В ресторанном бизнесе бронирование работает так: гость звонит, менеджер занят, гость ждёт, перезванивает, не дозванивается, идёт в другое место. Или пишет в Telegram — и получает ответ через два часа, когда уже поел у конкурента.

Я управляю холдингом из шести заведений. Видел эту проблему каждый день. Не абстрактно, а в собственном P&L: потерянные брони = потерянная выручка.

Поэтому построил Agent  — AI-агента, который бронирует столики без участия человека.

Как это работает: гость пишет в Telegram на обычном языке — «столик на двоих в пятницу вечером, у окна». Бот разбирает запрос, ищет подходящий ресторан через 2ГИС API, проверяет доступность через GuestMe, бронирует и подтверждает. Всё за 30 секунд.

Технически: — Python/FastAPI на бэкенде — PostgreSQL + pgvector для RAG: бот знает меню, FAQ и особенности каждого ресторана — Whisper для распознавания голосовых сообщений, ElevenLabs для голосовых ответов — 168 автотестов (pytest), CI/CD через GitHub Actions — Деплой на Beget VPS, работает в продакшене

Самое сложное было не в коде. Промпт-инжиниринг: бот должен различать «забронируй на двоих» и «какие рестораны с верандой есть рядом». Разные интенты, разные цепочки действий. Решил через structured output + роутер интентов на уровне LLM.

Результат: бот обрабатывает запросы быстрее менеджера, не уходит на обед и не забывает перезвонить. Для ресторана это не технологическая игрушка — это решение кадровой проблемы, которое работает 24/7.

Если управляете заведением и теряете гостей на этапе бронирования — напишите, покажу демо.