Операторы разбирали обращения клиентов в Telegram без тикетов и истории. Я спроектировал и сделал веб-кабинет: тикеты, привязка обращений к операциям, автоматическая сверка документов клиента с базой, роли для операторов и руководителя. Внутри три LLM-агента: первый заранее объясняет оператору, что произошло с операцией, второй предлагает варианты ответа, третий раз в сутки перепроверяет решения. Бесспорные тикеты бот предлагает закрыть, оператор подтверждает. Результат: накопленный хвост зависших обращений разобран, открытых тикетов стало в несколько раз меньше, большая часть обращений теперь идёт через кабинет. Разбор хвоста моделью стоил меньше доллара. Цифры и интерфейс — под NDA. Стек: Python, FastAPI, ClickHouse, Telegram API, LLM.