда ИИ не может добавить ничего полезного
• Маршрутизаторы не имеют доступа к знаниям ИИ — они работают только со структурированными данными заказа

Для Deterministic Callbacks

• Используйте для изменений состояния, которые должны всегда происходить после определённых событий
• Не используйте обратные вызовы для действий, обращённых к клиенту — клиент уже получил ответ
• Обратные вызовы идеально подходят для комплаенса и аудита

Общие рекомендации

• Порядок инструкций не имеет значения для маршрутизаторов (они объединяются в одну функцию)
• Для запросов порядок важен — более ранние инструкции располагаются выше в контексте ИИ
• Если инструкция не подходит ни под одну категорию, она пропускается — каждой инструкции нужна действительная категория