Платформа Staqflow открыла публичный доступ и добавила интеграцию с GigaChat API
Staqflow позволяет создавать и менять сценарии автоматизации в визуальном редакторе или через ИИ-клиента по протоколу MCP. Пользователь описывает задачу словами в Claude, ChatGPT, Cursor, Codex, GigaCode или другом клиенте с поддержкой MCP, после чего система формирует workflow в его рабочем пространстве. Получившийся процесс можно открыть на канве, проверить по шагам и отредактировать вручную.
Одной из доступных возможностей стала интеграция с GigaChat API. Модели Сбера можно включать в разные этапы рабочего процесса: строить Telegram-ботов поддержки, которые принимают текст, голосовые сообщения, фото и файлы; разбирать входящие письма и заявки с сайта в структурированные данные для CRM; распознавать фото накладных и чеков для загрузки в учётную систему, например в 1С; писать описания товаров для маркетплейсов; готовить сводки по звонкам и чатам.
Для подключения пользователь получает ключ авторизации в личном кабинете GigaChat API, выбирает тариф (для физических лиц, для юридических лиц или корпоративный) и указывает ключ в Staqflow. Дальше платформа берёт техническую часть на себя: сама получает и обновляет токен доступа, срок жизни которого составляет 30 минут, а корневой сертификат поставляется вместе с платформой. Список доступных моделей подтягивается из проекта пользователя в GigaChat API.
Для работы с текстом в Staqflow используется узел «Языковая модель»: в нём пользователь выбирает провайдера GigaChat и нужную модель. Узел поддерживает три режима передачи диалога: одиночный запрос, последовательность реплик строками или полную историю в виде JSON-массива, полученного от предыдущих узлов. Последний вариант можно применять в чат-ботах, которым необходимо учитывать контекст переписки.
Ответ модели можно получить в виде текста или структурированных данных по заданной JSON-схеме. Пользователь описывает необходимые поля. Например, категорию обращения, срочность и сумму, а Staqflow сам переводит схему в формат GigaChat и передаёт полученный объект следующим узлам процесса без дополнительного парсинга. В запрос с помощью выражений можно подставлять текст письма, поля сделки, сообщения из Telegram и другие данные процесса. Среди настроек генерации — температура, лимит токенов ответа, top_p, seed для повторяемых ответов и таймаут для длинных ответов. Для отладки можно включить вывод сырого ответа провайдера.
Для обработки изображений предусмотрен узел «Анализ изображения». Он принимает файлы JPEG и PNG, загружает их в хранилище GigaChat и передаёт в диалог только идентификатор файла. После получения ответа Staqflow удаляет файл из хранилища GigaChat, чтобы изображения не накапливались в аккаунте пользователя в Сбере. Узел применяется для анализа фотографий чеков и накладных, скриншотов ошибок, фотографий товаров и документов. Результат можно получить в формате JSON по заданной схеме.
Сценарии с GigaChat можно дополнить распознаванием речи через SaluteSpeech, доступный в Staqflow в узле «Распознавание речи». Например, платформа может принять голосовое сообщение, преобразовать его в текст, а затем передать текст в GigaChat для подготовки ответа или краткой выжимки.
Стоит отметить, что в Staqflow доступно более 2800 интеграций с российскими и глобальными сервисами, включая 1С, Bitrix24, amoCRM, Telegram, MAX, Wildberries, Ozon, ЮKassa, Т-Банк, МойСклад, СДЭК, сервисы Яндекса, Postgres, ClickHouse и Google Sheets. К процессу можно подключить собственный API или добавить код на JavaScript и Python в узле.
Данные Staqflow хранятся на территории России, платформа соответствует требованиям Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных», а программное обеспечение включено в Единый реестр российского ПО.
С помощью Staqflow компании уже сейчас могут автоматизировать:
- синхронизацию заказов, клиентов и остатков между магазином, CRM и учётной системой;
- работу ИИ-агентов, которые сами выбирают инструменты: поиск по базе, вызов API, уточняющий вопрос;
- ETL- и data pipelines с живым превью данных на каждом шаге;
- DevOps-сценарии, включая реакции на события GitHub и GitLab, деплой и on-call-эскалации;
- внутренние процессы: согласования, напоминания, отчётность и онбординг сотрудников.
