Квестоша: ИИ-помощник в контакт-центре

Агрегатор квестов в реальности «Мир Квестов» с третьего квартала 2026 года запустил в контакт-центре ИИ-бота по имени Квестоша. Он первым отвечает клиентам в чате: подбирает игру, приводит факты из каталога, объясняет правила площадки, собирает данные для брони и передаёт диалог живому оператору, когда вопрос выходит за его полномочия. Материал основан на докладе представителя компании на конференции Team Lead Today.

В компании подчёркивают, что контакт-центр здесь не только статья расходов: через чат проходят бронирования, доход от которых превышает затраты на операторов. Поэтому к боту предъявлено жёсткое требование — он должен продавать. Вариант, при котором расходы на операторов снижаются, но падает число бронирований, считается хуже отказа от бота.

По журналам диалогов выяснилось, что один и тот же ответ через пять минут даёт разный эффект в мессенджере и в виджете на сайте. В мессенджере клиент готов ждать, а в виджете, не получив ответа за минуту, закрывает вкладку и не возвращается. Поэтому виджет отдали боту в первую очередь. Дополнительным фактором стало замедление Telegram и WhatsApp в 2026 году, из-за которого обращений в чат стало меньше.

Квестоша прошёл приёмочные тесты в третьем квартале. Прогноз на четвёртый квартал: четверть сообщений обходится без оператора, среднее время до первого ответа сокращается с пяти минут до полутора, очередь исчезает, а оператору при передаче достаётся готовый контекст диалога.

База знаний бота — это набор markdown-файлов с перекрёстными ссылками, индексом и краткими описаниями страниц, который авторы называют LLM-вики. Её написали ИИ-агенты на фронтирных моделях, прочитав 7,5 млн обезличенных диалогов операторов за пять лет и выделив скрипты, правила и лучшие практики; к ним добавили юридические и отраслевые ограничения компании. Цены, адреса и расписания в вики не хранятся — эти факты бот берёт из базы сайта перед каждым ответом.

Персональные данные клиентов маскируются до отправки во внешнюю модель: имена, телефоны и почты заменяются псевдонимами вида PERSON_1, PHONE_1 и EMAIL_1, а связка с реальными значениями остаётся на стороне компании. Распознавание построено на регулярных выражениях, библиотеке natasha и морфологии pymorphy3, поверх работают подавители ложных срабатываний — иначе «Алиса в Зазеркалье» превращалась бы в PERSON_1 в Зазеркалье. Каталог квестов описан как MCP-сервер на FastMCP с семью инструментами, включая поиск, карточку квеста и расчёт цены.

Передача оператору реализована как вызов инструмента call_operator, а не как фраза в ответе: если модель написала «передаю оператору», но инструмент не вызвала, передачи не было, и тест это фиксирует. Бронировать бот пока не умеет — он собирает квест, дату, число игроков и контакты, после чего зовёт человека. Ночью продвинутая модель-учитель разбирает дневные диалоги, правит вики и добавляет экзаменационные случаи; изменения вносятся отдельными коммитами, которые утром принимает или отклоняет человек.