Это кейс про ИИ-агента продаж автозапчастей в Avito. Покупатели пишут в чат круглосуточно, вопросы однотипные, а каждая минута задержки — потерянная заявка. Мы сделали агента на LangGraph, который читает диалог, отвечает покупателю и ведёт его к сделке, подтягивая реальное наличие из 1С.
В чём была проблема
Avito — это поток однотипных диалогов: «подойдёт на мою машину?», «есть в наличии?», «какая цена?». Живой менеджер не отвечает мгновенно и не работает ночью, а покупатель уходит к тому, кто ответил первым. При этом ответы завязаны на актуальные остатки, которые живут в 1С, — просто «умный автоответчик» без данных бесполезен.
Решение: агент на LangGraph + данные из 1С
Ядро — граф агента на LangGraph, который обрабатывает диалог как процесс: понять запрос, уточнить деталь, проверить наличие, назвать цену, довести до заказа. LLM — облачная Qwen через OpenAI-совместимый эндпоинт, ответы разбираются в структуру, а не в свободный текст:
llm = ChatOpenAI(model="qwen-...", extra_body={"enable_thinking": False})
structured = llm.with_structured_output(
ReplySchema, method="function_calling"
)
# ReplySchema: намерение покупателя, нужный артикул, текст ответа, next_stepСтруктурированный вывод — это то, что превращает генератор текста в управляемого агента: по полю next_step граф решает, задать уточняющий вопрос, сходить за остатком или предложить оформить заказ.
Интеграция с 1С через RabbitMQ
Наличие и цену агент берёт не из статичного файла, а из 1С — через очередь RabbitMQ. FastAPI принимает вебхуки Avito Messenger API, агент формирует запрос на остаток, коннектор 1С отвечает через очередь. Так покупатель получает ответ по реальному складу, а не по прайсу недельной давности. Очередь развязывает нагрузку: пики переписки не роняют 1С.
Почему именно агент, а не сценарный бот
Сценарные боты ломаются на живой речи: покупатель пишет «на десятку 2008 передний нужен», и жёсткое дерево ответов рассыпается. Агент на LLM понимает такой запрос, извлекает деталь и автомобиль и ведёт диалог естественно, оставаясь под контролем графа. Похожий подход разбираем в статьях про агентов на LangGraph и ИИ-менеджера по продажам.
Чтобы товары попадали на Авито из 1С автоматически, есть готовый модуль выгрузки — выгрузка номенклатуры из 1С на Авито.
Хотите ИИ-агента под свой канал продаж
Avito, Telegram, сайт — подход переносится на любой канал, где идёт переписка с покупателем и нужны данные из 1С. Как собирать таких агентов с интеграцией в 1С, разбираем на курсе по ChatGPT и нейросетям для 1С.