У AI для выездного обслуживания есть специфический режим отказа: первыми в нём разочаровываются опытные пользователи — старший техник, диспетчер с десятилетним стажем. Они знают самый быстрый путь, и любой ход AI, который добавляет переспрашивание или выдуманный номер детали, стоит им времени, которое они отдавать не хотели. Мы работаем с платформ выездного обслуживанияами, у которых AI-копилот успешно показал себя в демо и должен теперь пройти проверку у тех, кто первым от него откажется.
Адрес клиента, история обслуживания, открытые тикеты, установленное оборудование — всё в системе учёта. AI-копилот, который опрашивает техника о любом из этого, медленнее существующего потока. Prefill убирает трение.
Если техник говорит «мне нужен автомат на 30 ампер», а модель эмитирует выдуманный ею номер детали — заказ неверный. Номера деталей должны приходить из вывода tool-а каталога деталей, никогда из собственного текста модели. Паттерн UI-контракта.
У сервисных визитов есть известные ветки — гарантийная заявка, платный сервис, повторный выезд. Кодировать логику ветвления в промпте («если X, то спроси про Y») хрупко и дорого. Серверная стейт-машина прогоняет ветвление; LLM обрабатывает только разговорную неоднозначность внутри каждой ветки.
Подтверждения записи, сводки коммерческих предложений и обновления статуса свободным текстом выглядят приемлемо в демо и разваливаются в продакшене (не те часовые пояса, не те единицы, несогласованные формулировки). Типизированные UI-контракты позволяют модели эмитировать намерение; продукт рендерит правильную форму.
Аудит workflow, отделяющий шаги, которые реально выигрывают от LLM, от шагов, которые лучше реализовать несколькими строками типизированного кода
Типизированные UI-контракты для каждого клиентского вывода — подтверждения записи, коммерческие предложения, обновления статуса
Серверная стейт-машина для ветвящихся workflow (гарантия, платный, повторный выезд, эскалация)
Слой prefill из ERP / CRM / API истории обслуживания — копилот перестаёт переспрашивать
Eval-harness, нацеленный на ускорение техника, а не только на качество ответа модели