DomAssist — Описание проекта

1. О продукте

DomAssist — платформа для управляющих компаний (УК) многоквартирных домов (МКД), которая превращает хаотичный поток сообщений в групповых чатах мессенджера Max в управляемый процесс обработки обращений.

С 2026 года УК в РФ обязаны вести официальные чаты жителей в Max. DomAssist не заменяет чат и не является чат-ботом — это слой управления процессами: наблюдение за сообщениями через Bot API, извлечение событий, создание задач с ответственным и сроком, оркестрация обработки, контроль результата, модерация среды. ИИ используется строго как инструмент интерпретации и поддержки решений (принципы HelpFlow); финальные решения принимают система или оператор.

Целевая аудитория: управляющие компании МКД, коммунальные и инфраструктурные службы, организации с регламентированной деятельностью и требованиями к аудиту.

2. Состояние проекта

⟳ В активной разработке.

3. Контекст и проблема

Законодательный контекст

С 2026 года в Российской Федерации управляющие компании многоквартирных домов обязаны вести официальные чаты жителей в мессенджере Max. Это создаёт новый канал коммуникации между гражданами и УК, который требует системного подхода к обработке обращений.

Проблема управляющих компаний

Чат МКД — живой групповой чат: жители сообщают о проблемах, задают вопросы, подают жалобы, общаются между собой. Обращения тонут в потоке сообщений; нет структуры (сообщение не является задачей или событием), нет контроля результата, нет масштабируемости; пропущенное обращение создаёт юридические риски.

Почему чат-боты не решают проблему

Бот, который «отвечает на вопросы», не решает задачу: не различает обращение и обсуждение, не ведёт задачу до результата, не предотвращает конфликты и не несёт ответственности за результат. DomAssist строится на иных принципах — управление процессами, а не диалогами.

4. Решение: ключевая идея

DomAssist — слой управления процессами, который:

Наблюдает за сообщениями в чатах Max через Bot API;
Распознаёт события — извлекает из потока сообщений факты, требующие реакции УК;
Создаёт задачи — каждое событие порождает процесс с ответственным, сроком и результатом;
Оркестрирует обработку — управляет цепочкой решений от обнаружения до результата;
Контролирует качество — измеряет достижение результата, а не скорость ответа;
Модерирует среду — предотвращает конфликты, оскорбления и токсичное поведение.

Соответствие методологии HelpFlow

Принцип HelpFlow	Реализация в DomAssist
Поддержка — процесс, а не диалог	Обращение → событие → задача → результат
Ответы ≠ результаты	Метрики по закрытым задачам
События важнее сообщений	ИИ извлекает структурированные события из потока чата
Решения важнее шагов	Оркестратор управляет цепочкой решений
Human-in-the-loop	Оператор включается в определённых точках
ИИ — не актор	ИИ интерпретирует и помогает, решения — за системой и оператором
Автономность зарабатывается	Уровни assisted → automated → autonomous с контролем качества

5. Архитектура системы

Высокоуровневая схема:

Мессенджер Max (чаты МКД) → Max Bot API Gateway (Webhook) → DomAssist Core Engine
    │
    ├── Интерпретатор событий (Event Extractor)
    ├── Оркестратор решений (Decision Engine)
    ├── Трекер задач (Task Tracker)
    ├── Модератор чата (Chat Moderator)
    ├── База знаний (Knowledge Base)
    ├── Аналитика и Process Mining
    └── LLM Abstraction Layer (GigaChat · YandexGPT · локальные модели)
    │
    └── Панели: оператора · админа · базы знаний

Основные подсистемы

Max Bot API Gateway — приём и отправка сообщений, управление несколькими чатами, вложения, rate limiting.
Интерпретатор событий — извлечение из сообщений структурированных событий (инцидент, запрос, жалоба, авария, конфликт, массовый сигнал и т.д.) или решение «не является событием»; дедупликация.
Оркестратор решений — цепочка решений: подтверждение события, классификация и приоритет, уровень автоматизации, действие, контроль результата; уровни assisted / automated / autonomous.
Трекер задач — задача как процесс с результатом: источник, тип, приоритет, ответственный, SLA, статус, результат, аудит; интеграции (1С, Битрикс24, Yandex Tracker, Jira).
Модератор чата — отслеживание оскорблений, конфликтов, спама; мягкая модерация, уведомление оператора, фиксация инцидентов.
База знаний — типовые ответы, регламенты, FAQ; RAG, векторный поиск, генерация черновиков, выявление пробелов.
Аналитика и Process Mining — метрики обращений, SLA, повторные обращения; реконструкция процессов, узкие места, самообучение системы.

6. Панели управления

Панель	Назначение
Оператора	Лента событий, очередь задач с SLA, контекст обращения, подсказки ИИ, действия (создать задачу, ответить в чат, эскалировать), модерация.
Администратора	Управление чатами и пользователями, настройка процессов и интеграций, мониторинг, конфигурация ИИ, Process Mining.
Базы знаний	Редактор статей, структура и теги, версионирование, аналитика использования и пробелов, импорт/экспорт.

7. Технологический стек

Слой	Технология	Назначение
Backend	Go, net/http + router	Высокая производительность, официальная библиотека Max Bot API на Go
Очереди	NATS	Event-driven, минимальные требования к ресурсам
БД / доступ	PostgreSQL 17, sqlc или pgx, goose	Надёжность, type-safe, миграции
Векторное хранилище	pgvector (PostgreSQL)	RAG в одной БД
Кеш	Redis	Сессии, rate limiting
Frontend	React 19 + TypeScript, Vite, Ant Design	Панели оператора, админа, базы знаний
LLM	GigaChat (стартовый), YandexGPT, локальные (Ollama/vLLM)	Абстракция от провайдера, русский язык
Инфраструктура	Docker Compose, Caddy, Prometheus + Grafana	Простое развёртывание для УК без IT

Минимальная инсталляция: docker compose up -d. Ресурсы для одной УК (до 50 домов): 2 CPU, 4 ГБ RAM, 20 ГБ SSD.

8. Подход к ИИ

По методологии HelpFlow: ИИ — не актор (интерпретирует и предлагает, не принимает решений); процесс проектируется так, чтобы работать без ИИ; автоматизация с чёткими границами; каждое применение ИИ проверяется на необходимость и измеримость.

Единый слой абстракции LLM: классификация сообщений, извлечение событий, модерация, поиск по базе знаний, генерация черновиков, дедупликация, анализ тональности, суммаризация. Стартовый провайдер — GigaChat; поддержка YandexGPT и локальных моделей.

9. Бизнес-модель

Коммерческий B2B-продукт с сервисной моделью: аудит бизнес-процессов УК и формализация по HelpFlow; внедрение (облако или on-premise), настройка, наполнение базы знаний, обучение; сопровождение, обновления, анализ метрик и повышение автономности.

Вариант развёртывания	Для кого
Облачный (SaaS)	Небольшие УК без IT
Коробочный (On-premise)	Крупные УК, высокие требования к данным
Гибридный	Локальные данные + облачные LLM

10. Дорожная карта (план)

Планируемые фазы разработки:

Фаза 0 (MVP): интеграция с Max Bot API, базовый интерпретатор событий, минимальный трекер задач, панель оператора, GigaChat, Docker Compose.
Фаза 1 (Ядро): оркестратор решений с уровнями автономности, модератор чата, база знаний и RAG, панель администратора, SLA-мониторинг.
Фаза 2: аналитика и дашборды, Process Mining, расширенная модерация, интеграции (1С, Битрикс24), мульти-тенант, API.
Фаза 3: мини-приложение Max для жителей, канал УК в Max, маркетплейс плагинов, самообучение, локальные LLM из коробки.

11. Безопасность и комплаенс

Шифрование в транзите и at-rest; изоляция данных между УК (tenant isolation); RBAC (оператор, администратор, контент-менеджер); аудит действий; соответствие 152-ФЗ «О персональных данных»; хранение персональных данных только на территории РФ; настраиваемые сроки хранения и право на удаление.