ReAct-агент

Интеллектуальная система консультирования для e-commerce

Краткое описание решения

ReAct-агент - это интеллектуальная диалоговая система на базе технологии Reasoning + Acting, предназначенная для автоматизации клиентского сервиса в электронной коммерции. Система сочетает возможности обработки естественного языка с доступом к бизнес-данным в реальном времени.

Ответы из кеша60-80%
Время отклика (кеш)<0.1 сек
Экономия на ИИдо 95%
Покрытие запросов99.9%

Позиционирование на рынке

Проблематика существующих решений

Обычные системы с ИИ работают по одному из двух крайних сценариев. Либо вы получаете ответ, который никак не относится к вашему вопросу - шаблонную отписку, не решающую проблему, - и при этом не можете беспрепятственно связаться с живым оператором. Либо наоборот: при малейшем отклонении от скрипта происходит мгновенный перевод на оператора, что полностью обесценивает присутствие бота.

Архитектурное решение

ReAct-агент реализует принципиально иной подход:

  • Детерминированные ответы - система формирует ответы исключительно на основе верифицированных данных из базы знаний. При отсутствии релевантной информации - корректная эскалация вместо генерации недостоверного контента.
  • Интеллектуальная маршрутизация - автоматическое определение необходимости подключения оператора на основе анализа контекста диалога, до возникновения фрустрации у клиента.
  • Максимизация автономного разрешения - полное использование доступного инструментария перед эскалацией: поиск в множественных источниках, уточнение деталей, комбинирование данных.

Техническая архитектура

Агентная модель

В отличие от конвейерных систем RAG, где информация предоставляется модели в фиксированном формате, ReAct-агент функционирует как автономный исследователь. Система самостоятельно определяет необходимые данные и инициирует их получение.

Пример:

При необходимости агент запрашивает полную статью из базы знаний, а не ограничивается предоставленными фрагментами - возможность, недоступная в стандартных RAG-системах.

Модульная система инструментов

Архитектура поддерживает неограниченное количество инструментов (tools). Агент автономно выбирает оптимальный инструмент в зависимости от задачи, например:

  • Семантический поиск - поиск по смыслу с учётом синонимов, опечаток и различных формулировок
  • Поиск по атрибутам - фильтрация и сортировка по цене, категории, характеристикам
  • Интеграция с CRM - доступ к данным о заказах, статусах, истории клиента
  • Полнотекстовый доступ - получение полных статей из базы знаний

Цикл обработки запроса (ReAct)

Технология ReAct (Reasoning + Acting) обеспечивает итеративный процесс обработки:

  1. Reasoning (Рассуждение) - анализ запроса и формирование гипотезы о необходимых действиях
  2. Acting (Действие) - выполнение выбранного инструмента с соответствующими параметрами
  3. Observation (Наблюдение) - анализ результата и принятие решения о следующем шаге: продолжение поиска или формирование финального ответа

Система безопасности

Каждый запрос проходит через пятиуровневый периметр защиты:

1
Rate LimitingЗащита от спама, 10 запросов/мин
2
Content ModerationИИ-анализ намерений, блокировка abuse
3
Semantic CacheПоиск похожих запросов, порог 85%
4
Usage LimitsДневные лимиты, 100 сообщений/день
5
AI AgentПолноценная обработка

Система кеширования

Трёхуровневая архитектура кеширования обеспечивает экономию до 95% затрат на inference:

Verified Cache - вручную верифицированные ответы, hit rate 20-30%.

Semantic Cache - автоматический по семантической близости, hit rate 60-80%.

Exact Match Cache - точное совпадение запроса, hit rate 5-10%.

Ключевая особенность: кеш учитывает контекст диалога. Идентичный запрос в различных контекстах получает соответствующие ответы из разных кеш-записей.

Семантический поиск

Система использует векторные представления (embeddings) размерностью 1024 для поиска по смыслу:

Векторизация запроса - преобразование текста в числовой вектор, «семантический отпечаток».

Поиск ближайших соседей - идентификация 30 наиболее близких по косинусному расстоянию документов.

Reranking - переранжирование и отбор 8 наиболее релевантных результатов.

Генерация ответа - формирование ответа на основе отобранного контекста.

Производительность и экономика

Ответ из кеша0.05-0.1 сек
Простой вопрос1-2 сек
Вопрос с поиском2-5 сек
Комплексный запрос5-10 сек

Стоимость обработки 1000 запросов: без кеширования ~$5.70, с 80% hit rate ~$1.14 (экономия 80%).

Ключевые преимущества

  • Детерминированность - ответы исключительно на основе верифицированных данных
  • Интеллектуальная эскалация - автоматическое определение необходимости оператора
  • Модульность - неограниченное количество интегрируемых инструментов
  • Производительность - 60-80% ответов за доли секунды
  • Безопасность - пятиуровневая система защиты
  • Экономичность - до 95% экономии на inference
  • Отказоустойчивость - автоматическое восстановление и резервные модели