15 июня 2026 года российская компания BSS выпустила третью версию платформы Dialog Composer — инструмента для создания диалоговых ботов без написания кода. Главное изменение: платформа перешла от модели, где каждый шаг бота прописан заранее, к архитектуре автономных ИИ-агентов, способных самостоятельно принимать решения в ходе разговора.
Традиционные сценарные боты работают по принципу блок-схемы: разработчик заранее описывает все возможные ветки диалога, и бот строго следует им. Такой подход надёжен, но плохо масштабируется на сложные задачи — любое отклонение клиента от ожидаемого пути ломает сценарий. ИИ-агенты на базе LLM устроены иначе: они получают набор инструментов и промпт с описанием задачи, а дальше сами решают, какой вопрос задать, какой инструмент вызвать и как использовать историю предыдущих сообщений. Dialog Composer 3.0 предоставляет визуальную среду для сборки таких агентов без написания кода.
Для разработчиков платформа открывает несколько технических возможностей. Агенты поддерживают пользовательские инструменты на Python, интеграцию с внешними сервисами через OpenAPI и подключение MCP-инструментов — протокола, который позволяет языковым моделям вызывать внешние функции стандартизированным способом. Параметры LLM — температура, лимиты токенов и количество вызовов — настраиваются гибко. Предусмотрена система версионности с возможностью отката изменений.
Архитектура агентов допускает пользовательские инструменты на Python, интеграцию через OpenAPI и подключение MCP-инструментов.
Отдельный блок обновлений касается ботов с архитектурой RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подхода, при котором модель перед ответом ищет релевантные фрагменты в базе документов. Такие боты широко используются в корпоративных справочных системах и поддержке клиентов. В DC 3.0 система логирования RAG стала детальнее: можно отслеживать время обработки запросов и видеть, какие документы запрашиваются чаще всего. Бот теперь может передавать клиенту не только сформулированный ответ, но и прямую ссылку на источник — это снижает риск галлюцинаций и повышает доверие к ответам.
Платформа также получила встроенный мониторинг одновременных текстовых и голосовых сессий в реальном времени. Раньше для оценки пиковых нагрузок инженерам приходилось вручную выгружать логи и запускать отдельные скрипты — теперь эта аналитика доступна прямо в интерфейсе. Это особенно актуально для команд, которые обслуживают крупные контакт-центры с нестабильным входящим потоком.
BSS сохранила и доработала классический no-code инструментарий для заказчиков, которым важна полная предсказуемость поведения бота. Появилось копирование нод между ветками сценария, удаление целой ветки за несколько кликов и единая настройка грамматики транскрибации на уровне всего бота — раньше её приходилось прописывать в каждом узле отдельно. По словам директора департамента голосовых цифровых технологий BSS Александра Крушинского, цель обновления — дать рынку баланс между автономными агентами и детерминированными сценариями, не вынуждая заказчика выбирать одно из двух.
