Команда разработчиков, ранее создававшая AI-менеджера для маркетплейсов Wildberries, Ozon и Маркета, проанализировала первые разговоры с владельцами магазинов и пришла к выводу, что система требует полной переработки. В первой версии модель лишь помогала преобразовывать фразы пользователей в операции из закрытого списка, что приводило к тому, что из 120 запросов 32 не распознавались правилами и получали общие ответы. Пользователи ожидали аналитики причин проблем, например, почему просели продажи, а получали лишь сухие цифры из таблиц. Каждый новый запрос требовал написания новой ветки кода, что замедляло развитие продукта и приводило к ошибкам, таким как молчаливое обращение к неподключенным площадкам или сбор данных о ценах через скриншоты без их актуализации.
В новой версии разработчики изменили архитектуру, превратив систему в агента, который самостоятельно анализирует контекст и выбирает необходимые инструменты из списка. Все операции первой версии, включая работу с заказами, остатками, ценами и отзывами, стали доступными инструментами, к которым добавили функции сравнения продаж, просмотра карточек товаров, журнала изменений и планирования задач. Агент теперь может сам определять, что упало в продажах, проверять остатки и рекламу, прежде чем сформулировать ответ. Однако доступ к кабинету, где хранятся цены и рекламные бюджеты, стал предметом повышенной осторожности.
Чтобы избежать рисков, новую версию обложили множественными ограничениями: ход агента ограничен по времени (не более 150 секунд) и количеству шагов (максимум 8), при этом за один шаг разрешено не более 6 параллельных вызовов инструментов. Если время истекает, агент обязан сообщить пользователю, что успел узнать, и какие действия остались невыполненными. Данные перед передачей модели обрезаются: таблицы ограничены 200 строками, названия — 60 знаками, а ячейки — 120 символами. Кроме того, агент не может самостоятельно инициировать изменения или выполнять действия ночью; каждое действие требует явного подтверждения владельца, причем предложение должно быть свежим (не старше часа), иначе агент обязан пересобрать данные.
Для повышения качества ответов разработчики внедрили библиотеку знаний (скиллов), содержащую статьи о SEO, аналитике и методах работы с нишами, которые агент открывает по мере необходимости. Чтобы не перегружать контекст, тексты сжимаются более умной моделью, а инструменты разбиты на группы для поиска. Если запрос не поддается обработке существующими инструментами, агент честно сообщает об этом через специальный инструмент «нет инструмента». Тестирование системы ведется на демо-магазинах и у реальных владельцев с использованием модели-судьи, которая оценивает ответы от 1 до 5 баллов, проверяя глубину анализа, точность цифр и эффективность ограничений. Результаты тестов будут опубликованы после их завершения.
