Metabot Agent Stack

Проблема, которую решает Agent Stack

Обычные бот‑платформы хороши, пока пользователь нажимает кнопки и выбирает из списка.
Но как только он начинает писать по‑человечески, сценарий ломается.

Пример:
Сценарий ожидает: «Выберите тип шума»
Пользователь пишет: «Соседи сверху топают, слышу шаги и телевизор через потолок»

Для классического дерева условий это тупик.
Для Metabot Agent Stack — это нормальный вход в сценарий.

AI‑компонент анализирует сообщение, извлекает смысл и возвращает структурированный результат, с которым сценарий работает дальше.

Как это работает

Типовой паттерн использования Agent Stack:

1. Сценарий задаёт вопрос
2. Пользователь отвечает (текст, голос, выбор)
3. Включается AI‑компонент (анализ, поиск, генерация)
4. Возвращается структурированный результат
5. Сценарий продолжает работу

Сценарист продолжает мыслить сценариями.
AI становится ещё одной командой внутри сценария.
Система не превращается в «чёрный ящик».

Состав Agent Stack

Для сценаристов и аналитиков

Эти компоненты можно использовать без глубокой инженерной подготовки.

LLM Query

Главный AI‑компонент для сценариев.
Отправляет запрос в языковую модель, передаёт контекст и промпт, получает ответ в тексте или JSON, сохраняет результат в атрибуты.

Подходит для:

• анализа сообщений и классификации
• извлечения данных из свободного текста
• определения намерения
• генерации ответов
• построения профилей и сегментации

🛠️ Для разработчика

LLM Query работает поверх единого LLM Client, который отвечает за сборку промптов, историю сообщений, конфигурацию модели и обработку ответа. Доступны настройки fallback‑логики, парсинга ответа и трассировки запроса. Поддерживаются любые LLM‑провайдеры через Remote API Layer с callback‑механизмом.

Voice Input

Компонент голосового ввода для сценариев.
Принимает голосовые сообщения, распознаёт речь и передаёт результат дальше в сценарий.

Подходит для:

• Telegram‑ботов и мобильных сценариев
• сервисов поддержки
• анкетирования
• AI‑интервью и профилирования

🛠️ Для разработчика

Voice Input использует единый транспортный слой для обращения к сервисам распознавания речи. Асинхронная обработка позволяет не блокировать сценарий. Всё трассируется и логируется наравне с текстовыми компонентами.

Knowledge Base Search

Компонент работы с базой знаний.
Ищет релевантные фрагменты по запросу и возвращает контекст для генерации ответа.

Используется для:

• FAQ и инструкций
• внутренних регламентов
• продуктовых описаний
• корпоративных знаний

🛠️ Для разработчика

Реализован по RAG‑принципу. Поиск по эмбеддингам, поддержка различных векторных хранилищ. Ответы ограничены контекстом компании, что снижает галлюцинации модели.

Prompt Registry

Система хранения и управления промптами.
Промпты выносятся из кода в таблицы и управляются как отдельный контур.

Позволяет:

• переиспользовать промпты
• версионировать
• разделять по агентам и задачам
• комбинировать с макроподстановками

Общие возможности платформы

🛠️ Для разработчика

Tracing & Observability

Все AI‑запросы трассируются: видно, какой промпт ушёл, какой ответ пришёл, сколько занял запрос, какие токены израсходованы, где возникла ошибка. Это делает AI‑процессы объяснимыми, проверяемыми и безопасными для бизнеса.

Remote API Layer

Единый транспортный слой для обращения к AI‑провайдерам и внешним сервисам через асинхронный callback‑механизм. Даёт независимость от конкретного провайдера, контроль таймаутов и ошибок, enterprise‑подход к интеграции.

Кому подходит

• Сценаристам и аналитикам — простой способ встроить AI в привычную сценарную логику без программирования.
• Разработчикам и интеграторам — доступ к низкоуровневому runtime, транспортному слою, трассировке и расширяемым компонентам.
• Бизнесу — управляемая AI‑система, которую можно встраивать в реальные процессы, а не просто «чат с ИИ».

Типовые решения на базе MAS

• AI‑консультанты по базе знаний
• Продуктовые и сервисные ассистенты
• AI‑квизы и квалификационные воронки
• Голосовые сценарии и AI‑интервью
• Боты поддержки и сервисные помощники
• Маршрутизация сложных запросов
• Ассистенты для внутренних процессов компании

Главное отличие

Metabot Agent Stack — это не набор разрозненных AI‑функций, а целостная компонентная архитектура для построения управляемых AI‑процессов внутри сценарной платформы.

Вы не выбираете между:

• «жёсткий сценарий без интеллекта»
• и «свободный AI без контроля»

Вы получаете третью модель:
сценарий + интеллект + данные + голос + знания + инженерная управляемость
в одной системе.

Стоимость

• Бесплатно для партнёров