AI-агенты 4 агента + координатор Bitrix24 NDA

OpsCrew — команда AI-агентов для операционного управления

Не один «супер-агент», а команда AI-сотрудников: каждый отвечает за свою бизнес-функцию, а workflow-координатор маршрутизирует задачи между ними. Анализ звонков, запись в Bitrix24, SLA-контроль и эскалации — в одном контуре с UI оператора и дашбордом руководителя.

Проект выполнен под NDA для компании с операторским центром — название клиента не раскрываем.

Задача

Операционка держалась на ручном труде администраторов, и при росте потока звонков процессы начали рассыпаться:

  • После звонка администратор вручную заполняет Bitrix24 — поля пустые или с ошибками, лиды дублируются
  • Просрочки SLA обнаруживаются постфактум — клиент уже ушёл к конкуренту
  • Контроль качества выборочный, отчёты руководителю собираются вручную
  • Нет единой картины смены: кто перегружен, где теряются заявки, что эскалировать

Решение

Модульная система: 4 специализированных AI-агента + workflow-координатор. Начали с Process Mapping — зафиксировали реальные процессы и точки ответственности до написания бизнес-логики:

Один агент = одна роль

У каждого агента свои обязанности, права, источники данных, инструменты и правила эскалации. Значимые действия — только с подтверждением человеком.

Надёжность на уровне архитектуры

Каждый шаг workflow фиксируется в PostgreSQL. Idempotency key защищает Bitrix24 от дублей, очереди Celery/Redis — от rate limits, ретраи с backoff — от сбоев API.

Рабочие места, а не «чёрный ящик»

UI оператора с очередью задач и подтверждениями + дашборд руководителя с SLA, рейтингом команды и журналом решений каждого агента.

AI-регрессия как в тестировании кода

Эталонный набор из 100 размеченных звонков. После каждого изменения промпта или модели — полный прогон: версия не принимается, если метрики ухудшились.

Состав системы — 4 агента + координатор

Каждый звонок и заявка проходят через цепочку агентов, а координатор фиксирует состояние процесса: статус, вход, результат и следующий шаг.

Call Analysis Agent

Транскрипция (faster-whisper), оценка по скрипту, рекомендации оператору, настроение клиента.

CRM Agent

Bitrix24: лиды, карточки, задачи, комментарии. Значимые действия — с подтверждением оператора, повторный запуск не создаёт дублей.

SLA Agent

Следит за сроками и просрочками, отправляет напоминания и запускает эскалации — алерт в Telegram в течение 5 минут.

AI-старший администратор

Контроль качества CRM, разбор нарушений, рейтинг команды и ежедневный отчёт руководителю.

Workflow-координатор

Маршрутизирует задачи между агентами и фиксирует состояние каждого процесса. Защита от циклов: максимум шагов и попыток, повтор одной команды блокируется, неуспешные задачи уходят человеку в отдельную очередь. Архитектура спроектирована с заделом под полноценный AI-оркестратор.

8 недель до пилота

Первое работающее демо — уже в конце 2-й недели: загрузка звонка → транскрипция → анализ → JSON → база данных.

Недели 1–2

Каркас и первое демо

Backend, загрузка звонка, faster-whisper, анализ OpenAI, сохранение в PostgreSQL

Недели 3–4

Контекст и оценка

Bitrix24-контекст клиента, оценка по скрипту, база регламентов, эталонный набор

Недели 5–6

CRM и SLA

CRM Agent, SLA Agent, очереди, rate limiting, эскалации, Telegram-уведомления

Недели 7–9

UI и пилот

Рабочее место оператора, дашборд руководителя, отчёты, пилот на реальных сменах

Технологический стек

Python + FastAPI

Модульный монолит

OpenAI API

Function calling + structured outputs

PostgreSQL 16

Состояние процессов

Redis + Celery

Очереди и воркеры

React 18 + TS

UI оператора и дашборд

Bitrix24 REST

Лиды, задачи, вебхуки

Telegram Bot API

Алерты и отчёты

Docker + CI/CD

Запуск с нуля по инструкции

Результаты пилота

95%

Звонков транскрибированы и обработаны — результат не позднее 15 минут

0

Дублей в Bitrix24 — идемпотентность на каждом внешнем действии

≤5 мин

От просрочки SLA до алерта в Telegram

20

Функциональных блоков сдано за 8 недель разработки

Пилот: 3–5 администраторов, проверка на 100 реальных звонках, обучение команды и приёмка по числовым критериям, согласованным до старта.

С чего начать

CallAudit — 2 AI-агента

Контроль качества звонков как первый шаг к AI-команде.

Читать кейс
Максимальный масштаб

Atlas AI OS — 9 AI-компонентов

AI Operating System с оркестратором для сети филиалов.

Читать кейс

Соберём AI-команду под ваши процессы

Начинаем с Process Mapping ваших реальных процессов — и уже через 2 недели показываем первое работающее демо.

Обсудить проект