AI агенты
Пачка как среда для AI-агентов
Пачка — готовая среда для ваших AI-агентов. Упомяните агента в треде — остальное он сделает сам. Агент находится внутри разговора, видит контекст и действует автономно.
- Агент — участник команды — действует как сотрудник: читает обсуждения, создаёт задачи, отправляет результаты. Ответственность остаётся за человеком, агент выполняет работу
- Треды как единица работы — каждый тред изолирован, агент видит только его содержимое и отвечает туда же, не загрязняя общий чат
- Сквозные треды — упомяните любого сотрудника в треде, и он увидит весь контекст, даже если не состоит в исходном чате. Один тред — единая точка координации между людьми и агентом
Пример работы AI-агента в треде Пачки
Читает тред, ищет ответ в базе знаний, отвечает в тот же тред
Читает историю треда, формирует заголовок и описание, создаёт задачу в трекере
Получает заявку в канале, уточняет детали через форму, маршрутизирует ответственному
Запрашивает статус CI-проверок, находит упавший джоб, читает логи и отвечает с диагнозом
Скачивает файл по ссылке из репозитория или веб-страницы, анализирует и отвечает в тред
Находит сайт компании, определяет размер команды, собирает ключевую информацию в отчёт
Следит за сообщениями в канале, при триггере отправляет уведомление или выполняет действие
Приветствует нового сотрудника, отправляет инструкции, помогает настроить профиль
Напоминает о задачах, готовит дайджест непрочитанного, собирает повестку к встрече
Отвечает на типовые вопросы от коллег, пока вы заняты, используя контекст ваших проектов
Находит все треды и сообщения, где вас упомянули, и собирает краткую сводку
Как это работает
Получение события
Агент получает события через исходящий вебхук — упоминание по имени, ответ в тред или личное сообщение боту.
Сбор контекста
Агент читает историю сообщений и информацию о чате, чтобы понять контекст запроса.
- GETСписок сообщений чата — история сообщений треда или чата
- GETИнформация о чате — участники и тема чата
Выполнение действий
Агент выполняет нужные действия — отправляет сообщения, создаёт задачи, вызывает внешние сервисы. Реакция-индикатор показывает пользователю, что агент работает.
- POSTНовое сообщение — отправить сообщение в канал или беседу
- POSTНовый тред — создать тред и ответить
- POSTНовая реакция — поставить реакцию-индикатор
Ответ
Результат агент отправляет обратно в тред или в личные сообщения и снимает реакцию-индикатор.
- POSTНовое сообщение — отправить результат
- DELETEУдаление реакции — снять реакцию-индикатор
Практические советы
- Реакции как индикатор — агент ставит реакцию (например, ⏳) при получении запроса и снимает по завершении. Пользователь сразу видит, что агент работает
- Один бот — один агент — создайте отдельного бота для каждого агента, чтобы разделить права и логику
- Контекст из треда — читайте историю треда перед ответом, а не только последнее сообщение. Так агент учитывает весь контекст разговора
- Обработка ошибок — если агент не может выполнить задачу, пусть он ответит в тред с пояснением, а не молчит. Прозрачность действий важнее идеального результата
Ресурсы для AI-агентов
Agent Skills (SKILL.md)
Описание API в формате skill-файлов для подключения к AI-агентам. Каждый скилл покрывает одну предметную область и содержит пошаговые сценарии с curl-примерами, обработку ошибок и gotchas.
| Скилл | Описание |
|---|---|
pachca-messages | Отправка сообщений, ответы в треды, загрузка файлов, кнопки, реакции |
pachca-chats | Управление каналами и беседами, участники, архивация, экспорт |
pachca-users | Управление сотрудниками и тегами (группами) |
pachca-profile | Профиль текущего пользователя, статус, кастомные поля |
pachca-bots | Боты, входящие/исходящие вебхуки, разворачивание ссылок |
pachca-forms | Интерактивные формы с полями ввода и кнопками |
pachca-tasks | Создание и управление задачами (напоминаниями) |
pachca-security | Журнал аудита событий и DLP-система |
Скиллы соответствуют спецификации Agent Skills и Agent Skills Discovery RFC, совместимы с 40+ AI-агентами через Skills CLI.
Другие форматы
Краткая сводка документации со ссылками на страницы в markdown-формате. Соответствует стандарту llms.txt.
Полная документация в одном файле для загрузки в контекст агента. Содержит все руководства и описания методов.
OpenAPI 3.0 спецификация для кодогенерации, парсинга и автоматического создания клиентов.
Документация Пачки в Context7 — MCP-сервер с актуальной документацией для AI-агентов.
Любая страница документации доступна в markdown-формате — добавьте .md к адресу страницы. Например: /guides/webhook.md
Как подключить Пачку к вашему агенту
Через Agent Skills (рекомендуется)
Универсальный способ для 40+ AI-агентов (Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf, Continue и др.).
Команда автоматически определит установленные агенты и подключит скиллы Пачки. Агент получит пошаговые сценарии для всех типичных задач — от отправки сообщений до работы с формами.
Через Context7 MCP
Для AI-агентов с поддержкой MCP (Claude Code, Cursor, Windsurf и др.). Context7 — MCP-сервер, который отдаёт актуальную документацию прямо в контекст агента. Документация Пачки доступна по адресу context7.com/pachca/openapi.
Для других агентов добавьте MCP-сервер https://mcp.context7.com/mcp в настройках. Чтобы агент использовал документацию Пачки, добавьте в промпт use context7 или настройте это через правила агента.
Через llms-full.txt
Подходит для агентов, которые не поддерживают формат Agent Skills, но позволяют загружать текст в контекст (ChatGPT, собственные агенты на базе LLM).
Через OpenAPI-спецификацию
Подходит для кодогенераторов (openapi-generator, Kiota, Orval) и агентов, которые умеют работать с OpenAPI напрямую (GPT Actions).