Проблема: тонущий в письмах CEO
CEO стартапа на стадии Pre-A тратил 3 часа в день на разбор почты. Важные предложения терялись в спаме, а на подготовку к встречам уходило ещё 2 часа. Руководитель не успевал думать о стратегии. Мы предложили AI Executive Assistant — цифрового секретаря на базе LLM, который автоматизирует рутину и возвращает время.
Используем GPT-4o, LangChain и корпоративные API (Gmail, Outlook, Slack). Ассистент приоритизирует письма, готовит брифинги и пишет черновики. Всё — под ваш контекст и стиль. Наш AI ассистент обрабатывает почту в 5 раз быстрее, чем rule-based фильтры, а точность классификации на 25% выше, чем у готовых решений.
Как AI Executive Assistant приоритизирует входящие?
Email Manager анализирует каждого отправителя, тему и содержание. Он учитывает контекст CEO: текущие проекты, дедлайны, отношения с контактами. Срочные письма помечаются красным, важные — жёлтым, остальное — в очередь на чтение. Модель использует structured output с Pydantic и temperature=0 для детерминированности. Типичный контекст — 8К токенов, включая историю взаимодействий.
from openai import AsyncOpenAI from pydantic import BaseModel from typing import Literal, Optional client = AsyncOpenAI() class EmailClassification(BaseModel): priority: Literal["urgent", "important", "normal", "low", "spam"] category: Literal["action_required", "info_only", "approval_needed", "follow_up", "newsletter"] estimated_response_time_minutes: int summary: str suggested_action: Optional[str] can_delegate_to: Optional[str] requires_ceo_attention: bool async def process_inbox(emails: list[dict], ceo_context: str) -> list[dict]: processed = [] for email in emails: classification = await client.beta.chat.completions.parse( model="gpt-4o", messages=[{ "role": "system", "content": f"Ты — ассистент CEO. Оцени важность входящего письма.\nКонтекст: {ceo_context}\nДелегируй что можно команде. CEO должен видеть только то, что требует его решения." }, { "role": "user", "content": f"От: {email['from']}\nТема: {email['subject']}\nТело: {email['body'][:500]}" }], response_format=EmailClassification, temperature=0, ) processed.append({ **email, "classification": classification.choices[0].message.parsed.model_dump(), }) priority_order = {"urgent": 0, "important": 1, "normal": 2, "low": 3, "spam": 4} return sorted(processed, key=lambda x: priority_order[x["classification"]["priority"]]) Почему встреча не должна начинаться без брифинга?
Meeting Preparation Agent за 5 минут собирает контекст по участникам: роль, последние контакты, открытые вопросы. Он использует RAG для извлечения релевантных документов из базы знаний (DocuShare, Confluence) и CRM. Мы применяем векторную БД ChromaDB и embeddings 1536-dim для семантического поиска. На выходе — краткий брифинг: цель встречи, повестка, что нужно решить.
class MeetingPreparationAgent: async def prepare_briefing(self, meeting: dict, participants: list[dict], relevant_docs: list[str] = None) -> str: participant_profiles = await asyncio.gather(*[self.get_participant_context(p) for p in participants]) docs_summary = "" if relevant_docs: docs_summary = await self.summarize_documents(relevant_docs) briefing = await client.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{ "role": "system", "content": "Создай краткий briefing для CEO перед встречей. Формат: цель встречи, ключевые участники (кратко), повестка, что нужно решить, open issues." }, { "role": "user", "content": f"Встреча: {meeting['title']}\nДата/время: {meeting['datetime']}\nУчастники: {json.dumps(participant_profiles, ensure_ascii=False, indent=2)}\nКонтекст документов: {docs_summary}\nИстория взаимодействий: {await self.get_interaction_history(participants)}" }], ) return briefing.choices[0].message.content async def get_participant_context(self, participant: dict) -> dict: crm_data = await crm.get_contact(participant["email"]) recent_emails = await gmail.get_thread_with(participant["email"], limit=5) return { "name": participant["name"], "title": crm_data.get("title", participant.get("title", "")), "last_interaction": recent_emails[0]["date"] if recent_emails else "нет данных", "open_items": crm_data.get("open_tasks", []), } Сравнение подходов к автоматизации email
| Характеристика | Rule-based фильтры | Готовые AI-решения | Наш AI Agent |
|---|---|---|---|
| Точность классификации | <70% | 80-85% | ≥95% |
| Адаптация под контекст CEO | Нет | Ограниченная | Полная, с RAG |
| Время на внедрение | 1 день | 1-2 недели | 4-7 недель |
| Гибкость категорий | Фиксированные | Предустановленные | Любые, под бизнес |
Метрики эффективности AI Executive Assistant
| Показатель | До внедрения | После внедрения |
|---|---|---|
| Время на обработку почты в день | 3 часа | 45 минут |
| Пропущенные важные письма | ~10% | <1% |
| Время на подготовку к встрече | 2 часа | 10 минут |
| Затраты на ассистента | Высокие | Автоматизированы |
Кейс из нашей практики: CEO стартапа Series B
Ситуация: 150+ писем в день, 3 часа на почту, пропущенные важные контракты. Решение: внедрили AI Executive Assistant с интеграцией Gmail и Slack. Результаты:
- Время на email management: с 3 часов до 45 минут (существенная экономия на зарплате ассистента).
- Пропущенных важных писем: -91%.
- CEO оценка: 4.4/5.0 ("появилось время думать о стратегии" — CEO стартапа Series B).
- Инвестиции окупились за 3 месяца.
Опыт нашей команды — 10+ лет в NLP и MLOps, 50+ проектов по автоматизации. Гарантируем точность классификации ≥95% и ежемесячную поддержку после запуска.
Процесс внедрения
- Аудит: анализируем текущие потоки, доступы, роли. Фиксируем контекст CEO.
- Интеграция: подключаем API Gmail/Outlook, Slack, календарь, CRM.
- Обучение модели: настраиваем системные промпты под стиль CEO. Тестируем на 200+ писем.
- Развёртывание: деплоим агентов на вашем сервере или в облаке (SageMaker, Vertex AI) с мониторингом latency p99 и GPU utilization.
- Поддержка: 1 месяц индивидуального сопровождения, корректировка threshold и классификации.
Архитектура системы
Система включает четыре микросервиса: Email Manager, Meeting Prep Agent, Draft Generator, Daily Briefing. Каждый работает в изолированном контейнере, общается через RabbitMQ. RAG-пайплайн использует ChromaDB для хранения embeddings и LangChain для цепочек запросов. LLM-гейтвей обеспечивает fallback между GPT-4o и Claude 3.5 при превышении лимитов. Мониторинг через Prometheus + Grafana.
Состав deliverables
- Исходный код всех агентов (Python, async).
- Документация по архитектуре и API.
- Обучение команды (2 дня).
- 1 месяц технической поддержки.
- Ежемесячный отчёт с метриками.
Сроки и стоимость
Срок разработки — от 4 до 7 недель в зависимости от сложности интеграций. Стоимость рассчитывается индивидуально после аудита. Свяжитесь с нами для оценки вашего проекта — мы подготовим предложение за 2 дня. Получите консультацию: напишите нам, и мы покажем демо на ваших данных.