Metabot Agent Stack (MAS) — это набор AI-компонентов платформы Metabot, который позволяет встраивать искусственный интеллект внутрь сценариев, диалогов и бизнес-процессов.
Это не просто “чат с ИИ” и не отдельный агент, живущий сам по себе.
Это AI-runtime внутри Metabot, где интеллект работает как управляемый слой системы: анализирует свободный текст и голос, обращается к знаниям, возвращает структуру, помогает принимать решения внутри сценария — но не заменяет сам сценарий.
---
Обычный сценарий хорошо работает, пока пользователь отвечает строго по структуре:
* нажимает кнопки
* выбирает варианты
* идёт по заранее заданным веткам
Но в реальном диалоге это быстро ломается.
Например, сценарий ожидает:
Выберите тип проблемы
А пользователь пишет:
Соседи сверху топают, слышу шаги и телевизор через потолок
Для дерева условий это шум.
Для Metabot Agent Stack — это нормальный вход в AI-сценарий.
Здесь подключается LLM Query: компонент, который анализирует сообщение, извлекает смысл и возвращает структурированный результат, после чего сценарий продолжает работу уже в понятной и управляемой логике.
---
Типовой паттерн выглядит так:
вопрос сценария
→ ответ пользователя
→ AI-компонент
→ структурированный результат
→ следующий шаг сценария
Например:
json<br />
{<br />
"problem_type": "ударный шум",<br />
"source": "потолок",<br />
"room_type": "спальня"<br />
}<br />
То есть AI здесь не заменяет сценарий.
Он помогает сценарию:
* понять свободный ввод
* извлечь структуру
* обработать голос
* найти знания
* и продолжить процесс без потери контроля
---
Metabot Agent Stack нужен там, где одного дерева условий уже недостаточно,
но при этом нельзя потерять управляемость процесса.
AI здесь выполняет роль:
* семантического анализа
* интеллектуального вычислительного узла
* обработки свободного текста
* поиска по базе знаний
* работы с голосом
* извлечения структуры
* генерации ответа в рамках логики сценария
То есть MAS — это не “бот с ИИ”.
Это сценарная система со встроенным AI-слоем.
---
На рынке обычно есть два полюса:
Они хорошо умеют:
* кнопки
* ветки
* анкеты
* воронки
* рассылки
Но как только нужно:
* понимать свободный текст
* использовать голос
* работать с базой знаний
* извлекать сущности
* встраивать интеллект в процесс
архитектура начинает ломаться или обрастать костылями.
Они умеют:
* общаться свободно
* рассуждать
* генерировать текст
* использовать инструменты
Но у них часто нет:
* сценарной архитектуры
* предсказуемой логики переходов
* управляемого контракта ответа
* контроля пользовательской траектории
* встроенной бизнес-логики
Metabot Agent Stack соединяет эти два мира.
Ты получаешь:
* управляемость сценарной платформы
* гибкость AI-компонентов
* расширяемость через код и плагины
* возможность строить AI-процессы без потери контроля
---
Главный AI-компонент для сценариев.
Позволяет:
* отправить запрос в языковую модель
* передать контекст и промпт
* получить текст или JSON
* сохранить результат в атрибуты
* продолжить сценарий по логике
Подходит для анализа сообщений, классификации, извлечения структуры, определения намерения, профилирования и генерации ответа.
---
Компонент голосового ввода.
Позволяет:
* принимать голосовые сообщения
* распознавать речь
* передавать результат дальше в сценарий
* использовать голос как полноценный входной интерфейс
---
Компонент работы с базой знаний.
Используется для:
* FAQ
* инструкций
* продуктовых описаний
* внутренних регламентов
* корпоративных знаний
Позволяет строить knowledge-based ответы и снижать галлюцинации модели.
---
Контур управления промптами.
Позволяет:
* выносить промпты из кода
* хранить их в таблицах
* переиспользовать
* версионировать
* разделять по задачам и агентам
Это важно там, где AI становится частью продукта, а не разовой настройкой.
---
Низкоуровневый AI-клиент для инженеров и интеграторов.
Отвечает за:
* сборку промптов
* transport
* fallback-логику
* конфигурацию моделей
* обработку ответа
* трассировку
---
Встроенная трассировка AI-процессов.
Позволяет видеть:
* какой промпт ушёл
* какой ответ пришёл
* сколько занял запрос
* какие токены были израсходованы
* где возникла ошибка
Это делает AI-процессы объяснимыми, отлаживаемыми и пригодными для реальной эксплуатации.
---
| Уровень | Для кого | Что внутри |
| --------------------- | --------------------------------- | ----------------------------------------------------------------- |
| High-level | сценаристы и low-code специалисты | LLM Query, Voice Input, Knowledge Base Search, Prompt Registry |
| Engineering layer | инженеры и интеграторы | LLM Client, transport, async execution, fallback, runtime control |
| Infrastructure | надёжность и масштабирование | knowledge base, storage, tracing, observability, state |
---
На базе Metabot Agent Stack можно запускать:
* AI-консультантов по базе знаний
* продуктовые ассистенты
* support-сценарии и сервисные боты
* голосовые интерфейсы
* AI-квалификацию лидов
* профилирование пользователей
* маршрутизацию сложных запросов
* внутренние ассистенты для команд
* гибридные AI-сценарии с данными и API
---
В испытании без алиби ты получаешь не “магический AI”, а доступ к стеку, логике и компонентам, через которые интеллект становится частью управляемой системы.
Тебе открываются:
* описание архитектуры MAS
* документация по компонентам
* понимание того, как AI встраивается в сценарий
* примеры практического использования
* связь между сценарием, интеллектом, данными и ответственностью
Задача здесь не просто “посмотреть на AI”.
Задача — понять:
как интеллект работает внутри системы
и почему ответственность всё равно остаётся на человеке
---
Если ты уже проходил Orion, то ты, скорее всего, видел часть компонентов MAS в работе.
Например, в профилировании используются:
* LLM Query
* Voice Input
* AI-обработка ответов внутри сценария
То есть Metabot Agent Stack — это не абстрактный набор функций,
а уже работающий слой внутри реальной системы.
---
Испытание без алиби посвящено не “восхищению ИИ”, а позиции оператора.
Именно поэтому MAS здесь важен:
* он показывает, что интеллект можно встроить в процесс
* показывает, что AI — это не магия, а архитектурный слой
* помогает увидеть, где заканчивается модель и начинается ответственность человека
* даёт практический язык для работы с AI-системами без сакрализации
---
Metabot Agent Stack — это не набор разрозненных AI-функций.
Это целостная компонентная архитектура для управляемых AI-процессов внутри платформы Metabot.
Ты не выбираешь между:
* жёстким сценарием без интеллекта
* и свободным AI без контроля
Ты получаешь третью модель:
сценарий + интеллект + данные + голос + знания + инженерная управляемость
в одной системе.
---
Подробная документация по стеку, компонентам и инженерным возможностям доступна здесь:
👉 Открыть документацию Metabot Agent Stack
Если хочешь глубже разобраться в разработке, конфигурации и практических сценариях использования — начинай оттуда.
---
Metabot Agent Stack — это AI-runtime для сценариев, диалогов и управляемых AI-процессов внутри Metabot.
