Бот сам понимает голос и текст — AI-разбор задач из контекста | n8n | Урок 6

📎Материалы и шаблоны — https://t.me/shipai_ru (хештег #курс_агенты) В 6-м уроке стартового курса показываю, как довести систему до состояния, когда она не просто помнит контекст, а начинает его понимать. В прошлом уроке мы добавили Redis, context_id и логику завершения ввода. А теперь делаем следующий шаг: подключаем ИИ внутрь процесса, добавляем транскрибацию голосовых и учим систему вытаскивать задачи из накопленного контекста. Что получится после урока: Telegram-бот принимает текст и голос, накапливает контекст, разбирает его через ИИ и превращает свободный вход в понятный список задач. Это beginner-first урок: не про кнопки n8n сами по себе, а про то, как встроить AI внутрь процесса так, чтобы система работала надежнее и понятнее. Следующий шаг в курсе: вынесем AI-разбор в отдельного агента, подключим настройки промптов и модели из базы, добавим TTL-обработку контекста и начнем использовать статусы задач. 00:00 Что меняется 01:14 Голос в общий контур 05:15 Модификация контура 07:31 Встраиваем ИИ-разбор 08:34 Используемые промпты 09:43 Подключение LLM 10:35 Разбор ответа от ИИ 11:46 Пользовательские задачи 13:36 Формирование ответа 14:21 Тесты 15:07 Инспекция выполнения 15:30 Итоги урока 16:11 Что далее 16:35 Материалы Используем в видео: Telegram Bot, n8n, Redis, OpenAI, OpenRouter, Postgres / Supabase, Google Sheets.