Растет потребность в оптимизации рутинных задач, которые всё чаще поручают мультиагентным системам ИИ. Например, можно таким образом оптимизировать бизнес-процесс техподдержки продукта. Представьте: пользователь оставляет задание в трекере — и система мгновенно разбирает его на смысловые части, находит в базе знаний продукта ответы, формирует вежливый комментарий с уточняющими вопросами, создаёт подзадачу для инженеров и рассылает уведомления в почту и мессенджер. Без диспетчера заданий. Без шаблонных отписок. Без потерянных обращений.
Это не фантазия — это мультиагентная система техподдержки продукта, собранная на Self-hosted AI Starter Kit (n8n + Ollama + Qdrant + PostgreSQL) с локальной моделью Gemma 4, бесплатными для небольших проектов. Система выполняет 19 задач — от инициации задания до ответного комментария пользователя — полностью автоматически. Что она умеет:
- Отправляет уведомления на электронную почту и в мессенджер — вся команда в курсе
- Выделяет и категоризирует до трёх ключевых объектов в обращении: вопросы, предложения, ошибки — с приоритезацией.
- Обогащает каждый объект данными из RAG Базы знаний продукта, а не отвечает наугад.
- Формирует персонализированный ответ пользователю с запросом уточнений, если это необходимо.
- Создаёт подзадачу в Трекере с готовым текстом для инженеров.
Всё работает локально, без утечки данных на сторонние API. Для малого бизнеса — бесплатно. Техподдержка перестаёт тонуть в рутине и начинает решать задачи, которые действительно требуют человека.
В бизнес-процессе мультиагентной техподдержки продукта задействованы пользователь, сотрудники техподдержки, внешние системы (трекер задач, электронная почта, мессенджер), оркестратор, LLN и RAG с базой знаний продукта. Началом процесса является инициация пользователем исходного задания в трекере. Ключевыми задачами процесса являются «Выделение и категоризация объектов исходного задания», «RAG по Базе знаний продукта для обогащения объекта» и «Формирование ответа пользователю, текста подзадачи и сообщений для техподдержки». Процесс завершается в случае отсутствия потребности в его продолжении (созданы все требуемые подзадачи и отправлены все требуемые сообщения для сотрудников техподдержки продукта на их электронную почту и в мессенджер, пользователь не ответил в установленное время на комментарий агента).
| № | Вход | Наименование задачи | Описание шагов задачи | Ответственный | Риски | Выход |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Потребность | Инициация исходного задания | Пользователь Продукта | Текст исходного задания | ||
| 2 | Текст исходного задания | Создание исходного задания в Трекере | Трекер | Исходное задание | ||
| 3 | Исходное задание, данные об обработанных заданиях из БД | Первичная обработка данных задания и обогащение их данными из БД | Оркестратор | Подготовленные lанные для LLM | ||
| 4 | Подготовленные lанные для LLM | Выделение и категоризация объектов исходного задания | Выявление в исходном задании наиболее важных для пользователя вопросов, предложений и ошибок, в общей сумме не более трех. Категоризация и приоритезация выявленных объектов. | LLM | Не достаточно хорошо сформулированный системный промт. | JSON с категоризованными объектами исходного задания |
| 5 | JSON с категоризованными объектами исходного задания | Порционирование выявленных объектов исходного задания | Оркестратор | JSON с данными отдельного объекта исходного задания | ||
| 6 | JSON с данными отдельного объекта исходного задания | RAG по Базе знаний продукта для обогащения объекта | RAG Базы знаний Продукта | Не достаточно точный RAG | Данные из Базы знаний Продукта | |
| 7 | Данные из Базы знаний Продукта | Обработка данных RAG Базы знаний Продукта | Оркестратор | Данные из Базы знаний Продукта, подготовленные для LLM | ||
| 8 | Данные из Базы знаний Продукта, подготовленные для LLM | Формирование ответа пользователю, текста подзадачи и сообщений для техподдержки | Определение потребности в формировании ответа пользователю, текста подзадачи и сообщений для техподдержки, а также формирования их содержимого | LLM | Не достаточно хорошо сформулированный системный промт. | Ответ пользователю, текст подзадачи и сообщений для техподдержки |
| 9 | Ответ пользователю, текст подзадачи и сообщений для техподдержки | Формирование вывода | Оркестратор | Данные, подготовленные для вывода | ||
| 10 | Данные, подготовленные для вывода | Ответ пользователю | Оркестратор | Текст комментария к заданию | ||
| 11 | Данные, подготовленные для вывода | Отправка подзадачи в Трекер | Оркестратор | Текст подзадачи | ||
| 12 | Данные, подготовленные для вывода | Отправка E-mail | Оркестратор | Текст E-mail | ||
| 13 | Данные, подготовленные для вывода | Отправка сообщения в мессенджер | Оркестратор | Текст сообщения | ||
| 14 | Текст комментария к заданию | Создание комментария к исходному заданию | Трекер | Комментарий к заданию | ||
| 15 | Текст подзадачи | Создание подзадачив Трекере | Трекер | Подзадача | ||
| 16 | Текст E-mail | Создание и отправкаE-mail | Электронная почта | |||
| 17 | Текст сообщения | Создание и отправка сообщения в мессенджере | Мессенджер | Сообщение | ||
| 18 | Комментарий к заданию | Написание ответного комментария к заданию | Пользователь Продукта | Текст ответного комментария к заданию | ||
| 19 | Текст ответного комментария к заданию | Создание комментария к исходному заданию в Трекере | Трекер | Ответный комментарий к заданию |
