Исправить память AI-агента, который повторно задаёт клиентам одни и те же вопросы

Агент переписывается с поставщиками оборудования. Есть конкретная проблема: поставщик прислал фотографии и сведения, а агент позже снова запрашивает эти материалы. Нужно разобрать несколько реальных переписок, найти причину и исправить подготовку ответов. Перед новым сообщением агент должен учитывать историю компании, вложения и актуальные карточки товаров.

Результат – работающий механизм проверки контекста с демонстрацией на согласованных примерах. Задача живая: от решения зависит, будет ли общение с поставщиком нормальным и понятным. Стек – Python/Django, используются LLM. Большого бюджета сейчас нет. Хотим начать с небольшой оплачиваемой доработки.

Если Вам нравится идея делать агентов, которым можно доверить реальное общение, предложите разумный первый этап, цену и срок.