AI Executive Assistant — цифровий персональний помічник
AI Executive Assistant автоматизує управління часом та комунікаціями керівника: приоритизація вхідних повідомлень, підготовка до зустрічей, складання та відправлення листів, створення summary з документів, координація між командами. Інтегрується з корпоративними інструментами: Google Workspace, Microsoft 365, Slack, Notion, Zoom.
Email Management агент
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]:
"""Класифікує та приоритизує вхідні листи"""
processed = []
for email in emails:
classification = await client.beta.chat.completions.parse(
model="gpt-4o",
messages=[{
"role": "system",
"content": f"""Ти — помічник CEO. Оціни важливість вхідного листа.
Контекст: {ceo_context}
Делегуй що можна команді. CEO повинен бачити тільки те, що вимагає його рішення."""
}, {
"role": "user",
"content": f"Від: {email['from']}\nТема: {email['subject']}\nТіло: {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"]])
Підготовка до зустрічей
class MeetingPreparationAgent:
async def prepare_briefing(
self,
meeting: dict,
participants: list[dict],
relevant_docs: list[str] = None,
) -> str:
"""Створює briefing для CEO перед зустріччю"""
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": "Створи короткий briefing для CEO. Формат: ціль, ключові учасники, порядок, що вирішити, відкриті питання."
}, {
"role": "user",
"content": f"""Зустріч: {meeting['title']}
Дата/час: {meeting['datetime']}
Учасники: {json.dumps(participant_profiles, ensure_ascii=False, indent=2)}
Контекст документів: {docs_summary}
Історія взаємодій: {await self.get_interaction_history(participants)}"""
}],
)
return briefing.choices[0].message.content
Результати
Ситуація: CEO отримував 150+ листів/день, витрачав 3 години на email management.
AI Executive Assistant:
- Класифікація та приоритизація вхідних
- Утренній 5-хвилинний briefing
- Чорновики відповідей для 80% листів
- Підготовка briefing перед зустрічами
Результати:
- Час на email: 3 години → 45 хвилин
- Пропущені важливі листи: -91%
- Оцінка CEO: 4.4/5.0
Терміни
- Email класифікація та приоритизація: 1–2 тижні
- Meeting preparation агент: 1–2 тижні
- Draft генератор + інтеграція: 1–2 тижні
- Daily briefing: 1 тиждень
- Всього: 4–7 тижнів