В опубликованном туториале показан практический сценарий для салона красоты: голосовой робот принимает звонок, уточняет услугу, мастера и время, проверяет свободный слот и создаёт событие в календаре. Это не автономный «сотрудник на все случаи», а связка телефонной платформы и серверной логики, которая может не дать пропущенному звонку превратиться в потерянную запись. Для понимания ограничений голосовых помощников пригодится разбор того, почему бизнесу всё ещё нужен выход на человека.
Что именно делает робот
Сценарий начинается с обычного звонка на номер салона. Робот принимает вызов и ведёт клиента по короткой цепочке: новая запись, перенос, отмена или соединение с администратором.
В учебном примере клиент просит стрижку на следующий день после шести вечера. Система сообщает свободные варианты у мастера, клиент выбирает время, а сервис резервирует слот и создаёт событие в Google Calendar. Если речь не распознана после нескольких попыток или календарь недоступен, звонок передаётся администратору.
- для новой записи робот собирает услугу, мастера и желаемое время
- при переносе сначала находит активный визит и проверяет новое время
- при отмене сначала удаляет событие из Google Calendar и только потом помечает локальную запись отменённой
Как устроена связка сервисов
За диалог отвечает Голосовой робот МТС Exolve: он обеспечивает телефонное соединение, распознаёт речь и озвучивает ответы. Flask-сервис принимает вебхуки — сообщения от телефонной платформы о звонке и действиях клиента — и управляет правилами записи.
SQLite хранит клиентов, мастеров, историю звонков и связь локальной записи с событием календаря. Google Calendar остаётся источником актуальной занятости мастеров. SQLAlchemy описывает данные в Python-коде и позволяет в будущем заменить SQLite без переписывания всей логики.
В статье используются Python 3.10+, Flask, SQLAlchemy, SQLite и Google Calendar API. Среди маршрутов есть POST /webhook/voice/incoming-call для начала звонка, POST /api/v1/booking/check-slot для проверки времени и POST /api/v1/booking/confirm для подтверждения записи. Это технические детали реализации, а не готовая услуга, доступная любому салону без настройки.
Где решение может ошибиться
Проверки нужны не только для удобства, но и для защиты расписания. Длительность услуги берётся из справочника: в примере стрижка занимает 60 минут, маникюр — 90, окрашивание — 180. Перед созданием события сервис проверяет календарь конкретного мастера и при занятости предлагает две ближайшие альтернативы.
Одного индекса по времени начала недостаточно: визиты с интервалами 18:00–19:00 и 18:30–20:00 могут иметь разные начала, но пересекаться. Поэтому пересечение дополнительно проверяется через Google Calendar. Для небольшого пилота записи к одному мастеру обрабатываются по очереди; при нескольких воркерах или контейнерах блокировку потребуется перенести на уровень базы данных или внешнего хранилища.
Наконец, робот должен уметь вовремя остановиться. Неизвестное намерение проходит через две попытки уточнения, после чего звонок переводится человеку. Именно этот запасной выход превращает автоматизацию из красивой демонстрации в более реалистичный рабочий процесс.
Что понадобится для запуска
Проект рассчитан на Python 3.10 или новее, публичный HTTPS-адрес и настроенный Google Calendar API. Нужно создать проект в Google Cloud, включить API, завести сервисный аккаунт, дать ему права на календари мастеров и заменить тестовые идентификаторы календарей на реальные.
В конфигурации предусмотрены часовой пояс салона, рабочие часы, шаг поиска слотов, номер администратора и секрет вебхука. Сервис проверяет обязательные параметры до запуска веб-сервера. Это важная часть практической ценности примера: он показывает не только разговор с роботом, но и места, где нельзя бездумно доверять автоматике.
