Ведёт стажёра по воронке
От первого контакта с лидом до сделки AURA подсказывает, что делать дальше и когда нельзя терять темп.
AURA — AI for real estate
Рынок недвижимости становится технологичнее и взрослее
Самообучающаяся AI-система, которая помогает агентам и стажёрам принимать честные и обоснованные решения быстрее и точнее, чем вчера.
Возможности
Память бизнеса, а не история чата
Память бизнеса, а не история чата
AURA накапливает не просто диалоги, а структурированные знания: сделки, решения, кейсы, законы. Через год работы — это база знаний ~1 GB, которую вы можете скопировать на флешку и передать вместе с бизнесом.
Модель — расходник, знания — актив
Через 2-3 года появится GPT-50 или Opus-48. Вы просто меняете движок — вся накопленная память остаётся. В отличие от AI-агентов, которые привязывают вас к провайдеру, AURA даёт vendor lock на ваши данные.
Работает там, где AI-агенты пасуют
AI-агенты дороги, непредсказуемы и не накапливают контекст. AURA решает конкретную задачу: собирает знания бизнеса, структурирует их и делает доступными. Не чат, не бот — операционная система памяти бизнеса.
О системе
Что такое AURA.KIM
AURA.KIM — это AI-система для агентства недвижимости, которая берёт на себя роль наставника, координатора и внешней памяти бизнеса. Она помогает стажёрам работать по воронке, подсказывает следующий шаг, следит за качеством, хранит знания и поддерживает принятие решений.
Хранит знания агентства
Скрипты, возражения, кейсы, правила и опыт не исчезают, а становятся системным активом.
Помогает принимать решения
Анализирует рынок, подсказывает действия, выявляет пробелы, удерживает курс в длинных процессах.
Безопасно улучшает себя
Умеет находить слабые места, предлагать улучшения и обновляться без хаотической самоперезаписи.
Как работает
Как работает AURA.KIM в реальном рабочем дне
Пошаговый сценарий: от утреннего планирования до вечернего закрепления результатов.
1
AURA формирует план дня
Список приоритетных действий: кому позвонить, по каким лидам нужен follow-up, какие показы или задачи нельзя пропустить.
2
Подсказывает, как действовать
Скрипты, контекст, предыдущая история клиента — всё, чтобы выбрать правильный тон общения и ничего не упустить.
3
Стажёр сообщает результат
Вместо ручного заполнения множества полей — просто текст о том, что произошло: звонок, показ, отказ, интерес, новые данные.
4
AURA фиксирует и осмысляет
Сохраняет событие, обновляет контекст, учитывает изменения в воронке и понимает, какой шаг нужен дальше.
5
Помогает в сложных ситуациях
Если стажёр буксует или идёт в тупик, AURA предлагает вариант действия, а при необходимости эскалирует на более высокий уровень.
6
Каждый день система умнее
Типовые ошибки, новые возражения и удачные решения попадают в память и усиливают систему — без ручного администрирования.
Архитектура
AURA.KIM — это новый тип CRM
Традиционная CRM — это учёт. AURA.KIM — это система, которая ведёт человека и процесс, накапливает знания и подсказывает следующий шаг.
| Обычная CRM | AURA.KIM |
|---|---|
| Хранит данные | Ведёт человека и процесс |
| Требует ручного обновления | Интерпретирует события из свободного текста |
| Показывает статусы | Подсказывает следующий шаг |
| Даёт учёт | Даёт обучение, контроль и память |
| Статична | Эволюционирует через proposal-flow |
Возможности
01
Ведёт людей, а не карточки
Стажёр не заполняет CRM — AURA направляет его действия и фиксирует результат из естественного диалога.
02
Шесть ролей вместо одного бота
Многоуровневая агентная архитектура с разделением ответственности — от общения до изменения кода.
03
Собственная многослойная память
Знания принадлежат системе, не зависят от одной сессии и накапливаются со временем между всеми ролями.
04
Метод ОКК против деградации контекста
Авторское архитектурное решение, которое удерживает связность длительных процессов без потери нити.
05
Спроектирована под реальные процессы агентства
Не абстрактный конструктор, а система с заложенной отраслевой логикой: воронка продаж, типовые возражения, юридические проверки, длинные циклы сделок.
Архитектура
Внутри AURA.KIM работают шесть ролей, а не один бот
Каждая роль отвечает за свой тип работы — от общения со стажёром до безопасного изменения кода.
C
Colleague
Фронтовая роль. Общается со стажёром, отвечает на вопросы, ведёт по процессу, использует знания системы в реальном времени.
I
Intern
Внутренний виртуальный тестировщик. Проверяет систему на прочность, задаёт вопросы, выявляет слабые места.
R
Researcher
Исследовательский контур. Ищет новую информацию, пополняет знания, расширяет интеллектуальную базу.
T
Teacher
Методист и редактор. Превращает выводы в оформленные правила, скрипты и содержимое knowledge-слоя.
E
Executor
Технический исполнитель. Вносит изменения в код и инфраструктуру по утверждённым решениям.
M
Mentor
Арбитр и директор. Принимает решения по изменениям, управляет безопасной эволюцией системы.
Память
Память принадлежит системе, а не одной сессии
AURA.KIM не живёт внутри одного диалога. Память вынесена в отдельный системный слой и сохраняется между сессиями, ролями и событиями.
Рабочая
Что важно прямо сейчас
Текущий контекст сессии: активные лиды, незавершённые действия, последние сообщения и приоритеты на сегодня.
Эпизодическая
Что происходило в кейсах
История реальных взаимодействий: звонки, показы, переговоры, результаты и обстоятельства каждого события.
Семантическая
Знания о мире и рынке
Устойчивые сведения: законы, процедуры, скрипты, правила, типовые возражения и рыночная аналитика.
Процедурная
Как должна работать система
Архитектура ролей, маршруты принятия решений, proposal-flow и правила безопасной эволюции.
Архитектура
Авторская архитектура: 4-слойная память и самообучаемый модуль
AURA.KIM — не просто бот с историей диалога. Это многослойная система, где каждый слой отвечает за свой тип сохранения и обработки информации.
Слой 1 · Rules
Жёсткие правила поведения
Этика, 115-ФЗ, архитектурные ограничения — то, что нельзя нарушить ни при каких обстоятельствах. Базовый контур безопасности системы.
Слой 2 · Docs
Документированная база знаний
Скрипты, возражения, кейсы, процедуры — всё, что агентство накопило как опыт. Хранится в knowledge-слое и доступно всем ролям.
Слой 3 · Vectors
Векторная семантическая память
Эмбеддинги и поиск по смыслу. Система находит релевантные фрагменты даже тогда, когда точное совпадение слов отсутствует.
Слой 4 · Internet
Исследовательский контур реального времени
RSS-ридеры, прямые URL, browser-scrape. Система сама добывает свежие данные с рынка — новости, аналитику, изменения законодательства.
Композитный скоринг
Многовекторная оценка релевантности
Каждый фрагмент знаний оценивается не по одному критерию, а по нескольким независимым измерениям. Система учитывает смысловую близость, актуальность, важность и контекст запроса — и взвешивает эти сигналы, чтобы найти наиболее релевантный ответ.
Самообучаемый модуль оценки
Анализ стажёра без анкетирования
Система наблюдает за структурой запросов стажёра, частотой обращения к знаниям, качеством построения воронки — и автоматически определяет тип мышления. На основе этих данных адаптирует стиль ответа, подбирает примеры и глубину объяснения без участия наставника-человека.
Технология памяти
Как AURA работает с прошлыми знаниями
Мы сравнили AURA с ведущими подходами к управлению памятью AI-систем. Наш agentic pipeline позволяет модели самой решать какие знания искать, а не проходить жёсткий линейный конвейер.
Agentic pipeline вместо линейного
В отличие от Mem0 и MemGPT, AURA не проходит жёсткий конвейер «правила → документы → знания». Модель сама определяет какие источники нужны под конкретный запрос: законы, база знаний, прецеденты Mentor или интернет.
5 источников, а не 2-3
Большинство RAG-систем (Mem0, Claude project memory) используют один-два слоя. AURA подключает правила, шаблоны, базу знаний, прецеденты Mentor и интернет — с приоритизацией по типу запроса.
Cross-role recall между ролями
Cursor и Claude изолированы по проектам. AURA передаёт знания между ролями: то что решил Mentor — становится доступно Colleague при ответе стажёру. Нет потери контекста между уровнями системы.
Данные под вашим контролем — от SQLite до PostgreSQL
AURA не привязывает вас к облаку. Данные хранятся на вашей инфраструктуре — от SQLite на MacBook до PostgreSQL на выделенном сервере. За год накапливается несколько десятков гигабайт, а в случае крупного бизнеса — терабайты. Это управляемый объём для любой современной базы данных. Вы не теряете контроль ни на одном этапе роста.
AURA — это HDI бизнеса: знания вплетены в систему, а не привязаны к модели
Большинство AI-решений ждут LLM, которая сама будет учиться и не забывать. AURA реализует этот принцип уже сегодня — но не в весах модели, а в слоях обвязки: правила, знания, прецеденты, регуляторы, история диалогов с halfLife-приоритетами. Это сумма знаний вашего бизнеса, отчуждаемая и независимая от модели под капотом — сегодня DeepSeek, завтра Opus-48, послезавтра AGI. Модель — расходник. AURA — память бизнеса.
Исследователи из Google (Titans, 2025) доказали: data-dependent decay позволяет нейросети запоминать только новое, не деградируя. Мы реализовали тот же принцип через scope-based halfLife. Математика та же — разница в том, что мы не трогаем веса модели, а управляем памятью внешнего слоя.
Результаты
Как AURA.KIM меняет эффективность агентства
Система не стоит на месте: чем дольше она работает в агентстве, тем глубже понимает бизнес и точнее подсказывает действия.
~20%
Первые месяцы
Система аккумулирует знания для стажёра: базовые скрипты, типовые возражения, правила воронки. Оценка на основе внутренних метрик пилотного внедрения.
~80%
Полгода и далее
AURA.KIM накапливает знания, необходимые для обучения нового стажёра и ведения экспертов в воронке продаж. Оценка на основе внутренних метрик пилотного внедрения.
🧠
Внешний электронный мозг и правая рука эксперта
Опытные агенты получают усилитель: система подсказывает по рынку, напоминает о follow-up, держит контекст сложных сделок и страхует от потери фокуса в длинных переговорах.
Система прошла пилотное внедрение в агентстве недвижимости. Ядро архитектуры спроектировано как независимое от отрасли — слой бизнес-логики настраивается под конкретные процессы. Архитектура спроектирована под процессы агентства недвижимости и учитывает отраслевую специфику: воронку продаж, возражения, юридические проверки, длинные циклы сделок.
Подход
Как строили CRM раньше — и как строим мы
Классическая CRM — это штат специалистов и годы разработки под каждый бизнес. AURA.KIM заменяет целые роли одной системой, которая настраивается под процесс, а не наоборот.
| Раньше (классическая CRM) | Теперь (AURA.KIM) |
|---|---|
| Аналитик собирал требования и описывал процессы | Система анализирует паттерны работы и адаптируется сама |
| Команда разработчиков писала код под каждую задачу | Один AI Systems Architect настраивает агентов под процесс |
| Копирайтер готовил скрипты продаж вручную | Teacher собирает знания из реального опыта и ошибок |
| Администратор вручную обновлял справочники и базу | Researcher добывает данные с рынка и пополняет базу сам |
| Каждый новый процесс — новый цикл разработки | Эволюция через proposal-flow без остановки системы |
С AURA.KIM нужен один архитектор вместо целого штата
AI Systems Architect — профиль, который будет дефицитом минимум 2-3 года. Multi-agent системы, MCP, локальные LLM, агентные пайплайны — это не мода, а новый стандарт построения бизнес-систем. AURA.KIM спроектирована вокруг этой архитектуры с самого начала: не как CRM, которую нужно дорабатывать годами, а как самообучаемая система, где один человек настраивает ядро — и оно растёт само.
Демо
Живая система: как выглядят интерфейсы AURA.KIM
Не концепция, а работающий продукт. Telegram-бот, Chrome-расширение, дашборд — все части системы работают в связке.
Telegram-бот с агентной логикой
Стажёр общается с Colleague — бот понимает контекст, ведёт по воронке, подсказывает следующий шаг и фиксирует результат.
Chrome-расширение
Агент видит подсказки прямо на сайтах объявлений. Рекомендации по объекту, скрипты звонков и статус воронки — без переключения окон.
Динамический дашборд
Под задачу формируется на лету — под уровень и статус стажёра, агента, эксперта или собственника. Воронка, знания, Researcher — вся картина в реальном времени.
AURA · Mercato CRM — концепт Spatial CRM
Единого экрана нет — есть пространство сделки: объекты недвижимости, стадия переговоров, детальная timeline коммуникаций и следующее лучшее действие с оценкой вероятности. Интерфейс показывает не «карточку клиента», а живое состояние сделки.
Окно из блоков — как AURA формирует интерфейс
Интерфейс не рисуется заранее: под задачу сотрудника AURA сама собирает рабочее окно из блоков — карточка сделки, чат, календарь, подсказки, графики. Панели здесь намеренно «разлетаются» за края экрана — это изобразительный приём, а не скриншот: он показывает, что AURA собирает вокруг задачи целое пространство инструментов, а не запирает её в одном плоском окне приложения. В реальной системе каждый блок просто займёт своё место на экране — но именно то, которое нужно прямо сейчас.
* Иллюстрации — концепт-рендеры по техническому заданию, реальный интерфейс AURA может отличаться. Скриншоты работающих интерфейсов будут добавлены после завершения пилотного цикла.
Технология
Метод ОКК: как AURA не теряет нить в длинной работе
Одна из главных проблем длинных AI-сессий — постепенная деградация контекста. Метод ОКК — авторский архитектурный подход, который использует специальную точку переключения между режимами работы. В этот момент система консолидирует контекст, сохраняет важное в устойчивую память и продолжает без грубого обнуления. Метод обеспечивает связность работы на всём протяжении — от планирования до результата.
Борется с context decay — предотвращает постепенную потерю релевантного контекста в длинных AI-сессиях.
Не требует перезапуска сессии — контекст консолидируется без грубого обнуления и потери наработок.
Удерживает ход сложной работы — подходит для длительных продуктивных AI-сценариев с разветвлённой логикой.
О проекте
О проекте
Aura.kim развивается с 2023 года как отдельный AI-проект на стыке недвижимости, агентных систем, памяти и архитектуры интеллектуальных решений.
MVP включает Telegram-бота с агентной логикой, Chrome-расширение для бесшовной интеграции и локальное развёртывание на собственном сервере. Многоконтурное тестирование, автоматическая добыча знаний из интернета, самообучаемый модуль оценки стажёра — все компоненты работают в единой связке.
Технологический стек: Multi-agent оркестрация (6 ролей), RAG + векторная семантическая память, поддержка нескольких LLM-провайдеров — от облачных API до локальных моделей. Собственные разработки: канал связи между компонентами системы, сервер пакетной обработки структурированной информации, CLI для автоматического сбора данных. Инструментарий: Node.js / Express, SQLite, Chrome Extension MV3.
AI-студия Aura — разработка авторских архитектурных решений для реального бизнеса. Продуктовый подход: от идеи до работающей инсталляции под процессы конкретной компании.
Развитие с 2023 года
Архитектура: 6 ролей, 4-слойная память, proposal-flow
Стек: Multi-agent оркестрация, RAG, векторная память, несколько LLM-провайдеров
Собственные разработки: канал связи агентов, пакетная обработка данных, автосбор информации
Контакты
Посмотреть AURA.KIM в действии
Если интересно обсудить пилот, демонстрацию или совместное развитие — напишите.