Перейти к содержанию
Кейс · Дирижёр · ИИ-агенты
Дирижёр · ИИ-агенты Банкротство физлиц Канал: Авито

Кейс «Заря»: ИИ-бот на Авито отвечает первым. Понимает голос и фото — и помнит клиента через неделю

Для юридической компании «Заря» — списание долгов и банкротство физлиц. Не автоответчик по ключевым словам, а связка из 6 моделей с памятью: консультирует по процедуре, снимает возражения, узнаёт вернувшегося клиента и доводит до телефона. В любой момент диалог перехватывает оператор.

576
сообщений обработано за шесть недель
4
лида с валидными телефонами
22–38
сообщений в содержательном диалоге
3
канала ввода: текст, голос, фото

Кейс 2026 года

Почему стоит прочитать этот кейс до конца

  • Как за одним ответом клиенту стоят 6 моделей, а не одна нейросеть
  • Почему бот, который помнит клиента через неделю, в банкротстве важнее скорости
  • Как обрабатываются голосовые и фото — так, как реально пишут на Авито
  • Честно о масштабе: это пилот на 10 диалогах, и мы не пересчитываем его в проценты

О компании

ЮК «Заря» — банкротство физлиц и списание долгов

Юридическая компания, которая ведёт процедуру банкротства физических лиц. Один из основных источников обращений — объявления на Авито, где скорость ответа прямо влияет на то, дойдёт ли человек до консультации.

Ключевые параметры проекта
ОтрасльБанкротство физических лиц, списание долгов
КаналАвито — чат объявления через официальный Avito Messenger API
ПродуктДирижёр — AI-агенты в мессенджерах
Период работы8 июля — 18 августа 2026
РежимАвтоматический, с перехватом оператором в любой момент
Каналы вводаТекст, голосовые сообщения, фотографии документов
ГрафикПо рабочему расписанию компании, а не круглосуточно

Задача

Поток с Авито большой, а отвечать быстро некому

Обращений по банкротству с Авито приходит много, но менеджеры физически не успевают отвечать мгновенно. На площадке это критично: скорость ответа напрямую влияет на конверсию — человек пишет сразу в несколько компаний и разговаривает с той, что ответила первой.

  • Отвечать мгновенно и по делу — консультировать по списанию долгов, а не отписываться
  • Понимать текст, голосовые и фото — так, как реально пишут на Авито
  • Звучать как живой менеджер: с эмпатией, без роботизированных повторов
  • Помнить клиента между визитами — не заставлять пересказывать тяжёлую ситуацию заново
  • Квалифицировать и доводить до телефона, с перехватом оператором в любой момент

Решение

Как устроено подключение к Авито

Бот встроен в аккаунт компании через официальный Avito Messenger API. Клиент пишет в чат объявления, Авито передаёт сообщение боту через вебхук, бот отвечает обратно через API. Ключи доступа хранятся только на нашем сервере и в чужие руки не попадают.

1

Приём сообщения

Авито присылает входящее через вебхук. Голосовое скачивается и расшифровывается, фото описывается vision-моделью — на вход дальше идёт текст.

2

Сборка контекста

Системный промт собирается на лету из 8 блоков: персона, база знаний, память о клиенте, бегущее резюме, директива эмоции, запрет повторов, язык, история переписки.

3

Черновик ответа

Сильная модель пишет ответ по воронке банкротства. Слабая такой промт не держит — теряет шаги и вопросы, это проверено на практике.

4

Критик-редактор

Отдельная модель проверяет черновик по 11 правилам: убрать пустые оценки, не выдумывать цифры, не повторять уже названное, вести к следующему шагу.

5

Ответ клиенту

Готовый текст уходит обратно в чат Авито через API. Обрезанный ответ перегенерируется — клиент не видит обрубленной фразы.

6

Разбор и память

После диалога отдельная модель раскладывает переписку на 16 полей карточки клиента, ещё одна сжимает разговор в резюме на пару строк. Контакт с фильтром фейков уходит в базу лидов.

Всего путь одного сообщения — 9 шагов. Это и есть «дирижирование»: несколько моделей и проверок работают согласованно, чтобы ответ был точным по фактам и человечным по форме.

Оркестрация

За одним ответом стоит 6 моделей, а не одна

Разделение труда между специализированными ролями. Каждая делает одно и делает это лучше, чем одна универсальная модель сделала бы всё сразу.

Роли моделей в обработке одного сообщения
Черновик ответаОсновной ответ клиенту по воронке банкротства
Критик-редактор11 правил: конкретика вместо клише, никаких выдуманных цифр, без повторов, каждый ответ ведёт к следующему шагу
Извлечение фактовРазбирает переписку на 16 структурных полей — память о клиенте
Резюме диалогаСжимает разговор в 1–2 строки: о чём договорились, какие возражения сняты, на каком шаге воронки
Распознавание голосаГолосовое сообщение с Авито превращается в текст
Описание фотоСкриншот долга или документ описывается vision-моделью
Детектор эмоцийНе модель, а правило — срабатывает мгновенно: злость, уныние, раздражение включают эмпатичный зачин

Память

Бот помнит клиента и через неделю

Обычный чат-бот забывает всё после закрытия чата. Здесь после каждого диалога сохраняется структурированная карточка, и при возвращении человека она подтягивается — бот узнаёт его по телефону и продолжает с места.

16

полей карточки клиента

Сумма долга и бюджет, кто принимает решение, что беспокоит, какие сомнения уже высказаны и какие сняты, контакты с фильтром фейков, этап воронки и данные боту обещания — например «пришлю расчёт».

Почему это критично именно в банкротстве

Человек не хочет по третьему разу пересказывать тяжёлую ситуацию. В промте жёстко задано правило: если клиент вернулся — подтвердить, что помнишь, напомнить 2–3 ключевых факта и продолжить с того места, где остановились. Не переспрашивать то, что уже известно.

Бегущее резюме

Отдельно от карточки живёт сжатая до пары строк суть диалога, которая обновляется по ходу разговора. Она попадает в промт следующего ответа — модель видит не «голый вопрос», а весь путь клиента.

Тон разговора

Сначала признать чувство, потом один деловой ход

Эмпатия как правило, а не как пожелание

В теме долгов люди часто пишут в отчаянии, и если бот сразу «продаёт» — это отталкивает. При негативе первая фраза обязана признать чувство человека, и только потом идёт короткий деловой ход. Задавать продающий вопрос или предлагать услугу в этот момент запрещено.

Критик-редактор вместо «воды»

Черновик проходит через редактора с 11 правилами: убрать пустые оценки вроде «хороший» и «надёжный», не называть выдуманных цифр, не повторять уже озвученную цену, не переспрашивать оставленный контакт. В каждом ответе — либо новый вопрос про клиента, либо конкретный шаг.

Что получается на выходе

Ответы короткие, по делу, без канцелярита — но с продающей логикой: каждый двигает клиента к заявке. Цифры при этом берутся только из базы знаний, а не придумываются моделью.

Сценарии

Продумали 12 сценариев, а не один счастливый путь

Бот рассчитан на реальное поведение клиентов Авито, а не на идеальный диалог из презентации.

Сценарии работы бота
Голосовое сообщениеСкачивает файл через Avito API, расшифровывает, отвечает по смыслу
Фото документаОписывает изображение через vision и учитывает в ответе
Эмоциональный клиентДетектор эмоции включает эмпатичный зачин
Отработка возражений«Дорого», «подумаю» — ответ через критика: аргумент плюс следующий шаг
Повторные вопросыНе повторяет уже названную цену и цифры, ведёт новым аргументом
Возврат клиентаУзнаёт по телефону, подтягивает карточку из прошлых сессий
Сбор контактаИзвлекает телефон, почту, телеграм, фильтрует фейки, пишет лид в базу
Рабочее расписаниеОтвечает по графику компании, а не круглосуточно
Подхват историиПри подключении к начатому чату подтягивает переписку оператора
Перехват операторомЖивой оператор берёт диалог — бот замолкает
Защита от обрезковОборванный ответ перегенерируется целиком

Хотите такого же агента в своём канале — Авито, MAX, Telegram или чат на сайте?

Результаты

Живые данные из базы за шесть недель

Цифры приведены как есть, без пересчёта в проценты роста: до бота на этом канале мгновенно не отвечал никто, поэтому базы для сравнения «было / стало» не существует.

Показатели работы бота за период
Период работы8 июля — 18 августа 2026
Диалогов на Авитооколо 10, из них 6 содержательных
Длина содержательного диалога22–38 сообщений — бот вёл клиента по воронке, а не отвечал одной фразой
Сообщений обработано576
Собрано лидов4 с валидными телефонами, статус «новый»
Каналы вводаТекст, голосовые, фото

Самые длинные диалоги — 38 сообщений. Это и есть главный результат пилота: бот не отписывался, а действительно вёл человека по процедуре банкротства, отвечал на возражения и доводил до контакта.

Кейс 404ai: для юридической компании «Заря» (банкротство физлиц) 404ai поставила в чат объявлений на Авито ИИ-менеджера на базе Дирижёра — ИИ-агентов в мессенджерах. За пилот с 8 июля по 18 августа 2026 года агент обработал 576 сообщений примерно в 10 диалогах, из них 6 содержательных по 22–38 сообщений, и собрал 4 лида с валидными телефонами. Агент понимает текст, голосовые и фото, помнит клиента между визитами, отвечает по графику компании и в любой момент отдаёт диалог оператору. Проценты роста на таком объёме не считаются — это проверка механики, а не статистика конверсии.

Как шёл пилот

8 июля — 18 августа: от подключения до разбора диалогов

Шесть недель пилота — это не только работа бота в чате. Ниже порядок, в котором проект собирался, и то, что проверялось на каждом этапе.

Этап 1. Подключение к Авито и база знаний

Первым делом агент встраивается в аккаунт компании через официальный Avito Messenger API: вебхук для входящих, ответы обратно через API, ключи доступа только на сервере 404ai. Параллельно заказчик собирает письменную базу знаний — стоимость, условия, этапы процедуры. Это самый важный вход проекта: цифры агент берёт только оттуда, а всё, чего в базе нет, он не имеет права называть.

Этап 2. Сборка промта и выбор моделей

Системный промт собирается на лету из 8 блоков — персона, база знаний, память, бегущее резюме, директива эмоции, запрет повторов, язык, история переписки. На этом этапе и выяснилось, что слабая модель воронку банкротства не держит: черновик ответа отдали сильной модели, а экономили на вспомогательных ролях. Здесь же появился критик-редактор с 11 правилами.

Этап 3. Двенадцать сценариев вместо одного счастливого пути

Сценарии проверялись по тому, как реально пишут на Авито: голосовое вместо текста, скриншот долга, раздражённое первое сообщение, «дорого» и «подумаю», возврат через несколько дней, переписка, которую уже начал оператор. Каждый из 12 сценариев — отдельная ветка поведения, а не строчка в промте.

Этап 4. Работа в живом канале с перехватом оператором

Агент отвечал клиентам по рабочему графику компании. Оператор мог забрать любой диалог — бот при этом замолкал. Так пилот шёл без риска для репутации: если разговор уходил в сторону, которую агент не умеет вести, его брал человек.

Этап 5. Разбор диалогов и карточек клиентов

По каждому диалогу смотрели три вещи: довёл ли агент до следующего шага, не выдумал ли цифру и правильно ли заполнил 16 полей карточки. Итог шести недель — 576 сообщений, 6 содержательных диалогов и 4 лида с валидными телефонами, которые ушли в базу со статусом «новый».

Роли сторон

Кто за что отвечал: механика — наша, знания — клиента

Со стороны 404ai работали AI-разработчик, который собрал связку из 6 моделей, промт из 8 блоков и правила критика-редактора; backend-разработчик, который подключил Avito Messenger API, расшифровку голоса, описание фото и базу лидов с фильтром фейков; руководитель проекта, который согласовывал с заказчиком описал 12 сценариев и вёл разбор диалогов по итогам пилота.

Со стороны ЮК «Заря» — письменная база знаний с условиями и ценами, операторы, которые перехватывают диалог, когда нужен человек, и менеджеры, к которым уходят собранные контакты. Консультацию и договор по-прежнему ведут специалисты компании: задача агента — ответить первым, провести по процедуре и довести до разговора с человеком.

Как такой агент устроен как продукт и где ещё работает — на странице Дирижёра. Общий сценарий для Авито и маркетплейсов, без привязки к конкретному клиенту, разобран отдельно: ИИ-агент на Авито и маркетплейсах.

Честно

Про масштаб этого кейса

Это пилот, а не масштабное внедрение.

За шесть недель через бота прошло около 10 диалогов. На таком объёме видно, что механика работает: бот держит длинный разговор, узнаёт вернувшегося клиента, отрабатывает возражения и доводит до телефона. Но статистических выводов о конверсии на десяти диалогах сделать нельзя, и мы их не делаем.

Чего вы не найдёте в этом кейсе

Процентов роста конверсии, расчёта окупаемости и обещаний «в среднем наши клиенты получают +N%». Для этого нужен другой объём данных и контрольная группа — а не пересчёт четырёх лидов в красивую цифру.

Отдельная сложность — сам промт. Слабая модель сложный сценарий банкротства не держит: теряет шаги воронки и заданные вопросы. Пришлось ставить на черновик сильную модель, а экономить на вспомогательных ролях — расшифровке голоса и разборе диалога.

Вывод, который забрали в методологию: в чувствительных темах эмпатию нельзя оставлять «на усмотрение модели». Она должна быть жёстким правилом с запретом продавать в момент, когда человеку плохо.

Методика

Как понять, нужен ли агент вашему чату

Прежде чем ставить ИИ-менеджера, стоит посчитать, сколько вы теряете на скорости ответа сейчас. Для этого хватает выгрузки переписки за месяц.

  • Время первого ответа. Посчитайте, через сколько минут в среднем отвечает менеджер и какая доля сообщений приходит вне рабочего графика или в часы, когда все заняты.
  • Доля брошенных диалогов. Сколько человек написали и не ответили ни на одно ваше сообщение. На Авито это обычно те, кому уже ответил кто-то другой.
  • Глубина диалога. Сколько разговоров дошли до содержательного обсуждения ситуации, а не закончились ценой и тишиной. В этом пилоте содержательный диалог — 22–38 сообщений.
  • Контакт и следующий шаг. Сколько диалогов закончились телефоном, который прошёл проверку, и назначенным разговором со специалистом.
  • Повторные обращения. Сколько людей вернулись через несколько дней и заново пересказывали ситуацию, потому что их никто не помнил.

Эти же пять показателей мы замеряем до и после запуска агента. Честное сравнение требует объёма: на десяти диалогах, как в этом пилоте, видно, работает ли механика, но не видно конверсии. Если поток в чат — десятки обращений в неделю, пилот даёт и то и другое; если единицы, агент скорее страхует от потерь в нерабочее время, чем ускоряет продажи. Перед запуском проверьте и главное условие — есть ли у вас письменная база знаний, из которой агент возьмёт цены и условия.

Кому подходит

Где такой агент даст результат

Подходит

Поток обращений в чат — Авито, MAX, Telegram, сайт — с типовыми вопросами и длинным решением: юруслуги, медицина, недвижимость, образование.

Не подходит

Единичные обращения и уникальные сделки, где каждый разговор свой, а продажа держится на личных отношениях с конкретным человеком.

Ключевое условие — письменная база знаний. Все цифры и условия бот берёт только из неё: выдумывать цифры ему прямо запрещено правилами редактора. Если условия живут в головах менеджеров, первым шагом будет их записать — и это работа заказчика, а не подрядчика.

Вопросы

Что обычно спрашивают про этот кейс

Чем AI-бот на Авито отличается от автоответчика по ключевым словам?

Автоответчик подбирает готовую фразу по совпадению слов. Здесь на каждое сообщение работает связка из 6 специализированных моделей: одна пишет черновик ответа, вторая проверяет его по 11 правилам редактуры, третья разбирает диалог на 16 полей памяти, четвёртая сжимает разговор в бегущее резюме, пятая расшифровывает голосовые, шестая описывает фото. Плюс правило-детектор эмоции, которое срабатывает мгновенно и без модели. Системный промт для одного ответа собирается на лету из 8 блоков.

Как бот понимает голосовые сообщения и фото?

На Авито клиенты часто пишут голосом и присылают скриншоты — фото долга, документы. Голосовое скачивается через Avito API и расшифровывается в текст, изображение описывается vision-моделью, и это описание учитывается в ответе наравне с текстом. Для темы банкротства это принципиально: человеку проще наговорить свою ситуацию, чем печатать её.

Что значит «бот помнит клиента» и как это работает?

После каждого диалога отдельная модель разбирает переписку и заполняет карточку клиента из 16 полей: сумма долга, бюджет, кто принимает решение, названные возражения и снятые сомнения, контакты, этап воронки и данные боту обещания. Когда человек пишет снова — даже через несколько дней и новой перепиской — бот узнаёт его по телефону, подтягивает карточку и продолжает с того места, где остановились. В промте жёстко задано правило: подтвердить, что помнишь, напомнить два-три ключевых факта и не переспрашивать известное.

Почему для банкротства важна эмпатия бота?

Люди пишут по поводу долгов в тяжёлом состоянии, и если бот сразу переходит к продаже, это отталкивает. Перед генерацией ответа срабатывает детектор эмоции: при злости, унынии или раздражении включается правило, по которому первая фраза обязана признать чувство человека, и только потом идёт один короткий деловой ход. Задавать продающий вопрос или предлагать услугу в этот момент запрещено.

Может ли оператор вмешаться в диалог бота?

Да, в любой момент. Живой оператор берёт диалог на себя — бот замолкает, режим переключается между автоматическим и ручным. Если оператор уже начал переписку до подключения бота, тот подтягивает прежнюю историю и продолжает в контексте, а не с чистого листа. Отдельно бот работает по графику компании, а не круглосуточно.

Какие результаты дал пилот и насколько они показательны?

За период 8 июля — 18 августа 2026 бот обработал 576 сообщений в примерно 10 диалогах, из которых 6 были содержательными — по 22–38 сообщений каждый. Собрано 4 лида с валидными телефонами. Это пилотный объём: на таком количестве диалогов можно судить о том, что механика работает — бот ведёт по воронке, отрабатывает возражения и доводит до контакта, — но нельзя делать статистических выводов о конверсии. Мы называем цифры как есть и не пересчитываем их в проценты роста.

Следующий шаг

Поставим такого агента в ваш канал

Разберём ваши обращения, соберём базу знаний по частым вопросам и запустим пилот в одном канале — с перехватом оператором и по вашему графику. Как в этом кейсе: сначала узкий участок, потом расширение.

Нужны письменные ответы на десяток частых вопросов — с этого начинаем