AI Memory — пам'ять по клієнтах і проєктах для digital-агенції
Telegram-бот, який тримає ізольовану пам'ять по кожному клієнту і проєкту. Авто-пул транскриптів зустрічей, Notion і Gmail. Будь-яке питання по історії — секунди, з посиланням на джерело.
- Клієнт
- Digital-агенція
- Локація
- Україна
- Канал
- Telegram
- AI Модель
- Claude (Anthropic)
// Проблема
Контекст агенції розкиданий по чотирьох інструментах
Кожен клієнт залишає слід у чотирьох місцях: Notion-документи з ТЗ та правками, листування в Gmail, обговорення в Slack, транскрипти Krisp/Meet після дзвінків. Жоден інструмент не знає про інші.
PM витрачає 30–40 хвилин перед кожним мітингом, щоб згадати на чому зупинились. Дизайнер, що приходить на проєкт у середині, два тижні в'їжджає у клієнта — читає старі треди, перепитує колег. Через місяць ніхто не пам'ятає що саме обіцяли клієнту, і у 30% випадків обіцянки просто губляться.
Стандартний ChatGPT не пам'ятає між сесіями. Notion AI шукає лише в Notion. Спільний AI-чат на команду плутає клієнтів між собою. Команді потрібна окрема пам'ять на кожен клієнт і проєкт — і вона має жити там, де команда вже спілкується.
// Рішення
Telegram-бот з ізольованою пам'яттю по кожному клієнту
Ми побудували систему, що автоматично збирає весь контекст агенції в один індекс — з ізоляцією на рівні клієнта і проєкту — та віддає його через звичний інтерфейс Telegram.
Ізольована пам'ять по клієнту
Кожен клієнт і кожен проєкт — окреме сховище. Бот ніколи не плутає контекст між клієнтами і не змішує деталі різних проєктів.
Авто-пул транскриптів
Записи з Krisp, Meet і Zoom автоматично потрапляють у векторний індекс одразу після дзвінка. Нічого не треба завантажувати руками.
Семантичний пошук з джерелами
«Що ми обіцяли клієнту X по дедлайнах?» — точна цитата з посиланням на транскрипт, доку або email-тред. Можна звіритись.
Brief перед мітингом
Команда `/prep client-x` повертає короткий контекст: поточний статус, відкриті питання, обіцянки, останні рішення. 3 хвилини замість 40.
// Чому не ChatGPT чи Notion AI
Ми пробували готові інструменти. І відмовились.
Перший варіант — підключити всю команду до Notion AI або корпоративного ChatGPT. Ми протестували обидва. Жоден не покривав реальний робочий процес агенції.
Notion AI шукає лише в Notion. А контекст — у Slack і Meet.
70% важливих рішень фіксуються голосом на дзвінках і в Slack-тредах, а не у формальних Notion-доках. Notion AI цього просто не бачить — і відповідає на основі застарілих ТЗ.
ChatGPT не пам'ятає між сесіями. І плутає клієнтів.
Спільний акаунт на команду — один контекст на всіх. Інформація про клієнта A витікає у відповіді про клієнта B. Окремі акаунти на кожного — і пам'ять не шериться між колегами.
Без джерел не можна звіритись з клієнтом.
AI каже «ми обіцяли дедлайн 15-го». Окей, де це сказано? Без посилання на конкретну хвилину транскрипту чи лист — це слова. Кожна відповідь нашої системи має цитату з джерелом.
Команда не буде заходити в окремий dashboard.
Будь-який інструмент, який вимагає окремої вкладки, помирає за два тижні. Тому інтерфейс — Telegram: те ж саме вікно, де вже відбувається 90% комунікації команди.
// Технології
Технологічний стек
Стек обраний під дві задачі: довгий контекст для роботи з транскриптами та ізоляція пам'яті на рівні бази.
Чому Claude?
Claude обрано за 200K-токенний контекст — це дозволяє завантажувати весь історичний контекст по клієнту в один запит без втрат деталей при ретриві. Плюс надійна робота з українською мовою в транскриптах і відмінна якість сумаризації довгих дзвінків.
// Ключові можливості
Що вміє система
Ізоляція пам'яті
Окреме сховище на кожного клієнта і проєкт. Жодних витоків контексту між клієнтами.
Авто-сумарі після дзвінка
Бот сам надсилає короткий summary і список обіцянок у Telegram одразу після завершення мітингу.
Голосові запити в Telegram
Можна спитати голосом дорогою на зустріч — бот розпізнає, шукає і відповідає.
Follow-up нагадування
Бот пам'ятає кожну обіцянку клієнту з дедлайном і нагадує заздалегідь.
Цитати з джерелом
Кожна відповідь має посилання на конкретний фрагмент транскрипту, листа або Notion-сторінки.
Рідна українська
Працює з україномовними транскриптами та відповідає виключно українською.
// Результати
Що змінилось після запуску
внутрішня оцінка — власний інструмент агенції
| Показник | До | Після |
|---|---|---|
| Онбординг у проєкт | 2 тижні | 2 дні |
| Підготовка до зустрічі | 30–40 хвилин | 3 хвилини |
| Пошук факту по проєкту | 15 хвилин ручного пошуку | 10 секунд з джерелом |
| Адмін-час PM на тиждень | ~20 годин | ~5 годин |
| Втрачені обіцянки клієнтам | ~30% губилось між дзвінками | 0% — фіксуються автоматично |
Команда перестала тримати контекст клієнтів у голові. Будь-який факт по проєкту — за 10 секунд у Telegram, з посиланням на транскрипт чи доку. Онбординг нового дизайнера або PM зайняв два дні замість двох тижнів. Обіцянки клієнтам перестали губитись між дзвінками.
Готові почати?
Швидкий аудит щоб визначити де зараз ви втрачаєте час і гроші і чи зможе AI це вирішити
