Введение

SANCE — это платформа для ИИ-агентов, которые ведут коммуникации в продажах и клиентской поддержке. Вы подключаете мессенджеры и CRM, настраиваете одного или нескольких ИИ-агентов, и платформа ведёт диалоги — входящие и исходящие — поддерживая воронку и CRM в актуальном состоянии. Но это больше, чем автоматизация: научный метод встроен в вашу воронку — данные → гипотеза → эксперимент → деплой, — так что воронка постоянно улучшается, а от вас требуется лишь просмотреть и принять.

Что вы можете делать

Эксперименты и самооптимизация

Именно это выделяет SANCE — платформа применяет научный метод к вашей воронке (данные → гипотеза → эксперимент → деплой), поэтому она измеримо улучшается, а не просто работает. За вами остаётся единственное важное решение: принять или отклонить.

• A/B-эксперименты. Разделяйте лидов агента на взвешенные бакеты-варианты, которые переопределяют промпты, конфигурацию модели или настройки рассылки, и сравнивайте варианты по реальным исходам. Назначения отслеживаются по каждому лиду, поэтому результаты атрибутируемы.
• Итерации по бизнес-метрикам. Запускайте эксперимент за экспериментом против важных чисел — доли ответов, назначенных встреч, конверсий, — а не метрик ради метрик.
• Цикл оптимизации с обучением с подкреплением (RL). Платформа строит RL-датасет из ваших реальных данных (диалоги, смены этапов, исходы, изменения версий промптов), размечает диалоги по исходу, противопоставляет то, что отличает выигранные сделки от проигранных, и пишет отчёт с выводами. Затем она предлагает готовый к запуску A/B-план — включая автоматически переписанный вариант промпта (с проверками безопасности плейсхолдеров), — который вы запускаете в один клик. Цикл «анализ → эксперимент → улучшение» становится всё менее ручным.

Движок агента

• Визуальный конечный автомат. Конструктор сценариев на дереве состояний управляет поведением в фазах pre-reply и post-reply — гораздо больше, чем один системный промпт.
• Условная логика и решения LLM. Сочетайте детерминированные условия с теми, что решает LLM, с арбитром, разрешающим конкурирующие сигналы.
• Настраиваемые хуки и инструменты. Запускайте логику по ответу, при смене CRM-поля/этапа, при новом входящем лиде, при неудачной рассылке или из вызова инструмента — включая внешние вебхуки n8n и долгие асинхронные вызовы инструментов.
• Несколько LLM с фолбэком. OpenAI, Gemini, Anthropic, Grok, open-source-модели и другие — конфигурация модели по ролям с автоматическими цепочками резерва при сбое провайдера.
• Собственный RAG-движок. Извлечение по вашей базе знаний (чанкинг, эмбеддинги, переранжирование), масштабирующееся на сотни документов.
• Общая память. Исследование, CRM-поля, теги, события и сводки диалогов хранятся на лиде и доступны каждому агенту воронки.
• 🧑‍💼 Человек в цикле (human-in-the-loop). Когда уверенность низкая, агент приостанавливается, спрашивает оператора-человека и продолжает с его ответом — так контроль всегда остаётся за вами. Оператор может выбрать, сохранять ли этот ответ в базе знаний агента для будущих вопросов.

Исходящие

• Настраиваемая многошаговая отправка. Упорядоченные шаги каналов/контактов (например, WhatsApp → Telegram → SMS) с условиями, таймаутами ответа/подтверждения и лимитами на каждом шаге.
• Автоматическое исследование лида. Перед выходом на контакт агент может исследовать каждого лида и использовать результаты для персонализации первого касания — с возможностью ручной проверки результата.
• Приглашения в LinkedIn. Отправляйте приглашения в контакты / InMail до сообщений и дожидайтесь принятия, прежде чем начнётся настоящая рассылка.
• Контроль доставляемости. Прогрев номеров, суточные лимиты на канал (с отдельными лимитами sub-outreach для существующих чатов), интервалы между отправками и автоматическое подавление неудачных пар.
• Дожимы. Цепочки пингов по времени, сообщения по триггеру этапа и ручные массовые рассылки оператором.

Диалоги и каналы

• Двусторонние диалоги в WhatsApp, Telegram, WABA, Instagram, email, SMS, LinkedIn и других каналах через подключённых вами провайдеров.
• Отправка и приём файлов — голос (с автотранскрибацией), изображения и документы.
• Управление WABA-шаблонами с «открывателями» 24-часового окна.
• Проверки безопасности ввода; автозапуск по входящим: сообщение из известного канала может создать лида и запустить агента.

Действия, воронка и CRM

• Агенты действуют: двигают лидов по этапам, заполняют CRM-поля, проставляют теги, назначают встречи через интеграции календаря и передают лида другому агенту.
• Двусторонняя синхронизация с CRM (amoCRM, Kommo, Bitrix24, FastTrack, Usedesk, Google Sheets): импорт лидов и синхронизация этапов, полей, тегов и сообщений.
• Этапы воронки, документы лида и периодическая LLM-классификация.

Аналитика и эксплуатация

• Аналитика воронки и атрибуция стоимости LLM по диалогам.
• Планирование по рабочим часам, человекоподобные задержки набора, разбиение сообщений и debounce.
• Изначально многотенантна (компания → продукт → агент), с учётом использования и стоимости.

Как всё устроено

Несколько сущностей объясняют почти всё в API. Освойте их — и остальное станет понятным.

• Компания — аккаунт-арендатор верхнего уровня. Владеет продуктами, пользователями, биллингом и учётными данными каналов и CRM.
• Продукт — рабочее пространство внутри компании. Ему принадлежат воронка, агенты, лиды и большинство прочих сущностей; это же единица контроля доступа: большинство эндпоинтов принимают product_id и проверяют, что у вашего аккаунта есть к нему доступ.
• Агент — настроенный ИИ-ассистент внутри продукта: какую LLM использует, его промпты, включённые инструменты, настройки рассылок и расписания.
• Канал — подключённый аккаунт для обмена сообщениями (номер/аккаунт у провайдера вроде Wazzup24, GreenAPI, Wappi, ChatPush, …), через который агент отправляет и принимает сообщения.
• Лид → Контакты → Диалоги → Сообщения — лид это потенциальный клиент; его контакты — адреса, по которым с ним можно связаться; диалог — одна переписка в одном канале; сообщения — отдельные реплики.
• Этапы — позиции в воронке продукта; лид в каждый момент находится ровно на одном.
• Кампания рассылок — настроенная исходящая программа; она создаёт прогон рассылки по каждому нацеленному лиду и попытку рассылки по каждому контакту, которому отправили сообщение.
• Интеграция с CRM — двусторонняя связь с вашей CRM для импорта лидов и синхронизации этапов, полей, тегов и сообщений.

Полный контракт по каждой сущности (поля, типы, коды ответов) — в Справочнике API.

Как обрабатывается сообщение

Когда приходит сообщение (или агент сам выходит на контакт), оно проходит через фиксированный конвейер обработки до того, как LLM сгенерирует ответ: приём вебхука и нормализация, идентификация контекста, назначение A/B, проверки debounce и безопасности, pre-reply классификаторы и дерево состояний, извлечение знаний (RAG) и сборка промпта, затем действия после ответа — например, обновление CRM и запись на встречу. Схема ниже показывает этот поток целиком.

Вы не вызываете этот конвейер напрямую — он работает внутри платформы. API даёт вам входы и выходы вокруг него: лидов и контакты для отправки сообщений, диалоги и сообщения для чтения и конфигурацию (агенты, промпты, каналы, сценарии), которая определяет его поведение.

Дальше

• Быстрый старт — авторизуйтесь и сделайте первый запрос.
• Cookbook — готовые рецепты для самых частых сценариев.