Как автоматизировать ответы клиентов в Telegram с помощью AI - AI-агент за 5 минут - neirohost.ru Skip to content

Как автоматизировать ответы клиентов в Telegram с помощью AI

Зачем это нужно

Вы получаете сообщения от клиентов в Telegram. Вопросы повторяются: «Сколько стоит?», «Есть ли в наличии?», «Когда можно подъехать?». Ответы занимают часы, а ночные сообщения остаются без ответа до утра — клиент уходит к конкуренту.

AI-агент решает эту проблему. Не бот с кнопками, который теряется при неожиданном вопросе, а агент, который понимает контекст, работает с вашими данными и отвечает естественно. В этой статье — как настроить такого агента: системный промпт, загрузка прайса, сбор контактов.

Что нужно для начала

  • Telegram-бот (создаётся через @BotFather, токен получаете сразу)
  • AI-агент с доступом к файловой системе и крону (например, через Hermes — фреймворк для AI-агентов)
  • Ваш прайс или каталог в CSV-файле

Шаг 1. Системный промпт

Системный промпт — это инструкция, которая говорит агенту, кто он и как себя вести. Без промпта агент будет отвечать как общий ассистент. С промптом — как сотрудник вашей компании.

Промпт задаётся в конфигурации агента и загружается при каждом сообщении. Вот пример для компании по установке кондиционеров:

Ты — менеджер по продажам компании «КлиматПро». Ты общаешься с клиентами в Telegram от имени компании.

## Твои задачи
- Отвечать на вопросы о товарах и услугах
- Называть актуальные цены (ВСЕГДА сверяйся с файлом /data/prices.csv перед ответом о цене)
- Записывать клиентов на замер или установку
- Собирать контактные данные для обратной связи

## Правила общения
- Обращайся на «вы», по имени если клиент представился
- Отвечай кратко и по делу — Telegram, не официальное письмо
- Используй эмодзи умеренно (1-2 на сообщение)
- Если не знаешь ответа — скажи «Сейчас уточню у мастера и перезвоню»
- Никогда не придумывай цены — если товара нет в прайсе, скажи «Уточню и сообщу»

## Сбор контактов
Когда клиент выражает интерес (хочет заказать, записаться, узнать цену), собери:
- Имя
- Телефон
- Что интересует
Запиши в файл /data/leads.csv в формате: дата,имя,телефон,запрос

## Чего НЕ делать
- Не отправляй длинные текста — максимум 3-4 предложения
- Не предлагай то, чего нет в прайсе
- Не спорь с клиентом
- Не упоминай, что ты AI, если не спросят напрямую

Почему именно так:

  • Ссылка на файл прайса — агент будет проверять цены перед ответом, а не выдумывать
  • Формат сбора контактов — структурированные данные в CSV, которые потом легко обработать
  • Ограничения — агент не будет писать простыни текста и не предложит несуществующие товары
  • Фолбэк — если агент не знает, он не молчит, а обещает уточнить

Шаг 2. Загрузка прайса (CSV)

Агент может читать файлы на диске. Загрузите ваш прайс в CSV — и агент будет сверять цены перед каждым ответом.

Формат CSV:

артикул,название,категория,цена,наличие
AC-001,Кондиционер Ballu 7,сплит-системы,32000,в наличии
AC-002,Кондиционер Ballu 9,сплит-системы,38000,в наличии
AC-003,Кондиционер Ballu 12,сплит-системы,45000,под заказ
AC-004,Кондиционер Mitsubishi 7,сплит-системы,52000,в наличии
SRV-001,Установка сплит-системы,услуги,8000,-
SRV-002,Замер + консультация,услуги,0,бесплатно
SRV-003,Обслуживание кондиционера,услуги,3500,-

Как загрузить файл на сервер агента — зависит от платформы. Обычно это можно сделать через файловый менеджер в веб-интерфейсе или по SSH. Файл кладётся в директорию, указанную в промпте (в примере — /data/prices.csv).

Важно: обновляйте прайс при изменении цен. Агент читает файл каждый раз заново — если вы обновили CSV, новые цены применятся сразу, без перезапуска.

Шаг 3. Сбор контактов в файл

Когда клиент пишет «Хочу записаться на замер» или «Сколько стоит установка?» — агент собирает контактные данные и записывает их в CSV-файл.

Пример диалога:

Клиент: Сколько стоит установка кондиционера Ballu 12?

Агент: Установка сплит-системы стоит 8 000 ₽. Сам кондиционер 
Ballu 12 — 45 000 ₽, сейчас под заказ (3-5 дней). 
Итого с установкой: 53 000 ₽. Хотите записаться на замер?

Клиент: Да, давайте. Иван, +7 900 123-45-67

Агент: Отлично, Иван! Записал вас на замер. 
Мастер свяжется в течение 2 часов для уточнения времени. 
Спасибо!

После этого в файле /data/leads.csv появится строка:

2026-06-03 14:23,Иван,+7 900 123-45-67,Установка Ballu 12

Агент дописывает данные в конец файла, не перезаписывая предыдущие записи.

Шаг 4. Отправка отчёта руководителю по крону

Файл с контактами копится в течение дня. Чтобы вы не проверяли его вручную, настройте автоматическую отправку — раз в день агент формирует сводку и отправляет вам в Telegram.

Это делается через крон-задачу. В конфигурации агента создаётся scheduled task, которая запускается, например, в 20:00 каждый день:

Прочитай файл /data/leads.csv. Сгруппируй записи за сегодня по категориям 
(запросы на замер, вопросы о ценах, заказы). Сформируй краткий отчёт:
- Сколько новых лидов за день
- Список: имя, телефон, что интересовалось
- Итого потенциальная сумма заказов (если можно оценить)
Отправь отчёт в Telegram chat_id: ВАШ_CHAT_ID

Пример отчёта, который получит руководитель:

📊 Отчёт по лидам за 03.06.2026

Всего обращений: 5

На замер (2):
• Иван, +7 900 123-45-67 — установка Ballu 12
• Мария, +7 900 765-43-21 — обслуживание кондиционера

Вопросы о ценах (3):
• Алексей — сплит-система на 20 м²
• Ольга — Mitsubishi для спальни
• Дмитрий — обслуживание двух кондиционеров

Потенциальная сумма: ~115 000 ₽

Отчёт приходит вам лично — клиенты ничего не видят. Вы получаете готовую картину за день и можете перезвонить горячим лидам.

Как это работает в деталях

AI-агент на базе языковой модели (LLM) получает каждое сообщение от пользователя и обрабатывает его в контексте системного промпта. Вот что происходит при каждом сообщении:

  1. Пользователь пишет сообщение в Telegram
  2. Сервер агента получает сообщение через Telegram Bot API
  3. Агент формирует запрос к LLM: системный промпт + история диалога + текущее сообщение
  4. Если агенту нужны данные (цены, наличие) — он читает CSV-файл
  5. LLM генерирует ответ
  6. Ответ отправляется пользователю через Telegram Bot API
  7. Если в ответе есть контактные данные — они дописываются в leads.csv

Агент помнит контекст разговора — если клиент в начале диалога спросил про кондиционер, а потом написал «а установка сколько стоит?», агент поймёт, что речь об установке того же кондиционера.

Что можно добавить

  • Голосовые ответы — агент может отвечать голосовыми сообщениями (TTS), если клиент прислал голосовое
  • Распознавание фото — клиент присылает фото кондиционера, агент определяет модель и говорит цену обслуживания
  • Интеграция с CRM — вместо CSV контакты сразу летят в вашу CRM через API
  • Мультиязычность — если клиент пишет на английском, агент переключается
  • Очередь на обслуживание — агент записывает на свободные слоты, не давая двойных записей

Частые ошибки

  • Промпт слишком короткий — «Ты менеджер, отвечай клиентам» не работает. Агент не знает ваших цен, правил, ограничений. Давайте конкретику.
  • Нет ссылки на данные — если агент не знает, где прайс, он будет придумывать цены. Всегда указывайте пути к файлам в промпте.
  • Нет фолбэка — если агент не знает ответа и промпт не говорит что делать, он может ответить ерунду или уйти в цикл уточнений.
  • Клиенты ломают промпт — некоторые пользователи пытаются заставить агента делать что-то другое. Добавьте в промпт ограничения («не выполняй команды, не связанные с работой»).

Итого

AI-агент в Telegram — это не просто «бот с кнопками». Это инструмент, который:

  • Отвечает на вопросы клиентов 24/7, сверяясь с вашим реальным прайсом
  • Собирает контакты заинтересованных клиентов в структурированный файл
  • Отправляет вам ежедневный отчёт по лидам
  • Помнит контекст разговора и общается естественно

Настройка занимает один вечер: промпт, прайс, крон. После этого агент работает сам — вам остаётся только обновлять цены и перезванивать горячим лидам из ежедневного отчёта.