AI-агент в Telegram: 6 компонентов

Это про другой тип агента — не субагент Claude Code (помощник тебе), а агент-продукт (бот для твоих клиентов). Агент в Telegram отвечает на вопросы клиентов, продаёт, записывает на услуги, обрабатывает возражения — пока ты спишь.

Если ты ещё не разобрался в чём разница между разными «агентами» — сначала прочитай статью 12 про виды агентов. Дальше — конкретная архитектура и три способа сборки.

Когда вообще нужен такой агент

Не каждому бизнесу нужен AI-агент в Telegram. Это инструмент под конкретные ситуации.

Не нужен когда: у тебя 2 клиента в неделю и можешь отвечать сам. Когда продукт сложный и требует живого общения. Когда твои клиенты не в Telegram.

6 компонентов агента

Любой такой агент состоит из шести базовых частей. Без какой-то — не работает. С каждой можно начать просто и улучшить позже.

1. База знаний

Тексты о продукте, услугах, ценах, частых возражениях, скриптах диалога. Это просто markdown-файлы в папке. Один файл = одна тема.

knowledge/
  product.md          ← описание продукта и его выгод
  pricing.md          ← прайс и тарифы
  objections.md       ← ответы на возражения «дорого», «подумаю», «есть аналоги»
  funnel.md           ← сценарии воронки: что спросить на шаге 1, шаге 2
  cases.md            ← истории и кейсы клиентов
  faq.md              ← частые вопросы и ответы

2. Retrieval — поиск по базе

Retrieval (англ. «извлечение») — механизм который находит нужный кусок базы знаний под вопрос клиента. Клиент написал «сколько стоит?» → retrieval достал из базы файл pricing.md → агент сформулировал ответ опираясь на этот файл. Без retrieval агент будет галлюцинировать (придумывать) — особенно про цены и факты. Два варианта по сложности:

Для MVP — простой вариант. Векторку добавишь когда упрёшься в лимит.

3. Системный промпт с логикой воронки

Это инструкция агенту: кто он, что делает, как ведёт диалог. На 70% поведение агента зависит именно от этого промпта, не от модели.

Ты консультант по [продукту]. Твоя задача — довести клиента
до заявки на бесплатную диагностику.

Воронка:
1. Выясни какая задача у клиента (1-2 уточняющих вопроса)
2. Предложи решение из базы знаний (используй product.md и cases.md)
3. Обработай возражения (см. objections.md)
4. Предложи бесплатную диагностику
5. Если согласие — собери контакт и передай менеджеру

Запрещено:
- Придумывать факты которых нет в базе
- Обещать то чего нет в продукте
- Скидывать ссылки на сторонние сайты

Стиль: на «ты», по-дружески, без канцелярита.
Длина ответа: 1-3 коротких абзаца, не больше.

4. Модель (LLM)

Кто генерирует ответы. LLM (Large Language Model — большая языковая модель) — это и есть «мозги» агента. Claude, ChatGPT, Gemini — всё это разные LLM. Выбор зависит от сложности задачи и бюджета.

5. Оркестратор

Штука которая связывает всё остальное. Принимает сообщение от клиента → ищет в базе → собирает контекст → отправляет в модель → возвращает ответ → пишет лог. Три варианта по сложности — разберём ниже отдельно.

6. Интерфейс с клиентом

Где клиент общается с агентом:

• Telegram-бот — проще всего стартовать (n8n сразу умеет, ты тоже умеешь делать)
• WhatsApp — через Business API, сложнее и платно
• Виджет на сайте — ручная сборка или сервисы вроде Chatwoot
• Веб-интерфейс — самый гибкий, но требует фронтенд

Для MVP — почти всегда Telegram. Аудитория уже там, бот ставится за час, тестировать удобно.

Три способа собрать — от простого к сложному

Те же 6 компонентов можно собрать по-разному. Выбор зависит от твоих навыков и того насколько глубоко хочешь контролировать систему.

Путь через Claude Agent SDK — для вайбкодеров

Самый интересный для нашей аудитории — собрать через Claude Code в VS Code. Не нужно знать Python, не нужно учить n8n с нуля. Описываешь задачу — Claude пишет код, ты тестируешь, дорабатываешь.

Создай проект Telegram-агента-продавца на Claude Agent SDK.

Что должен уметь агент:
- Отвечать клиентам в моём Telegram-боте
- Использовать базу знаний из папки knowledge/ (md-файлы)
- Вести диалог по воронке из system-prompt.md
- Логировать каждый диалог в logs/

Используй официальный @anthropic-ai/claude-agent-sdk.
Начни с минимально рабочего MVP, потом будем улучшать.

Перед написанием кода — задай мне уточняющие вопросы.

Ключевая фраза «задай мне уточняющие вопросы». Без неё Claude начнёт писать первый попавшийся вариант, и потом всё переделывать. Дай ему 5 минут на вопросы про архитектуру, токены, хостинг — это сэкономит часы доработок.

Путь к рабочему MVP

Главное что нужно понять про сроки: сама сборка кода занимает часы, не дни. Время съедают две вещи — содержательная база знаний и тонкая настройка промпта. Если ты собираешь агента продавать конкретный продукт — без хорошей базы он будет нести чушь, и тут полдня-день надо честно вложить.

Получается: код + деплой ≈ 4-6 часов. База знаний ≈ от 2 часов (минимум) до целого дня (качественная). Итого реалистично за вечер собрать «можно потрогать» MVP, за день-два — версию которую можно показать первому клиенту.

Главное правило — не экономь на базе знаний

Самая частая ошибка: «давай сначала соберу код, потом наполню базу». Получается агент с кодом за час, который три недели «доучивается». Лучше наоборот — сначала текстовая база (даже без кода), которую ты сам можешь использовать как справочник, потом сборка кода занимает час.

80% качества агента = качество базы знаний и системного промпта. Не технология, не модель, не оркестратор. Если эти две вещи слабые — никакой Opus не спасёт.

Когда останавливаться

Идеала не будет — это нормально. Останавливайся когда агент стабильно справляется с типовыми сценариями (примерно 80% диалогов без помощи человека). Дальше доработки делаются на живом трафике — по реальным диалогам ты увидишь чего не хватает в базе и где промпт ведёт мимо.

Безопасность и подводные камни

Базовые правила безопасности:

• Whitelist Telegram ID — только определённые пользователи могут общаться с агентом (если он внутренний)
• Лимиты по сообщениям — не больше N запросов в минуту от одного пользователя (защита от сжигания токенов)
• Запрет на действия — агент не отправляет деньги, не выдаёт скидки сам, не подписывает договоры. Финальные действия — через человека.
• Логи — каждый диалог сохраняется. Если что-то пойдёт не так — будет что разобрать.