TWIN: Будни разработки ботов

⭐️ Обновление инструмента "Запросы к внешним сервисам" для AI-агентов Функционал был расширен: была добавлена возможность отправлять запросы с методом PATCH.

⭐️ Получение прямых ссылок на скачивание аудиозаписей В разделе Компания добавлена опция Получать прямую ссылку на скачивание записи звонка. При ее включении в вебхуке CALL_ENDED будут передаваться прямые ссылки на записи звонка. Доступ к скачиванию предоставляется только на IP-адреса, введенные ниже.

⭐️ Новые шаблоны AI-Агентов В маркетплейс TWIN добавлены 2 новых шаблона AI-Агентов. 1. Лидогенерация партнерства Голосовой агент для лидогенерации на покупку франшизы на примере TWIN. Совершает холодный обзвон, узнает актуален ли собеседнику бизнес-проект TWIN, задает несколько квалификационных вопросов по бюджету и срокам. Фиксирует заинтересованность для отчета. 2. Обработка входящих обращений Шаблон голосового агента для обработки входящих обращений. Проводит консультацию по заданной сфере. Необходима предварительная настройка промпта и загрузка доп файлов. 3. И еще кое-что Если пропустили предыдущий пост, обязательно обратите внимание на Универсального HR AI-Агента. Агент полностью готов к работе и практически не требует доработок. Просто загрузите описание вакансии и общайтесь (либо протестируйте уже готовую версию из маркетплейса)! ✅ Оставляйте комментарии и делитесь мнением о работе агентов! Пожелания для новых шаблонов также приветствуются - реализуем самые востребованные.

⭐️Универсальный HR AI-Агент В маркетплейс ботов TWIN добавлен универсальный агент для проведения первичного интервью с кандидатами Что умеет агент 1. Проводить полноценный скрининг: опрашивает по хард-скиллам, опыту, мотивации и условиям. 2. Бороться с односложными ответами. 3. Защищать от троллинга: на абсурдные ответы сделает замечание и вернет в конструктивное русло. 4. Работать с базой знаний: ответит на вопросы кандидата о вакансии, строго опираясь на ваши данные. 5. Собирать данные: собирает навыки, опыт, зарплатные ожидания и т.д для отчета. Инструкция по адаптации 1. Кастомизируйте приветствие: замените в стартовом сообщении плейсхолдеры [НАЗВАНИЕ_КОМПАНИИ] и [ДОЛЖНОСТЬ]. 2. Обучите агента: загрузите в базу знаний бота ссылку или текст с описанием вашей вакансии. При необходимости, загрузите дополнительный документ с вопросами для кандидата. Где найти Шаблон агента доступен для копирования и тестирования в маркетплейсе TWIN: https://twin24.ai/app/mp/bots/2a2d6c67-dd37-4c8c-9220-2d9381544654

⭐️ Распознавание картинок в чатах с AI-агентами Функционал AI-агентов был расширен - теперь агенты могут работать с картинками в чатах. Агенты распознают не только текст, но и объекты на фото, и могут использовать полученную информацию при генерации ответов. Функция работает со всеми моделями LLM, кроме GPT OSS и Deepseek от поставщика Yandex.

⭐️ Расширение списка системных переменных для AI-агентов В звонках с использованием AI-агентов стали доступны новые переменные. Полный список приведен в документации: https://wiki.twin24.ai/ru/ai-agents/system-variables В будущем полный список системных переменных также станет доступен и для текстовых агентов.

⭐️ Передача текущего времени в AI-агента При включении функции в агента передается текущее время по ходу звонка. Передается время в трех часовых поясах – по часовому поясу компании, по часовому поясу клиента, и по UTC. Стоит учитывать, что включение этой функции может заметно повысить расход токенов, так как в агента передается больше информации. Это влияет на стоимость запросов, время ответа агента, и качество его ответов (при использовании небольших моделей). Функционал доступен только для звонков. Подробная инструкция по работе с функционалом будет доступна на следующей неделе, но попробовать функционал можно уже сейчас

⭐️ Доработка раздела "База знаний" Теперь в списке файлов в базе знаний AI-агентов отображается дополнительная информация о файле: - Индикатор включения RAG - Дата изменения файла (актуально для URL с автообновлением) - Дата создания файла

⭐️ Улучшение черного списка Интерфейс раздела Голосовые боты -> Черный список был доработан – теперь можно раздельно управлять черными списками для входящей и исходящей линии. При добавлении номера можно выбрать, в какой именно черный список его добавить – для входящей линии, для исходящей, или в оба списка.

⭐️ Срок жизни заданий на обзвон При создании заданий на обзвон и шаблонов заданий стал доступен новый параметр – Срок жизни задания. При достижении указанного срока задание будет полностью остановлено. Значение задается в секундах, допустимые значения: от 3600 (1 час) до 259200 (3 суток). Если параметр отключен, то ограничение по сроку жизни применяться не будет.

⭐️ Обновление документации по написанию промптов На основе реальных кейсов с использованием AI-агентов в статью Рекомендации по созданию промптов для AI-агентов были добавлены: - Инструкция по проверке промптов через внешние ИИ-модели. - Новые примеры эффективных конструкций. - Описание формата XML (лучше воспринимается LLM, чем Markdown) + готовый XML-шаблон.

⚠️ Обратите внимание (3/3) 1. Финансовые и административные вопросы агент не обрабатывает. По таким обращениям сразу связывайтесь с оператором или вашим куратором. 2. Не воспринимайте ответы AI как абсолютную истину. Нейросеть может ошибаться, перепроверяйте важную информацию через операторов. 3. Агент не анализирует скриншоты. Для получения корректного ответа подробно описывайте вопрос текстом. 4. Агент предназначен только для информационной поддержки. Он не имеет доступа к вашим кабинетам, не может выполнять никакие действия и читать логи.

⚙️ Чем помогает AI-Консультант (2/3) Консультант особенно полезен в: - Общих вопросах по платформе - Вопросах по сценариям - Составлении BPL-выражений Отдельно рекомендуем бота для помощи с BPL - если вам нужно написать BPL под конкретную задачу, будет проще описать кейс агенту и получить готовое выражение, чем искать похожий пример в документации. Сейчас агент находится в стадии активного развития, поэтому будем благодарны за любые вопросы и проверки. Чем больше реальных кейсов агент увидит, тем быстрее мы устраним слабые места и пробелы в знаниях. ⬇️ Продолжение поста

⭐️ Обновление AI-консультанта в личном кабинете (1/3) Недавно мы перевели нашего консультанта с AI-Hub (GPT Assistant) на чат AI-агента. Главная цель обновления - повышение стабильности сервиса. Решение стало менее зависимым от внешних ограничений и периодической недоступности OpenAI. Что знает новый консультант: - Документацию Wiki - Документацию BPL - Реальные диалоги операторов с пользователями - Решения популярных пользовательских кейсов Дальнейшие обновления: - Дообучение на новых диалогах с операторами - Добавление полной API-документации Живые консультанты никуда не исчезли! Как и раньше, вы можете запросить перевод на оператора, если нужна помощь специалиста. ⬇️ Продолжение поста

⚠️ Вывод из эксплуатации модели Qwen3-32b Поставщик groq завершает поддержку модели Qwen3-32b. 01.07.26 модель будет убрана из личного кабинета. Вместо нее qroq рекомендуют использовать gpt-oss-120b.

На одном из текущих проектов провели внутреннее сравнение 10 популярных LLM для голосовых AI-агентов. На графике представлено суммарное среднее время ответа AI-агента (не только LLM) в реальном сценарии телефонного диалога. Как тестировали: один и тот же промпт, по 10 звонков на каждую из моделей. Основные выводы: - Самыми быстрыми оказались модели на Groq: GPT-OSS-120B (1.85 сек) и GPT-OSS-20B (1.86 сек). - Среди моделей OpenAI лучший результат показала GPT-5.4 Nano (2.19 сек). - Gemini Flash Lite показала себя одной из самых стабильных LLM по части следования инструкциям. - GPT-5-Nano, несмотря на неплохое время и дешевую цену, показала худший результат по качеству диалога (путалась в промпте, не следовала инструкциям). Интересно, что между стоимостью модели и её скоростью нет прямой зависимости: некоторые из самых быстрых моделей стоят дешевле более медленных конкурентов. Для голосовых агентов выбор LLM по-прежнему требует баланса между качеством, задержкой и стоимостью

⭐️ Отправка API запросов до начала звонка для AI-агентов Теперь в настройках агента можно добавить API-запрос, который будет выполняться до старта диалога - это позволяет получить данные из внешней системы (например, информацию о клиенте), не вызывая задержку во время диалога.

⭐️ Инструмент "Отправка DTMF сигнала" Для AI-агентов был добавлен новый инструмент - Отправка DTMF сигнала. В параметрах инструмента нужно задать промпт - какие сигналы в каких ситуациях нужно использовать. Поддерживается последовательный вывод нескольких сигналов подряд.

⭐️ Доработка инструмента "Завершение звонка" Ранее для инструмента Завершение звонка было доступно только озвучивание статичной фразы. В настройках был добавлен переключатель - теперь можно выбрать между статичной фразой, и генерацией фразы прощания с помощью LLM.

Опыт использования фраз вовлечения Протестировали функционал на одном из внутренних проектов, чтобы оценить влияние на стоимость звонков. Кейс холодная лидогенерация с коротким опросом на заинтересованность в сделке. В начале диалога агент озвучивал статичные фразы: приветствие, короткое представление и оффер. LLM подключалась уже после блока вовлечения. Что получили по итогам: - без фраз вовлечения: 8,38 ₽ за минуту - с фразами вовлечения: 2,98 ₽ за минуту При этом конверсия осталась на том же уровне - целевые 0,59%, бот: 0,66%. Отдельно заметили, что старт разговора стал ощущаться быстрее - статичные фразы озвучиваются без задержек, так как не генерируются через LLM в реальном времени. Сценарий вовлечения лучше работает, когда первые фразы не требуют сложной реакции от клиента. То есть, это либо однозначные ответы, либо фразы, которые вообще не зависят от ответа собеседника. Для холодных обзвонов и первичной оценке лидов инструмент показал себя хорошо именно с точки зрения оптимизации стоимости.