Товары и ассортимент
Единая связь собственных артикулов, штрихкодов и идентификаторов каналов; карточки, цены, остатки, поставки, заказы, отмены и возвраты.
Я в курсе! · практическая реализация управляемого ИИ-агента
Один агент для контроля бизнеса в разных системах
Я создаю для собственного действующего бизнеса агента, который связывает маркетплейсы, интернет-магазин, товары, рекламу, маркировку, документы и деньги. Он должен вовремя замечать изменения, объяснять последствия, предлагать действия и безопасно выполнять их только после необходимых проверок и подтверждений.
Что изменилось в бизнесе, каковы последствия, где требуется моё решение и можно ли безопасно выполнить выбранное действие?
Контекст проблемы
У бизнеса много кабинетов, но нет единой управленческой картины
Продажи, комиссии, реклама, остатки, логистика и возвраты распределены между кабинетами маркетплейсов. Интернет-магазин, маркировка, электронные документы, система работы с клиентами (CRM) и банк живут в других системах. У каждого источника свои идентификаторы, даты, правила и задержки.
Из-за этого рост заказов ещё не означает рост прибыли, начисление не равно выплате, а отправленный товар не всегда имеет завершённый регуляторный или документальный цикл. Владельцу приходится вручную соединять события, проверять исключения и помнить, где требуется действие.
Отдельный сервис показывает только свой участок процесса. Нужен независимый агент владельца, который собирает проверяемые факты, понимает общий контекст бизнеса и не получает права на рискованные действия без отдельного контроля.
- Разные единицы учёта
- Заказ, выкуп, возврат, начисление, удержание и выплата — разные события. Смешение этих дат создаёт убедительные, но неверные выводы.
- Нет общей идентичности товара
- Один товар имеет артикулы площадок, собственный артикул, штрихкод и индивидуальные коды маркировки. Без однозначного соответствия события нельзя надёжно связать.
- Неполная экономика и расчёты
- Площадки знают свои комиссии, но не полную себестоимость, банковские поступления, часть налогов, производственные ограничения и внешние расходы бизнеса.
- Позднее обнаружение отклонений
- Изменение цены, акции, тарифа, рекламной настройки, выплаты или статуса документа часто замечают уже после финансового или операционного последствия.
- Решения не связаны с результатом
- Уведомление или рекомендация редко хранит исходные факты, принятое решение и последующую проверку эффекта как одну воспроизводимую цепочку.
Подробнее о проекте
Какой агент создаётся в проекте «Я в курсе!»
Это не чат поверх нескольких API и не робот, которому передаётся управление компанией. Я строю заменяемое ядро агента и подключаю к нему самостоятельные бизнес-контуры. Агент должен видеть ситуацию целиком, но каждое внешнее действие остаётся ограниченным правами, правилами и проверкой.
Целевой рабочий цикл выглядит так: наблюдать за источниками, обнаруживать отклонения, объяснять последствия, предлагать действие, получать подтверждение там, где оно необходимо, выполнять команду и проверять фактический результат.
Долговечное состояние бизнес-процесса хранится отдельно от отдельных запусков агента. Прикладной контур отвечает за шаги, сроки, ожидания и эскалации, а агент выполняет ограниченные интеллектуальные задачи — например классифицирует обращение или готовит проект ответа.
- наблюдать
- обнаруживать
- объяснять
- предлагать
- подтверждать
- выполнять
- проверять
Какие части бизнеса должны войти в общий контур
Маркетплейсы
Контроль цен, акций, рекламы, комиссий, логистики, отзывов и экономики товара; изменения выполняются как проверяемые предложения, а не прямые команды модели.
Собственный интернет-магазин
Каталог, цены, остатки, заказы и клиентские обращения собственного интернет-магазина сопоставляются с маркетплейсами в одной модели.
«Честный знак»
Контроль индивидуальной маркировки экземпляров: нанесение, ввод и вывод из оборота, отказ, возврат и повторный ввод — с проверкой фактического статуса операции.
ЭДО и документы
Сопоставление документов с поставками и возвратами, контроль статусов и расхождений; электронная подпись изолируется от языковой модели.
Банки и выплаты
Сверка отчётов маркетплейсов с ожидаемыми и фактическими поступлениями, поиск задержек, дублей, недоплат и необъяснённых удержаний.
Работа с клиентами и коммуникации
Клиентские события, задачи и обращения; Telegram, MAX и другие мессенджеры — как каналы уведомлений, диалога и безопасного подтверждения действий.
Аналитика и развитие
Воспроизводимые расчёты, поиск отклонений, формулирование гипотез, контролируемые тесты, оценка результата и управление внештатными ситуациями.
Что уже сделано
Проект уже перешёл в стадию реализации
Подтверждённое состояние на 3 сентября 2026 года
Ниже перечислены не планы и не отдельные изменения в коде, а законченные части, которые реализованы и проверены. Если внешний сервис ещё не подтвердил результат, это отмечено прямо.
Готово
Базовое ядро агента
Работают сессии и запуски агента, журнал событий, отмена, изолированные дочерние задачи и сохранение состояния в PostgreSQL либо в памяти в тестовом режиме.
Готово
Контроль рискованных команд
Встроенные команды проходят проверку правил и прав, при необходимости получают подтверждение, защищаются от повторного выполнения, записываются в надёжный журнал и завершаются проверкой фактического результата.
Готово
Экономное управление контекстом
Контекст собирается под конкретную задачу, имеет жёсткий бюджет, краткую память сессии, долговременную память с разграничением доступа, подключение инструментов по необходимости и учёт расхода токенов.
Готово
Заменяемые модели
Система поддерживает GigaChat и предсказуемый локальный режим. Реестр моделей и механизм выбора учитывают требования к конфиденциальности, возможностям, размеру контекста и бюджету.
Готово
Безопасная память
Агент читает только разрешённые области памяти, а запись выполняет по явной просьбе и после подтверждения; конкурентные изменения и повторный запуск обрабатываются без скрытой перезаписи.
Готово
Первая реальная интеграция с Ozon
Адаптер, работающий только на чтение, получает цену товара через API кабинета продавца Ozon, приводит ответ к единому формату и не умеет вносить изменения. Выполнена проверка на реальном товаре без записи во внешний кабинет.
Готово
Общий интеграционный контур
Команды, встроенные в систему или подключённые через MCP, проходят единый контур проверки прав, подтверждения, записи в надёжный журнал и проверки результата. Неизвестный ответ внешней системы блокирует слепой повтор операции.
Готово
Защищённая авторизация в «Честном знаке»
На отдельном сервере работает изолированный контур электронной подписи с тестовым сертификатом. Он принимает запрос только от разрешённого компонента, подписывает точные данные и успешно проходит авторизацию на демонстрационном стенде «Честного знака». Повтор того же запроса блокируется даже после перезапуска. Операции ввода и вывода товаров из оборота в рабочем контуре отключены.
Проверено
Управляемая работа с тестовой маркировкой
На демонстрационном стенде агент после подтверждения владельца создал заказ и получил один тестовый код маркировки. Полный код сохранился в защищённом хранилище и не попал в диалог или обычные журналы. Когда первая проверка не дала результата, агент не стал повторять получение кода. После отдельного подтверждения он проверил уже сохранённый код и получил подтверждение внешней системы.
Ближайший обязательный срез
Следующий этап — проверить физический носитель электронной подписи на изолированном сервере. Операции ввода и вывода товаров из оборота в рабочем контуре останутся выключенными до отдельной проверки подписания документов, подтверждений и сверки результата с внешней системой.
Этот раздел обновляется после завершения и проверки значимого этапа работы — не после каждого изменения в коде.
Потребность владельца
Какие вопросы владельца должен закрывать агент
Агент должен уменьшать неопределённость и объём ручной проверки. Его задача — выделять существенные отклонения, показывать основание вывода и предлагать следующий проверяемый шаг.
- Сколько бизнес заработал на самом деле — по товару, магазину и каналу?
- Почему изменилась прибыль, даже если выручка и количество заказов выросли?
- Какие товары создают оборот, но работают в минус после всех переменных расходов?
- Не попали ли товары в невыгодную акцию и не изменилась ли фактическая цена?
- Какая реклама приводит заказы, но не покрывает маржу и возвраты?
- Какие комиссии, тарифы, правила или настройки изменились и когда они начнут действовать?
- Совпадают ли начисления, ожидаемые выплаты и фактические поступления в банк?
- Корректен ли статус маркированного экземпляра после продажи, отказа или возврата?
- Какие гипотезы можно проверить контролируемым тестом и по какой метрике?
- Какие один-два решения требуют внимания сейчас, а что можно оставить без вмешательства?
Требования к решению
Что обязан делать управляемый ИИ-агент
Ценность агента сохраняется и без генеративного ответа. Основу составляют единая модель бизнеса, воспроизводимые расчёты, контроль внешних действий и память о принятых решениях.
Собирать данные раздельно по источнику и кабинету
Каждый факт хранит площадку, кабинет, отчётный период, время получения и версию преобразования. Данные разных магазинов не смешиваются на входе.
Связывать один товар между всеми системами
Артикулы каналов, собственный артикул и штрихкод сопоставляются с единой карточкой товара. Неоднозначность блокирует зависимый расчёт или действие.
Считать экономику по явным правилам
Себестоимость с периодом действия, комиссии, логистика, хранение, реклама, возвраты, удержания и согласованные налоги входят в формулу с историей изменений.
Находить изменения и сохранять доказательство
Система сравнивает версии официальных источников и состояния кабинета, фиксирует прежнее и новое значение и не создаёт повторные события для одного изменения.
Связывать изменение с денежным последствием
Для затронутых товаров рассчитываются прямой эффект, порог безубыточности и сценарии. Арифметика отделяется от прогноза поведения покупателей.
Формировать понятное предложение действия
Предложение содержит источник, исходное состояние, ожидаемый эффект, риск и способ проверки. Факты и статусы подставляются из серверных данных. Предлагаемый текст явно отделён от результата исполнения; оператор подтверждает точное действие.
Показывать ограничение наблюдения
Недоступный API, устаревший снимок или противоречие источников обозначаются как слепая зона. Отсутствие данных не трактуется как отсутствие проблемы.
Хранить связь события, решения и результата
Доставка уведомления не закрывает событие. Система фиксирует решение, срок проверки, фактический исход и причину отклонения или отмены действия.
Проводить критические действия через единый контур управления
Изменение цены, акции, бюджета, платёжного или юридически значимого статуса требует проверки правил и прав, явного подтверждения, записи в надёжный журнал и последующей сверки результата.
Подключать новые сервисы без переделки ядра
Маркетплейс, банк, CRM, мессенджер или оператор ЭДО подключается через отдельный адаптер. MCP может использоваться для связи, но не для обхода прав и подтверждений.
Проверять поведение агента на сложных ситуациях
Для первого прикладного процесса подготовим проверки на нехватку данных, противоречия, повторные и составные запросы, посторонние инструкции внутри отзывов. Агент должен выполнять разрешённую задачу, сообщать об ограничениях и не совершать запрещённых действий.
Модель решения
От наблюдения за бизнесом — до проверенного результата
маркетплейсы и собственный интернет-магазинправила и тарифы площадоктовары, расходы и рекламамаркировка, ЭДО и CRMбанк, мессенджеры и события
-
Наблюдение
получить состояние и сохранить источник
-
Отклонение
найти изменение и затронутые сущности
-
Объяснение
рассчитать эффект и проверить гипотезы
-
Действие
предложить, подтвердить и безопасно исполнить
-
Проверка
сверить ожидаемый и фактический результат
- Официальный факт
- Что изменилось в правиле, тарифе, документации или API.
- Наблюдаемое состояние
- Что реально включено и применяется в конкретном кабинете и к конкретному товару.
- Расчётное последствие
- Как изменение влияет на маржинальную прибыль при явно заданных данных и допущениях.
- Рекомендация
- Какой следующий шаг предлагается человеку; это не факт и не команда на исполнение.
маржинальная прибыль =чистая выручка − себестоимость − комиссия − логистика и хранение− реклама − возвраты и удержания − переменные налоги и прочие расходыэффект изменения = новая маржинальная прибыль − базовая маржинальная прибыль Границы и доверие
Факты, рассуждение и действие имеют разные уровни доверия
- Финансовая модель
- Деньги рассчитываются по явным правилам. Повторный запуск на той же версии фактов и правил должен дать тот же результат.
- ИИ
- Модель помогает разобрать контекст, объяснить отклонение, предложить альтернативную гипотезу и сформулировать проверку. Она не исправляет исходные данные и не пересчитывает деньги по скрытым правилам.
- Действие
- Рекомендация, подтверждение и исполнение имеют разные права. Рискованная команда проходит проверку правил и прав, при необходимости получает подтверждение, записывается в надёжный журнал и завершается сверкой результата.
- Неполные данные
- Если источник недоступен или данные противоречат друг другу, система блокирует зависимый вывод либо снижает его статус, а не заполняет пробел догадкой.
- Внешние интеграции
- Секреты и ключи подписи не попадают в контекст модели. Новый сервис получает только разрешённые возможности и не может повысить собственные права через удалённое описание.
- Неизвестный исход
- Если внешний сервис не подтвердил результат команды, агент не повторяет её вслепую, а переводит операцию в ручную сверку.
Форма результата
Рабочий диалог, регулярный обзор и своевременные предупреждения
Регулярный ответ
- сколько заработали товары, магазины и каналы по проверяемой методике
- какие факторы дали основные изменения прибыли
- где расходятся начисления, ожидаемые выплаты и банк
- какие операционные или регуляторные процессы требуют внимания
- какие один-два вопроса требуют решения; если их нет — агент говорит об этом прямо
Событие, требующее реакции
- что изменилось, когда обнаружено и когда вступает в силу
- прежнее и новое состояние, официальный источник и свежесть данных
- затронутые товары, магазины, документы или операции
- финансовое или операционное последствие и уровень уверенности
- варианты действий, срок реакции, обратимость и требуемое подтверждение
Вывод должен прослеживаться до исходных данных, решение — быть принято или осознанно отклонено владельцем, а фактический эффект — сопоставлен с ожиданием.
До пилота измерим, сколько времени занимает ручная обработка одного случая. Затем на сопоставимых случаях сравним время с учётом проверки и исправлений, долю ошибок и стоимость завершённой задачи при использовании агента. Техническая работоспособность и экономия времени оцениваются отдельно. Измеренных результатов пилота пока нет.
Область применения
Как опыт проекта может применяться вне моего бизнеса
Сначала агент должен доказать полезность в моём действующем бизнесе. Но архитектура, методика и отдельные интеграционные компоненты проектируются так, чтобы их можно было переносить в другие компании с похожими процессами.
- бизнес работает через несколько кабинетов, каналов или внешних сервисов
- значимые данные и процессы приходится сопоставлять вручную
- есть повторяемые решения, исключения и измеримый способ проверить результат
- ошибка или пропущенное событие создаёт финансовый, операционный или регуляторный риск
- владелец готов начинать с ограниченного контура, а не с обещания автоматизировать всё сразу
Я открыт к работе над подобными системами в команде или к ограниченным проектам автоматизации для предпринимателей: анализ задачи и данных → проектирование безопасного контура → внедрение → проверка результата и сопровождение.
Автор проекта — Вадим Евграфов
Я развиваю «Я в курсе!» как практический инженерный проект на собственном бизнесе. Готов обсудить участие в команде, которая создаёт подобные системы, партнёрство или конкретную задачу автоматизации бизнеса.