Объединить работу с клиентами в одной CRM: обращения, сделки, задачи, календарь, товары и счета. У каждой организации своё рабочее пространство. AI получает контекст клиента и выполняет действия через инструменты CRM.
Один клиент. Вся работа в CRM.
На примере покупки лампы — как связаны диалог с клиентом, работа команды и оплата.
01 / Диалог
Обращение становится частью CRM.
Сообщения из подключённых каналов собираются в общей истории клиента. Агент отвечает с учётом переписки и базы знаний; при необходимости диалог передаётся сотруднику вместе с контекстом.
Результат
У команды есть карточка клиента, история обращения и следующий шаг.
А
Анна · TelegramНовый запрос → консультация
Клиент
Нужна настольная лампа для рабочего стола. Что есть в наличии?
AI-агент
Есть Luma — 249 000 сум. Могу показать фото и записать вас на консультацию.
История клиентаБаза знанийКаталог
02 / Каталог
AI опирается на товары и остатки.
У товара есть артикул, категория, цена, остаток и изображение. Агент ищет в каталоге и отправляет подходящие варианты клиенту. Обмен с 1С связывает каталог CRM с товарными данными бизнеса.
Результат
Клиент получает конкретный товар и цену. Сотрудник видит те же данные в CRM.
Каталог и остаткиДанные для команды и AI
DEMO-LUMA-01
Настольная лампа Luma
249 000 сумВ наличии · 8 шт.
Категория
Освещение
Источник данных
Каталог CRM / обмен с 1С
AI находит товар, цену и фотографию в каталоге.
03 / Задача
Договорённость превращается в задачу.
У задачи есть ответственный и срок. Её можно связать с клиентом и сделкой, чтобы менеджер видел причину обращения и понимал, что сделать дальше. Постановка задач доступна и через инструменты AI.
Результат
Следующее действие закреплено за сотрудником и не остаётся только в переписке.
Задача менеджеруИз обращения клиента
К выполнению
Подготовить консультацию по Luma
Клиент выбирает лампу для рабочего стола. Уточнить условия и показать модель.
Ответственный
Менеджер магазина
Срок
21 октября · 14:30
Связь с клиентом
Анна · диалог в Telegram
04 / Календарь
Запись видна в расписании команды.
CRM объединяет встречи, календарь и задачи. В сценарии записи AI уточняет запрос и время, оформляет встречу, а менеджер получает задачу и контекст клиента.
Результат
Клиент знает время консультации, а команда видит встречу в рабочем расписании.
Календарь командыОктябрь · пример недели
Пн19Вт20Ср21Чт22Пт23
14:30
Подготовка к консультацииЗадача менеджеру
15:00
Консультация по LumaАнна · 30 минут
15:30
Свободное время
05 / Оплата
Счёт приходит в тот же диалог.
Когда клиент готов купить, агент создаёт счёт и отправляет платёжную ссылку в чат. В CRM сохраняются клиент, назначение, сумма, срок и статус счёта. Для оплаты подключаются CLICK или ATMOS.
Результат
Переписка, заказ и счёт связаны. Сотрудник контролирует статус оплаты в CRM.
Счёт из диалога№ DEMO-021
К оплате249 000 сум
Настольная лампа Luma · 1 шт.
Ожидает оплаты
Платёжная система
CLICK
Доставка ссылки
В диалог с клиентом
Счёт и его статус доступны сотруднику в CRM.
Иллюстрация сценария. Имена, товары, даты и суммы вымышлены.
Ключевые решения
01
Общий продукт для разных организаций
Ограничение
У каждой организации свои сотрудники, клиенты, каналы и настройки. Эти границы нужно учитывать во всех модулях CRM.
Решение
Проектировал мультитенантную архитектуру и связывал рабочие пространства организаций с CRM, доступами, интеграциями и AI-сценариями.
Что это даёт
У организаций отдельные рабочие пространства, настройки и права доступа к данным.
02
AI внутри рабочего процесса
Ограничение
Ответ в чате должен опираться на документы и историю клиента, а действия агента должны быть связаны с CRM.
Решение
Организовал поиск по базе знаний через RAG, передачу контекста клиента и подключение инструментов агента к CRM.
Что это даёт
Агент не только отвечает: он может заполнить карточку, поставить задачу или создать счёт в том же рабочем процессе.
03
Несколько каналов и команда разработки
Ограничение
Каналы общения, бизнес-интеграции и AI развивались одновременно и должны были работать как один продукт.
Решение
Руководил 5 разработчиками, декомпозировал задачи и согласовывал взаимодействие модулей. Сам участвовал в архитектуре, интеграциях и AI-разработке.
Что это даёт
CRM, каналы и AI развивались в рамках общей архитектуры с согласованными задачами команды.
Мой вклад
Сам прорабатывал мультитенантную архитектуру, омниканальные подключения и бизнес-интеграции.
Выстраивал RAG и работу агентов: передачу контекста клиента, подключение инструментов и выполнение действий в CRM.
Руководил командой из пяти разработчиков: декомпозировал задачи, координировал реализацию модулей и проводил code review.
Команда реализовывала модули платформы под моим руководством.
Стек
Python
LangChain
LangGraph
RAG
AI agents
REST API
Webhooks
Bitrix24
1C
CLICK
ATMOS
Статус проекта
Кейс обновлён 20 октября 2026
Разрабатывал коммерческую CRM нового поколения. В платформе работают клиентские карточки, задачи и календарь, каталог и склад, AI-агенты и платёжные интеграции.