Основные понятия

Все термины в одной логике: объяснение → зачем нужно → когда применять → типичные ошибки новичка. Если вы дочитали эту страницу до конца — остальные разделы будут понятны без дополнительной разминки.

1. Воркспейс (Workspace)

Определение: изолированное рабочее пространство одной компании / бренда / подразделения. Главная единица организации данных в платформе.

Что внутри воркспейса

• Агенты (все ИИ-сотрудники компании);
• Сценарии (flow);
• Коллекции документов (база знаний);
• Подключённые LLM-провайдеры и их API-ключи;
• Подключённые STT/TTS/телефония-провайдеры;
• История всех звонков и чатов;
• Команда (пользователи с ролями);
• Биллинг и лимиты.

Зачем нужен

Когда нужен ОДИН воркспейс

• У вас одна компания, одна команда, одна линейка продуктов.
• Большинство клиентов работают в одном воркспейсе — этого хватает.

Когда нужно НЕСКОЛЬКО

• Компания управляет несколькими брендами / франшизами.
• Региональные подразделения с разными клиентами (ООО «Рога» в Москве и ТОО «Рога KZ» в Казахстане).
• Разные продуктовые линейки (Retail / B2B / Enterprise) с разными командами.
• Строгая compliance-изоляция (финтех, медицина).

Как переключаться

В сайдбаре слева внизу — переключатель воркспейса. Вся сессия (сайдбар, списки, формы, URL) переходит в контекст выбранного воркспейса.

Типичные ошибки новичка

• «Создал второй воркспейс на всякий случай». Не стоит. Один воркспейс = одна сущность бизнеса. Не пилите без причины.
• «Забыл переключиться и делаю в чужом воркспейсе». Смотрите в левый нижний угол. Название и логотип текущего воркспейса всегда видны.
• «Пригласил клиента не в тот воркспейс». Удалите и пригласите заново в нужный. Приглашения обратимы.

2. Тенант (Tenant)

Определение: технический синоним слова «воркспейс». Один и тот же объект.

Где какое слово используется

• Воркспейс — в интерфейсе, в разговорах с пользователями, в этой документации.
• Тенант — в БД, в коде, в логах, в технических спецификациях, в разделе «Тенанты» у супер-админа.

Слово «тенант» пришло из термина multi-tenant (многоарендный) — архитектурного паттерна, где одна инсталляция сервиса обслуживает много изолированных клиентов.

Не пугайтесь — это просто синонимы. Если где-то встретите tenantId — это ID вашего воркспейса.

3. Агент (Agent)

Определение: цифровой сотрудник с конкретной ролью и личностью. Комбинация системного промпта, модели и набора инструментов, оформленная как сущность в платформе.

Из чего состоит

У каждого агента шесть ключевых настроек:

• Имя — как представляется клиенту («Анна из поддержки», «Алекс — консультант по тарифам»).
• Описание — короткая строка для вашей команды: «Отвечает на вопросы про тарифы, записывает на приём».
• Тип — профиль-пресет (custom, reports, data).
• Системный промпт — главное поле. Инструкция на человеческом языке: как себя вести, каким тоном говорить, что можно и нельзя.
• Модель — какой LLM использовать (GPT-4o-mini, Claude Sonnet, Llama 70B — любой подключённый).
• Инструменты и знание — MCP-серверы и коллекции документов.

Агент vs чат-бот — в чём разница

Сколько агентов нужно компании

Не один. Разделите по задачам:

• Продажник — холодные звонки, первичные консультации.
• Техподдержка — разбор проблем, FAQ.
• Записатор — только запись на приём / бронирование.
• HR-бот — общение с соискателями.
• Внутренний ассистент — для сотрудников (не для клиентов).

У каждого свой промпт, свой набор инструментов, свой тон. Один универсальный агент «всё умеет» — плохой паттерн: LLM начнёт путаться, будет брать лишние инструменты не по делу.

4. Flow (Сценарий)

Определение: блок-схема разговора в виде нод (квадратиков) и переходов (стрелок). Определяет, как бот ведёт клиента к целевому действию.

Зачем нужен flow

Агент без flow = вольный диалог. Он отвечает на вопросы, но не ведёт к результату. Цель бизнеса — не болтовня, а конверсия в действие: запись, заказ, оплата, заявка.

Flow даёт:

• Предсказуемость. Бот не забудет спросить телефон, не «забьёт» на запись в CRM — это отдельная нода сценария.
• Аналитика воронки. Видно, где клиенты отваливаются (например, 40% не доходят до подтверждения — значит, вопрос задаётся неудачно).
• A/B-тесты сценариев. Поменяйте формулировку одной ноды — измерьте конверсию.
• Работа с исключениями. Клиент рассержен — условный переход в transfer-human. Нет свободных слотов — в end-conversation с извинением.

Наглядный пример

[Старт]
  ↓
[Спроси: какая услуга?]
  ↓
[Найди свободные слоты] — MCP-инструмент к CRM
  ↓
[Есть слоты?]
  ├─ да  → [Предложи варианты] → [Запиши в CRM] → [Подтверди]
  └─ нет → [Извинись] → [Предложи другую дату или перенос]

5. Сессия (Session)

Определение: один разговор одного клиента с агентом от начала до завершения. Базовая единица биллинга и аналитики.

Жизненный цикл

Что хранится в сессии

• Полный транскрипт (все реплики бота, клиента, оператора);
• Значения слотов (имя клиента, телефон, сервис…);
• Место в сценарии на момент закрытия;
• Метаданные (канал: чат/голос/SIP, операторский ID, длительность);
• Рейтинг клиента (если настроен CSAT);
• Ссылка на аудио-запись (для голосовых сессий — опционально).

Где увидеть

• Чаты — текстовые сессии.
• Звонки — голосовые сессии.
• Очередь → Завершённые — сессии, прошедшие через оператора.

6. LLM-модель

Определение: большая языковая модель (Large Language Model) — нейросеть, которая читает историю разговора и сочиняет следующую реплику. «Мозг» агента.

Главный принцип платформы

Совместимы из коробки:

• OpenAI (GPT-4o, o1, o3);
• OpenRouter (300+ моделей через один ключ);
• DeepSeek, Together, Fireworks, Groq — облачные альтернативы;
• vLLM, Ollama, TGI, LM Studio — self-hosted решения;
• Корпоративные LLM-шлюзы — большинство внутренних решений.

Не совместимы напрямую, но работают через прокси (OpenRouter / Portkey / LiteLLM):

• Anthropic Claude (свой формат, легко проксируется);
• Google Gemini;
• Cohere.

Как выбрать

7. Голос и телефония

Определение: набор из четырёх компонентов, которые делают возможным голосовой разговор. Каждый независим и настраивается отдельно.

Четыре слоя

• STT (Speech-to-Text) — распознавание речи клиента в текст. Примеры: Whisper от OpenAI, Deepgram, Google, self-hosted Whisper.
• TTS (Text-to-Speech) — синтез речи агента (озвучивание ответа). Примеры: ElevenLabs, OpenAI TTS, Yandex SpeechKit, self-hosted XTTS.
• Transport — как приходит звук (браузер с микрофоном, SIP от АТС, звонок на PSTN-номер).
• Telephony — кто принимает/совершает звонки в обычную телефонную сеть (Twilio, Telnyx, Plivo, российские операторы).

Почему четыре, а не один

Исторически vendor-решения продают всё в комплекте, привязывая вас к себе. У нас другой подход: каждый слой — сменный. Можно начать на дешёвом стеке, перейти на премиум на уровне STT, оставить старый TTS. Или перевести телефонию в self-hosted, не трогая распознавание.

8. База знаний (RAG)

Определение: ваши документы, из которых агент цитирует ответы. Технически это реализовано через RAG (Retrieval-Augmented Generation) — генерация с опорой на найденное.

Проблема без базы знаний

LLM знает общий мир (интернет, книги, Википедию), но не знает вашу компанию: ваши тарифы, регламенты, FAQ, прайс-лист 2026 года. Если спросите — агент начнёт выдумывать правдоподобно, и клиент поверит.

Решение — RAG в трёх шагах

1. Индексация: вы загружаете PDF/Word/Excel → платформа режет их на кусочки → превращает в числовые вектора → хранит в Qdrant.
2. Поиск: клиент задал вопрос → платформа превращает вопрос в вектор → находит ближайшие кусочки из документов.
3. Генерация: найденные кусочки добавляются в промпт LLM → модель отвечает, опираясь на них.

Результат: агент говорит по вашей фактуре, не выдумывает.

Что можно загрузить

PDF, Word (.docx), Excel/CSV, Markdown, HTML, PowerPoint, изображения (OCR). Лимит на файл — 50 МБ (выше на Enterprise).

9. MCP — инструменты агента

Определение: Model Context Protocol — открытый стандарт от Anthropic (2024), позволяющий агенту подключаться к внешним системам.

Аналогия

MCP — это USB для ИИ-инструментов. Раньше у каждой интеграции был свой кабель (OpenAI function calling, LangChain tools, проприетарные форматы платформ). С MCP — единый разъём, любой инструмент вставляется без кода.

Что агент может делать через MCP

• Искать в интернете (Exa, Tavily — семантический поиск);
• Запрашивать SQL (аналитика, статус заказа, поиск клиента);
• Читать файлы (локальные документы, логи);
• Дёргать REST API (любой ваш сервис);
• Работать с внешними сервисами (Slack, Gmail, Google Calendar, Notion, Jira, Linear, Zendesk, HubSpot, 1C, AmoCRM, Bitrix, и ещё тысячи — все open-source).
• Свой кастомный сервер для редких внутренних систем.

10. Оператор

Определение: живой человек (сотрудник вашей компании), который подхватывает сессию, если агент не справился. Работает в разделе Очередь.

Когда нужен hand-off на оператора

1. Агент сам решил передать. Триггер в flow: клиент использовал слова «жалоба», «претензия», «оператор», либо агент 3 раза не понял запрос.
2. Клиент попросил. Кнопка «Соединить с человеком» в чате / голосовая фраза «позовите человека».
3. Оператор сам взял. Супервайзер видит разговор в live-списке и перехватывает (например, VIP-клиент).

Переходы между ботом и оператором

• ai_active → waiting_human → human_active → closed (стандартный).
• human_active → ai_active (оператор вернул боту) → closed.

Вся история сохраняется — оператор видит, что клиент говорил ранее, не переспрашивает.

Роли в воркспейсе

У пользователей внутри воркспейса есть роли. Разные роли видят разные разделы.

• Viewer — только чтение: чаты, метрики, аналитика. Ничего не меняет. Подходит для топ-менеджеров, которые смотрят дашборд.
• Operator — работает в очереди, принимает сессии от агента, отвечает клиентам. Не может менять настройки агентов.
• Engineer — всё выше + создаёт агентов, flow, загружает знание, настраивает MCP. Типичная роль «внедренца».
• Admin — всё выше + настройки воркспейса, биллинг, приглашение команды, управление ключами. Обычно 1–2 человека в компании.
• SuperAdmin — платформа целиком: создаёт воркспейсы, управляет тарифами. Не для клиентов — только для сотрудников AG0NTS.

Роль назначается при приглашении в Настройки → Members и потом можно поменять.