Telegram AI Task Manager Agent: керування завданнями природною мовою прямо в чаті

Ключова експертиза в проєкті

• AI Agents & Workflow Automation: AI-агент з пам'яттю та інструментами, що розуміє намір користувача й виконує дії з завданнями.
• Business Process Automation: усунення розриву між місцем постановки задачі та місцем її фіксації.
• Prompt Engineering: системний промпт, який стабільно розпізнає різні формулювання завдань.
• Conversational Interfaces: побудова бота, з яким команда спілкується звичайними повідомленнями, без кнопок і команд.

Контекст

Проєктна команда з 8 осіб, менеджери та виконавці, координувала роботу через Telegram-чати. Завдання формулювалися у довільній формі під час переписки. Потім їх доводилося вручну переносити в таск-менеджер, відмічати виконані й шукати актуальний список.

Проблема

• Втрата доручень. Щотижня губилося приблизно 5–7 дрібних завдань у потоці повідомлень.
• Перемикання між інструментами. Відкривати таск-менеджер під час оперативної переписки було незручно, тому завдання відкладали «на потім».
• Втрата часу. Ручний пошук і актуалізація списку справ забирали приблизно 30–40 хвилин на день на всю команду.

Рішення

Аналіз показав, що головна проблема — розрив між чатом, де ставиться задача, і таск-менеджером, де вона фіксується. Тому замість ще одного інструмента я створив Telegram-бота на n8n з AI Agent. Бот розуміє природну мову й сам керує базою завдань через підключені інструменти. Команді не потрібно змінювати звичну поведінку: достатньо написати повідомлення в чат.

Процес та архітектура

Етап 1. Прийом і відправка повідомлень

Telegram Trigger приймає повідомлення користувачів, а вузол Send a text message повертає відповіді. Так весь діалог відбувається в Telegram.

Етап 2. Архітектура агента

Вузол AI Agent разом з OpenRouter Chat Model розпізнає намір користувача. Він визначає, чи потрібно додати завдання, позначити виконаним чи показати список.