Что такое Amigo?
Amigo - это универсальный Telegram-бот Croco.Team для маркетинговых операций. Вместо разрозненных инструментов для контента, социальных сетей и аналитики, Amigo предоставляет единый интерфейс для всего, что необходимо современной маркетинговой команде, на базе ИИ и с поддержкой постоянной памяти.
Система команд
Amigo предлагает более 20 команд, охватывающих весь маркетинговый рабочий процесс:
/trends выявляет актуальные тренды, релевантные вашей отрасли, с указанием источников и метриками вовлеченности. /content генерирует идеи для контента, планы и полноценные черновики на основе трендов и требований кампании. /script создает сценарии для видео, планы подкастов и нарративы для презентаций. /reels генерирует концепции коротких видео, оптимизированных для TikTok, Instagram Reels и YouTube Shorts.
/image инициирует генерацию изображений с помощью ИИ для постов в соцсетях, рекламы и маркетинговых материалов. /plan создает детальные маркетинговые планы с графиками, требованиями к ресурсам и метриками успеха. /analyze предоставляет аналитику по аудитории, анализ конкурентов и диагностику эффективности.
/search проводит глубокий поиск по нескольким источникам одновременно. /translate выполняет перевод контента с культурной адаптацией, а не буквальным пословным переложением. /marketing генерирует тексты для многоканальных кампаний, адаптированные под требования каждой платформы. /twitter создает оптимизированные твиты, треды и ответы. /linkedin создает профессиональные посты, статьи и стратегии вовлечения.
Дополнительные команды охватывают контент для блогов, создание заметок, управление памятью и интеграцию с внешними сервисами, такими как Notion и Google Workspace.
Многоисточниковая агрегация
Бот агрегирует контент и данные из нескольких источников:
SociaVault предоставляет потоки контента из Twitter, Reddit и TikTok с аналитикой вовлеченности и определением трендов. HikerAPI подключается к Instagram для мониторинга конкурентов и поиска вдохновения для контента. YouTube API позволяет проводить исследование видео, извлекать транскрипты и анализировать трендовые ролики. Firecrawl отвечает за веб-исследования и мониторинг контента конкурентов. OpenRouter служит основным интерфейсом LLM, предоставляя доступ к нескольким моделям через единый API.
Каждый источник хранит кэшированные результаты с временем жизни 30 минут, что позволяет избежать избыточных API-запросов, обеспечивая при этом актуальность данных для срочных задач.
Память на основе графа знаний
Amigo поддерживает постоянный граф знаний на базе PostgreSQL с pgvector для семантического поиска. Извлечение сущностей позволяет идентифицировать людей, компании, продукты и концепции, упомянутые в разговорах. Отслеживание связей выстраивает отношения между сущностями с течением времени.
Система памяти позволяет Amigo ссылаться на предыдущие разговоры, запоминать предпочтения пользователя и опираться на установленный контекст. Вместо того чтобы начинать каждое взаимодействие «с нуля», бот накапливает организационные знания, которые приносят пользу всем членам команды.
Интеграция с Outline предоставляет дополнительную память: заметки, журналы и папки синхронизируются в обе стороны с вики-сервером Outline. Новые страницы, созданные в Outline, становятся доступными для поиска в Amigo; разговоры в Amigo могут создавать или обновлять страницы Outline.
Архитектура моделей
Amigo использует 10 различных ролей моделей вместо жесткого закрепления конкретных моделей:
Chat отвечает за разговорное взаимодействие, проявляя дружелюбие и учитывая контекст. Structured управляет задачами с выводом в формате JSON, заполнением форм и извлечением данных. Writer создает маркетинговые тексты, посты для блогов и контент для соцсетей. Plan генерирует планы проектов, стратегии и дорожные карты. Translate управляет многоязычным контентом с культурной адаптацией.
Marketing оптимизирует кампании, анализирует воронки и генерирует тексты, ориентированные на конверсию. Embedding создает векторные представления для семантического поиска и определения сходства. Image обрабатывает промпты для генерации изображений. Voice отвечает за транскрибацию и синтез аудио. Video управляет анализом видео и генерацией клипов.
Конвейер рабочего процесса
Весь результат проходит через фильтр format-output, который применяет трансформацию на базе LLM, обеспечивая единообразный тон, правильное форматирование и соответствующий уровень детализации. Этап polish-output применяет регулярные выражения и дополнительную очистку с помощью LLM для финальной доработки.
Этот конвейер гарантирует стабильное качество независимо от того, какая базовая модель сгенерировала первоначальный ответ.
Важное примечание по конфигурации
При использовании моделей рассуждения (reasoning models) через OpenRouter в @preset/manager параметр Reasoning должен быть установлен в значение OFF. Модели рассуждения иногда возвращают пустой контент (null), что нарушает работу бота. Отключение функции рассуждения обеспечивает стабильный вывод для всех операций.
Развертывание
Amigo работает в Docker Compose с тремя сервисами: сам бот на порту 50501, PostgreSQL с pgvector на порту 50504 и вики-сервер Outline на порту 50505. Оркестрация рабочих процессов Mastra (зафиксированная на версии v1.33.1) координирует многоэтапные задачи в системе агентов.