Користувачі вашого веб-додатку витрачають хвилини на пошук потрібної функції або даних в інтерфейсі. Стандартний чат-бот із FAQ не допомагає — він не бачить, що користувач робить зараз. Ми розробляємо AI Copilot — вбудований інтелектуальний помічник, який розуміє контекст екрану, історію дій та дані користувача, щоб пропонувати точні наступні кроки або виконувати операції за нього. Наша команда має понад 5 років досвіду в розробці AI-рішень та реалізувала 10+ проєктів Copilot для ERP та CRM.
Це не обгортка над ChatGPT. Copilot потребує проєктування контекстного протоколу, набору інструментів (tool calls), управління історією сесії та глибокої інтеграції з доменною логікою. На основі понад 10 впроваджених рішень для ERP-систем, CRM та маркетплейсів ми виявили, що середнє прискорення роботи користувачів досягає 1.7 раза(внутрішні заміри), а час виконання типових завдань скорочується на 40–60%. Додатково знижуються витрати на підтримку користувачів на 30%.
Чому Copilot ефективніший за чат-бота?
Чат-бот не бачить, на якій сторінці знаходиться користувач і які дані відкриті. Copilot отримує поточний маршрут, стан UI та останні дії. Наприклад, якщо користувач відкрив картку замовлення, запит "покажи аналітику по цьому замовленню" одразу повертає потрібні дані — без уточнень. На практиці частка успішних перших запитів зростає з 30% (чат-бот) до 85% (Copilot).
Які проблеми вирішує Copilot?
Втрата контексту. Користувач відкриває сторінку замовлення, але чат-бот не знає, яке саме замовлення він дивиться. Copilot бачить маршрут, вибрані записи та останні дії — запит "покажи аналітику по цьому замовленню" одразу повертає потрібні дані без додаткових уточнень.
Ручне введення даних. Співробітники заповнюють однотипні звіти, переносять дані з однієї форми в іншу. Copilot може створити запис за голосовою командою або текстовим описом, викликаючи інструмент create_record з параметрами з поточного контексту. Це скорочує час введення на 70%.
Довгий пошук. Навіть за хорошої навігації користувач витрачає час на меню. Copilot виконує пошук по модулях додатку через tool search_records, видаючи результат прямо в бічній панелі. Середній час пошуку знижується з 12 до 3 секунд.
Як влаштована архітектура AI Copilot?
Backend будується на Node.js (Nest.js) або Python (FastAPI). Модель — GPT-4o або Claude 3.5 Sonnet. Комунікація через Server-Sent Events для стрімінгу відповідей.
Ключові компоненти:
- Context layer — збір контексту перед кожним запитом: поточний маршрут, стан UI, дані користувача, останні дії.
- Tool layer — функції, які модель може викликати: пошук, створення, отримання аналітики. Кожен інструмент перевіряє права користувача через той самий middleware, що й REST API.
- Conversation layer — управління історією: ковзне вікно з сумаризацією при перевищенні ліміту.
- UI layer — React-компонент, що інтегрується в існуючий інтерфейс.
Приклад налаштування інструментів:
// copilot/tools.ts const tools: ChatCompletionTool[] = [ { type: "function", function: { name: "search_records", description: "Search records in the current module by query", parameters: { type: "object", properties: { query: { type: "string" }, module: { type: "string", enum: ["orders", "customers", "products"] }, limit: { type: "number", default: 10 }, }, required: ["query", "module"], }, }, }, { type: "function", function: { name: "create_record", description: "Create a new record in the specified module", parameters: { type: "object", properties: { module: { type: "string" }, data: { type: "object" }, }, required: ["module", "data"], }, }, }, { type: "function", function: { name: "get_analytics", description: "Get aggregated analytics for a date range", parameters: { type: "object", properties: { metric: { type: "string" }, from: { type: "string", format: "date" }, to: { type: "string", format: "date" }, }, required: ["metric", "from", "to"], }, }, }, ]; Обробник запиту з підтримкою багатокрокових викликів інструментів:
// copilot/handler.ts export async function handleCopilotRequest( messages: Message[], context: CopilotContext, res: Response ) { const systemPrompt = buildSystemPrompt(context); res.setHeader("Content-Type", "text/event-stream"); res.setHeader("Cache-Control", "no-cache"); let currentMessages = [ { role: "system", content: systemPrompt }, ...messages, ]; while (true) { const stream = await openai.chat.completions.create({ model: "gpt-4o", messages: currentMessages, tools, stream: true, }); let toolCallAccumulator: ToolCall[] = []; let textBuffer = ""; for await (const chunk of stream) { const delta = chunk.choices[0]?.delta; if (delta?.content) { textBuffer += delta.content; res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "text", content: delta.content })}\n\n`); } if (delta?.tool_calls) { mergeToolCallChunks(toolCallAccumulator, delta.tool_calls); } if (chunk.choices[0]?.finish_reason === "tool_calls") { const toolResults = await executeToolCalls(toolCallAccumulator, context); currentMessages = [ ...currentMessages, { role: "assistant", tool_calls: toolCallAccumulator }, ...toolResults.map((r) => ({ role: "tool" as const, tool_call_id: r.id, content: JSON.stringify(r.result), })), ]; res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "tool_result", results: toolResults })}\n\n`); break; } if (chunk.choices[0]?.finish_reason === "stop") { res.write(`data: ${JSON.stringify({ type: "done" })}\n\n`); res.end(); return; } } } } Приклад системного промпту
Ви — AI Copilot, вбудований в CRM. Ви отримуєте контекст: поточний маршрут, вибрані записи, дії користувача. Відповідайте коротко. Використовуйте інструменти тільки якщо впевнені.
Порівняння продуктивності моделей для Copilot
| Модель | Середня латентність (перший токен) | Точність виклику інструментів | Вартість за 1M токенів |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | 0.8 с | 94% | $5 / $15 |
| Claude 3.5 Sonnet | 1.2 с | 91% | $3 / $15 |
| GPT-4o-mini | 0.4 с | 86% | $0.15 / $0.6 |
Який Copilot потрібен вам?
| Критерій | Read-only Copilot | Full Copilot |
|---|---|---|
| Завдання | Відповіді на запитання по даних | Виконання операцій (створення, редагування) |
| Інструменти | Тільки читання (search_records, get_analytics) | Читання + запис з авторизацією |
| Складність інтеграції | Мінімальна (додати віджет і API) | Потрібен рефакторинг бізнес-логіки |
| Термін впровадження | 2–3 тижні | 6–12 тижнів |
| Вартість | Нижча (розрахунок індивідуально) | Вища (розрахунок індивідуально) |
Процес роботи
- Аналітика. Вивчаємо сценарії використання, збираємо контекст для кожної сторінки, визначаємо набір інструментів.
- Проєктування. Проєктуємо контекстний протокол, системний промпт, схему авторизації.
- Реалізація. Пишемо context layer, tools, handler, UI-компонент на React. Тестуємо на реальних сценаріях.
- Тест. Перевіряємо коректність викликів інструментів, безпеку, продуктивність (LCP, TTFB).
- Деплой. Розгортаємо на вашій інфраструктурі (Docker, Kubernetes, Vercel), налаштовуємо моніторинг.
Що входить у роботу
- Архітектурна документація (контекстний протокол, опис інструментів)
- Вихідний код (backend + frontend) з коментарями
- CI/CD пайплайн для оновлення промптів і моделей
- Інструкція з підтримки (як додавати нові інструменти, оновлювати модель)
- Гарантія SLA 99.9% на час обробки запитів
Чому ми
- 10+ впроваджених Copilot для SaaS-платформ і корпоративних систем
- Багаторічний досвід у розробці AI-рішень на LLM
- Власний стек шаблонів, що скорочує час розробки на 30%
- Прозорість: ви отримуєте повний код і документацію, без вендор-локу
Замовте консультацію — ми проаналізуємо ваш додаток і запропонуємо оптимальну архітектуру AI Copilot. Зв'яжіться з нами, щоб обговорити ваш проєкт.