Кейсы
AI-агент

Маркус — эффективный AI-ассистент

Автономная система на базе n8n и Gemini с памятью, чувством времени и проактивностью.

2025 1 мин. чтения
Срок 1 неделя
Стек Telegram · n8n · Supabase · Gemini · PostgreSQL
Результат Аутсорс планирования: расписание составляется по голосовому потоку сознания за секунды.
  • секунды Расписание из голосового сообщения
  • RAG Память по проектам и договорённостям
  • 24/7 Проактивные напоминания

Проблема

Большинство AI-ботов — без памяти и чувства времени. Нужен был не чат-бот, а личный эффективный ассистент: чтобы помнил контекст, понимал «завтра» и «через час», мог напомнить и составить расписание из потока сознания.

Решение

Собрал автономную систему на базе n8n и Gemini, которая живёт на сервере и общается в Telegram.

  • Второй мозг (RAG + Supabase): запоминает факты, предпочтения, контекст проектов. Вопрос «О чём мы договаривались с клиентом месяц назад?» — ответ из векторной базы.
  • Чувство времени: вшит код с реальным временем; понимает «завтра», «через час», напоминает про курицу в духовке.
  • Голос: войсы транскрибирует Gemini Flash, Маркус анализирует.
  • Аутсорс планирования: голосовое сообщение «Завтра к зубному, созвон, зал, почитать» — на выходе готовое расписание.

Результат

Планирование переложено на ассистента: расписание из голосового потока за секунды, память по проектам и проактивные напоминания без лишней операционки.

Стек

Telegram, n8n, Supabase (векторная БД), Gemini, PostgreSQL.


Хотите своего Маркуса под ваши задачи? Напишите — обсудим сценарии.

Итог

Аутсорс планирования: расписание составляется по голосовому потоку сознания за секунды.

Следующий кейс

Контент-бот для napitki133.ru: 6 каналов на автопилоте

Бот-ротатор берёт материалы из библиотеки сайта, переписывает через ИИ и публикует в 3 Telegram + 3 MAX канала по расписанию — без редактора.