Skip to Content

AI-агент підтримки в Odoo: відповідає, перевіряє, вирішує

Ваш менеджер підтримки щодня отримує одні й ті самі запити: "Де моє замовлення?", "Чи є ще на складі?", "Коли буде доставка?". Він відкриває Odoo, знаходить відповідь, відправляє. Повторює це 40 разів на день. AI-агент всередині вашої Odoo робить це замість нього — з доступом до реальних даних ERP, без окремих підписок і без підключення до зовнішніх сервісів.

Чим AI-агент відрізняється від звичайного чат-бота

Бот читає скрипт — агент виконує дії

Звичайний чат-бот — це дерево сценаріїв. Він може запитати ім'я, запропонувати варіанти з меню і передати оператору. Він нічого не знає про конкретне замовлення, конкретного клієнта або актуальний залишок на складі, якщо програміст не "зашив" цей запит у скрипт заздалегідь.

AI-агент у Odoo — інше. Він підключений до бази даних вашої системи і може отримувати відповіді на ті запити, які ніхто не передбачав заздалегідь.

Tool-calling простими словами

Tool-calling — це здатність агента не просто генерувати текстову відповідь, а викликати конкретні функції: перевірити замовлення в базі, знайти клієнта, отримати статус доставки, записати дію в тікет. Агент сам вирішує, яку функцію використати, виходячи з того, що запитує клієнт.

Якщо клієнт пише "де мій пакет з номером 12345", агент не шукає шаблон відповіді — він викликає функцію перевірки замовлення, отримує дані і формулює відповідь на основі реальної інформації з Odoo.

Що вміє AI-агент в Odoo: три реальні сценарії

Статус замовлення та інформація про доставку

Клієнт пише в чат на сайті або в Telegram. Агент ідентифікує його, знаходить замовлення в Odoo і відповідає: статус, трек-номер, розрахункова дата. Без участі менеджера. Якщо замовлення не знайдено або є проблема — агент ескалює тікет оператору з повним контекстом переписки.

Перевірка залишків і дата поповнення

Для eCommerce-магазинів або виробничих компаній критично важливо відповідати на запит "чи є в наявності X у потрібній кількості". Агент звертається до складу безпосередньо в Odoo і дає актуальну відповідь — не "зачекайте, менеджер перевірить", а конкретне число з дефіциту або підтвердження наявності.

Складний запит — делегування під-агенту

Якщо запит виходить за межі компетенції одного агента, kw_ai_agent підтримує механізм sub-agent delegation: головний агент передає задачу спеціалізованому під-агенту, наприклад агенту для роботи з рекламаціями або агенту для технічної підтримки. Кожен під-агент налаштовується окремо зі своїм набором інструментів і системним промптом.

Пам'ять між сесіями — чому це важливо

Без пам'яті кожен новий діалог для агента починається з чистого аркуша. Клієнт, який вже двічі повідомляв про одну й ту саму проблему, змушений пояснювати все заново.

Модуль kw_ai_memory додає cross-session пам'ять: агент автоматично виокремлює релевантні факти з попередніх розмов і використовує їх у наступних сесіях. Ключові можливості:

  • авто-екстракція фактів з діалогу без ручного налаштування
  • ізоляція пам'яті між різними користувачами
  • TTL (термін зберігання) для застарілих даних
  • ручне керування записами через інтерфейс Odoo

Для клієнта це виглядає як "агент мене пам'ятає". Для команди підтримки — скорочення часу на повторні уточнення.

База знань як джерело для відповідей

Окремий шар — модуль kw_ai_rag (Retrieval-Augmented Generation). Він дозволяє агенту шукати відповіді не тільки в live-даних Odoo, а й у проіндексованих документах: FAQ, інструкціях, умовах гарантії, технічних специфікаціях. Агент посилається на конкретні фрагменти з джерел, не вигадує.

Це особливо корисно для виробничих компаній, де є великий масив технічної документації, і для інтернет-магазинів з детальними умовами повернення та доставки.

Як підключити: модулі та умови

Все описане вище — частина Ultimate AI Connector Suite, сумісного з Odoo 18 і 19. Базовий стек для підтримки клієнтів:

  • kw_ai_agent — AI Agents for Odoo: tool-calling, SSE streaming, sub-agent delegation, аватари агентів
  • kw_ai_memory — AI Agent Memory: cross-session пам'ять, per-user ізоляція, TTL
  • kw_ai_rag — RAG for Odoo: семантичний пошук по базі знань, цитовані відповіді

Модулі встановлюються на вашу Odoo — хмарну або self-hosted. LLM-провайдер підключається окремо: OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Mistral або локальна модель через Ollama. Докладніше — в офіційній документації Odoo AI Agents.

Якщо ви хочете побачити, як це виглядає у вашому конкретному Odoo-середовищі — напишіть нам. Покажемо на живому демо, з вашими даними.

KitWorks, Олена Бондаренко 3 червня 2026 р.
Поділитися цією публікацією
Теги
Архів