Как AI-аватар продаёт в прямом эфире: от комментария до оплаты

Продающий эфир с аватаром выглядит просто: цифровой ведущий говорит, показывает товар и отвечает зрителям. Внутри при этом работает цепочка из нескольких систем, и от того, как она устроена, зависит, продаст ли аватар хоть что-нибудь. Пройдём путь одного комментария целиком.

Комментарий попадает в очередь, а не сразу к модели

Зритель пишет в чате YouTube: «А этот костюм есть XL?». Сообщение приходит через Live Chat API и попадает не напрямую в языковую модель, а в очередь. Это принципиально: в оживлённом эфире бывает тысяча комментариев в минуту, а аватар физически может произнести один ответ за 5–10 секунд.

Классификатор присваивает каждому сообщению тип и приоритет:

Тип комментария	Приоритет
«Беру», намерение купить	10
Вопрос о товаре или цене	9
Наличие, размер, цвет	8
Общий вопрос	5
Small talk	1
Спам и оскорбления	0

Наш вопрос про XL получает приоритет 8. Если за последнюю минуту двадцать человек спросили то же самое, система схлопывает их в один ответ и упоминает, что вопрос популярный.

Аватар прерывает себя

В этот момент аватар рассказывает про ткань костюма. Приоритетный вопрос прерывает речь: конечный автомат переходит из состояния SPEAKING в INTERRUPTED, затем в PROCESSING. Аватар договаривает фразу до естественной паузы, отвечает и возвращается к презентации с того места, где остановился (RESUME).

Без этого механизма ответы приходят с задержкой в минуты, и зритель уже ушёл.

Ответ строится на инструментах, а не на памяти модели

Языковая модель не знает остатков вашего склада, и не должна их угадывать. Вместо этого она вызывает функции:

check_stock(product="Костюм льняной", size="XL")
→ { "in_stock": true, "qty": 4, "price_minor": 1290000 }

Ответ формулируется из полученных данных: «Да, XL есть, осталось четыре штуки, 12 900 рублей. Показать поближе?». Если функция вернула ноль, аватар говорит об этом честно и вызывает find_similar_products, чтобы предложить альтернативу. Выдуманных характеристик в такой схеме не бывает по построению: модели просто неоткуда их взять.

«Беру» превращается в заказ и ссылку

Зритель пишет: «Беру XL». Это приоритет 10. Цепочка вызовов:

1. create_cart() — корзина привязана к зрителю и эфиру.
2. create_order() — заказ в статусе awaiting_payment, товар резервируется на 30 минут.
3. payment_link() — короткая ссылка на мобильную страницу оплаты.

Аватар произносит: «Отправил ссылку в чат, резерв держу полчаса». Покупатель открывает страницу на телефоне, видит состав заказа и переходит к оплате у провайдера: Stripe Connect, ваш магазин ЮKassa или внешняя ссылка. Карточные данные платформы не касаются.

Что происходит после оплаты

Вебхук провайдера переводит заказ в paid, снимает резерв, записывает сумму в метрику gmv и обновляет дашборд LIVE NOW: продано товаров, выручка, конверсия. Покупатель получает чек на почту, а у аватара появляется запись в памяти: размер XL, интерес к льняным костюмам. В следующем эфире это пригодится.

Где здесь работа человека

Оператор нужен не для того, чтобы отвечать, а чтобы контролировать. В пульте видны лента комментариев с метками, очередь ответов и текущий товар. Можно вручную ответить, сменить товар или остановить эфир. На телефоне доступен урезанный режим «монитор» — этого хватает, чтобы держать руку на пульсе, не сидя за компьютером.

Именно поэтому мы говорим, что продукт — это не аватар, а его мозг. Внешность и голос можно заменить за день; цепочка «комментарий → приоритет → инструмент → заказ» и есть то, что продаёт.