Заказчик: сеть автосервисов, обрабатывающая 50+ заявок в день вручную. Каждый звонок и сообщение — потеря времени мастера на рутинные ответы и запись клиентов. Проблема: мастера тратили до 3 часов в день на одни и те же вопросы — «сколько стоит замена масла», «когда свободно», «какие запчасти нужны». Клиенты уходили к конкурентам, пока ждали ответа. Что сделали: Создали AI-бота CoreAi на базе DeepSeek, который работает 24/7 без участия мастера. Бот принимает заявку, распознаёт марку и модель авто по фото через Vision API, проводит AI-диалог для уточнения проблемы, предлагает время записи и формирует отчёт для мастера — всё автоматически. Архитектура: Python + FastAPI + aiogram 3 + PostgreSQL + Redis + Polza.ai (DeepSeek). Спроектирована платформо-независимая структура: ядро (Agent Runtime) отдельно, мессенджеры (Telegram, WhatsApp, VK) подключаются как шлюзы. Это значит — бот можно запустить в любом мессенджере без переписывания бизнес-логики. На что обратить внимание: — Бот не скрипт с кнопками, а полноценный AI-агент с контекстом диалога и памятью — Распознавание фото: клиент фотографирует проблему — бот определяет характер поломки — Мультиплатформенность: архитектура позволяет за 2 дня подключить WhatsApp или VK — Все данные на серверах РФ (152-ФЗ), Polza.ai как провайдер LLM Результаты: — Обработка заявки: с 15 минут до 2 минут (в 7.5 раз быстрее) — 200+ диалогов в день без участия мастера — Мастера освободились на 3 часа в день для реальной работы