Джуниор AI автоматизатор

Главы уровня

• Глава 1Сложность 1/5

  Ты больше не стажёр

  Ты переходишь из учебного режима в рабочий контекст. Агент поддержки Eventum.Pro, созданный на стажировке, уже общается с реальными людьми в Telegram. Ошибки больше не учебные — они влияют на клиентский опыт и репутацию компании. С этого момента ты отвечаешь за стабильность работы агента.

  Что изучите

  • •работа с существующим n8n-проектом
  • •понимание продакшен-контекста автоматизаций
  • •разграничение учебной и рабочей ответственности
• Глава 2Сложность 3/5

  Агент отвечает, но проблема не решается

  Агент корректно отвечает на вопросы, но заказчик недоволен. Обращения теряются, интерес клиентов никак не фиксируется, менеджеры не понимают, кого и когда нужно брать в работу. Агент полезен, но не доводит процесс до результата.

  Что изучите

  • •анализ реальных диалогов агента
  • •выявление отсутствия бизнес-результата
  • •различие между ответом и обработкой обращения
• Глава 3Сложность 3/5

  Заказчик меняет требования

  В процессе работы заказчик формулирует новое требование. Агент должен не только отвечать на вопросы, но и фиксировать интерес к участию, оформлять заявки и передавать их менеджеру. Продаж и оплат по-прежнему нет, но появляется ответственность за обработку обращений.

  Что изучите

  • •чтение и интерпретация обновленного ТЗ
  • •анализ влияния новых требований на систему
  • •работа с изменениями без переписывания архитектуры
• Глава 4Сложность 3/5

  Старое решение больше не подходит

  Ты возвращаешься к агенту, которого сам разработал, и понимаешь, что для новых требований он не готов. В учебном формате всё работало, но в реальной эксплуатации становится видно, что система не умеет фиксировать результат и управлять ответственностью.

  Что изучите

  • •повторная оценка собственного n8n workflow
  • •применение продакшен-критериев
  • •поиск функциональных ограничений
• Глава 5Сложность 3/5

  Где именно всё ломается

  Ты перестаёшь смотреть на систему целиком и переходишь к точечной диагностике. Через логи и реальные сценарии видно, где логика распадается и почему одинаковые запросы обрабатываются по-разному. Навыки и инструменты: - работа с execution logs n8n - диагностика ветвлений логики - поиск нестабильных сценариев

• Глава 6Сложность 3/5

  Почему переписка — это не клиент

  Ты понимаешь ключевую ошибку: переписка в Telegram — это не клиент и не заявка. Без отдельного хранения данных невозможно понять, кто к тебе обращается, был ли он раньше и на каком этапе находится его запрос.

  Что изучите

  • •Telegram Trigger в n8n
  • •использование telegram user_id
  • •разделение понятий сообщение, диалог и клиент
• Глава 7Сложность 4/5

  Клиенты, заявки и их статусы

  Ты создаёшь простую систему учёта обращений внутри n8n. Клиент, заявка и статус становятся отдельными сущностями. Агент начинает понимать, с кем он общается и что уже произошло с этим запросом. Навыки и инструменты: - n8n Datatables как система учёта заявок - таблица клиентов - таблица заявок - привязка Telegram user_id - обновление статусов

• Глава 8Сложность 4/5

  Почему нельзя полагаться на историю диалога

  Ты переносишь ключевые решения из переписки в статусы заявки. Агент перестаёт зависеть от длины диалога и начинает принимать решения на основе текущего состояния клиента. Навыки и инструменты: - статусная логика обработки обращений - отказ от длинного контекста LLM - управление поведением агента через данные

• Глава 9Сложность 4/5

  За что агент может отвечать, а за что — нет

  Ты четко определяешь границы ответственности агента. На одни вопросы он может отвечать сам, в других случаях обязан оформить заявку или отказаться от ответа. Здесь появляется тема ограничений и защиты от манипуляций. Навыки и инструменты: - классификация типов запросов - настройка ограничений поведения агента - базовое распознавание промт-инъекций - корректный отказ от ответа

• Глава 10Сложность 4/5

  Откуда агент берёт правильные ответы

  Ты выносишь знания из текста промта в отдельную базу. Агент отвечает только на основании документов и перестаёт «додумывать», даже если вопрос сформулирован уверенно. Навыки и инструменты: - внутренняя база знаний в n8n - поиск релевантных фрагментов - RAG без внешних сервисов - контроль полноты контекста

• Глава 11Сложность 3/5

  Когда правильный ответ — это признать, что данных нет

  Ты разбираешь ситуации, где информации недостаточно или она противоречива. Агент учится признавать ограничения и не создавать ложной уверенности. Навыки и инструменты: - fallback-сценарии - обработка неопределённых запросов - предотвращение галлюцинаций

• Глава 12Сложность 3/5

  Как агент принимает решения

  Ты выстраиваешь понятную логику: в каких случаях агент отвечает, когда предлагает оформить заявку, а когда обязан передать обращение менеджеру. Навыки и инструменты: - условия и ветвления в n8n - приоритизация сценариев - управляемая сборка инструкций для агента

• Глава 13Сложность 3/5

  Как агент оформляет заявку

  Агент фиксирует интерес клиента, сохраняет данные и переводит обращение в статус заявки. Впервые его работа дает измеримый бизнес-результат. Навыки и инструменты: - создание заявки в datatables - изменение статуса клиента - фиксация результата диалога

• Глава 14Сложность 3/5

  Передача заявки менеджеру

  Ты настраиваешь передачу заявки живому менеджеру с полной историей диалога. Агент корректно завершает свою работу и не выходит за рамки полномочий. Навыки и инструменты: - передача контекста менеджеру - уведомления в Telegram - завершение диалога агентом

• Глава 15Сложность 3/5

  Готовность к реальной работе

  Ты проверяешь стабильность, предсказуемость и корректность работы агента. Система готова к использованию и дальнейшему развитию на следующих уровнях. Навыки и инструменты: - тестирование нестандартных сценариев - базовый контроль качества - анализ логов - основы версионирования

Стоимость