Задачи, процессы, клиенты, документы и чаты в одной платформе. AI-сотрудник работает с этим контекстом, выполняет сценарии и запрашивает подтверждение действий. Полный исходный код опубликован под MIT.
Открытый исходный код · MITРезультат
В публичной демо-компании работает сценарий учебной почты: опрос каждые 30 секунд, обработка через AI, подтверждение человеком и сохраняемая история последних 30 исполнений. Можно изучить задачи, процессы, клиентов и чаты. Весь исходный код платформы опубликован в одном репозитории: frontend, Go API и worker, Python/LangGraph, контракты, миграции, SDK, документация и проверки.
Содержание 9
Задача
Полезному AI-сотруднику недостаточно ответить в чате: ему нужны рабочий контекст, доступные инструменты, границы полномочий и проверяемый результат. Команде одновременно нужны обычные инструменты управления задачами, клиентами и процессами.
Мой вклад
Сергей Буков: проектирование продукта и архитектуры, AI-first разработка, интеграции, проверка прав и рабочих сценариев, подготовка открытого исходного кода.
Как устроено решение
Развиваю общую платформу с досками задач, клиентами, документами, чатами и визуальными сценариями. AI-сотрудник принимает просьбу обычным языком, читает доступный контекст и предлагает либо выполняет разрешенные шаги. Сервер проверяет права и останавливает требующие подтверждения изменения. В истории видны шаги, результат, ошибки и расход токенов.
Возможности
- Задачи, доски, роли, учет времени и процессы.
- Клиенты, услуги, документы и черновики счетов.
- Чат оператора и встраиваемый виджет с вложениями.
- Визуальные сценарии, версии, повторы и журнал внешних эффектов.
- AI-сотрудник: контекст, инструменты, подтверждение, граф и расход токенов.
- Полный исходный код под MIT: самостоятельный запуск, изучение и доработка.
Результат
В публичной демо-компании работает сценарий учебной почты: опрос каждые 30 секунд, обработка через AI, подтверждение человеком и сохраняемая история последних 30 исполнений. Можно изучить задачи, процессы, клиентов и чаты. Весь исходный код платформы опубликован в одном репозитории: frontend, Go API и worker, Python/LangGraph, контракты, миграции, SDK, документация и проверки.
Технологии
Go, Python, LangGraph, Next.js, React, TypeScript, PostgreSQL, OpenAPI, gRPC
Статус проекта и проверки
Собственный продукт и открытая демонстрация. Демо работает с учебными данными. Банковские счета сохраняются как черновики; выпуск в банке отключен. Для собственного запуска нужны свои подключения и ключи внешних сервисов. Лицензии сторонних зависимостей действуют отдельно.
Последнее развитие
10 ноября опубликован сценарий учебной почты с подтверждением, ограничением истории и записью рабочего процесса.
Материалы проекта
Документация и устройство проекта 28
Документация
Модули и интеграции
- Граф выполнения AI-агента
- Задачи: серверная логика
- Доски задач и рабочий интерфейс
- Редактор рабочих процессов
- Операторский интерфейс чата
- Клиенты и CRM
- Проверка прав доступа
- Подключение внешних провайдеров
- Исполнение процессов на сервере
- SDK для интеграций
- Ядро выполнения рабочих процессов
- Интерфейс AI-сотрудника
- Серверный модуль AI
- Python-агент и LangGraph
- Контракт инструментов AI
- Сохранение и восстановление состояния агента
- Транспорт API и обработка ошибок
- Архивирование задач
- Сборка графа AI-агента
- Реализация журнала внешних действий
- Интеграция выставления счетов
Вклад и команда
Сергей Буков: проектирование продукта и архитектуры, AI-first разработка, интеграции, проверка прав и рабочих сценариев, подготовка открытого исходного кода.
Загружаем комментарии…