Почта, которая понимает, что делать:
Дата статьи
23 сентября 2026г.
Автор статьи
Сергей Сащенко
Время на прочтение
7 минут
Почта, которая понимает, что делать: как Аргус переводит правила пользователя в действия
Обычные почтовые правила хорошо работают там, где условие можно описать заранее: отправитель такой-то, тема содержит определённое слово, письмо пришло в конкретную папку. Но рабочая переписка редко устроена настолько предсказуемо. Одно и то же намерение может быть сформулировано десятками способов.
Мы сделали Аргуса — интеллектуального помощника для работы с электронной почтой внутри Microsoft Teams. Пользователь описывает правило обычным языком, Аргус анализирует содержание новых писем и выполняет заданные действия: классифицирует, перемещает, помечает, пересылает, удаляет письмо или готовит ответ. Главное здесь не автоматическое перемещение сообщений, а работа со смыслом письма и формирование ответа с учётом конкретного контекста.
Обычные почтовые правила хорошо работают там, где условие можно описать заранее: отправитель такой-то, тема содержит определённое слово, письмо пришло в конкретную папку. Но рабочая переписка редко устроена настолько предсказуемо. Одно и то же намерение может быть сформулировано десятками способов.
Мы сделали Аргуса — интеллектуального помощника для работы с электронной почтой внутри Microsoft Teams. Пользователь описывает правило обычным языком, Аргус анализирует содержание новых писем и выполняет заданные действия: классифицирует, перемещает, помечает, пересылает, удаляет письмо или готовит ответ. Главное здесь не автоматическое перемещение сообщений, а работа со смыслом письма и формирование ответа с учётом конкретного контекста.
Почта уже давно обрабатывается не только людьми
В июне 2026 года iXBT со ссылкой на данные Cloudflare писал, что автоматизированный трафик впервые превысил человеческий. По данным Cloudflare, доля ботов в разные моменты составляла от 52% до 62%, а за рассматриваемые семь дней — около 57,4% против 42,5% человеческого трафика. Cloudflare связывает рост в том числе с распространением ИИ-агентов, которые получают информацию из интернета и выполняют действия от имени пользователей.
Это данные об интернет-трафике, а не об электронной почте. Их не стоит напрямую переносить на корпоративную переписку. Но тенденция показательна: всё больше коммуникаций создаётся, обрабатывается и инициируется автоматизированными системами.
Для почты это означает другую проблему.
Когда сообщения создаются людьми и ботами, приходят в разных форматах и содержат разный контекст, правила вида «если тема содержит слово X — переместить письмо в папку Y» начинают быстро упираться в свои ограничения.
Проблема уже не только в том, что написано в теме письма. Нужно определить, зачем человек написал и что с этим письмом следует сделать.
Это данные об интернет-трафике, а не об электронной почте. Их не стоит напрямую переносить на корпоративную переписку. Но тенденция показательна: всё больше коммуникаций создаётся, обрабатывается и инициируется автоматизированными системами.
Для почты это означает другую проблему.
Когда сообщения создаются людьми и ботами, приходят в разных форматах и содержат разный контекст, правила вида «если тема содержит слово X — переместить письмо в папку Y» начинают быстро упираться в свои ограничения.
Проблема уже не только в том, что написано в теме письма. Нужно определить, зачем человек написал и что с этим письмом следует сделать.
Аргус работает не с ключевым словом, а с намерением
Представим обычную ситуацию. На корпоративный адрес приходит резюме кандидата.
В одном письме человек может написать:
«Прошу рассмотреть моё резюме на имеющиеся у вас вакансии».
В другом:
«Буду признателен, если сможете рассмотреть мою кандидатуру».
В третьем вообще не будет слова «вакансия»: кандидат отправит резюме и коротко опишет опыт, рассчитывая на подходящую позицию.
Для классического правила приходится заранее перечислять варианты формулировок. Для Аргуса пользователь задаёт смысл:
«Если это просьба рассмотреть резюме на какую-либо вакансию или должность...»
Дальше правило может продолжиться действиями:
«...перемести письмо в «Отказы», отметь прочитанным и подготовь вежливый ответ кандидату: сообщи, что резюме обязательно рассмотрят и при заинтересованности свяжутся с ним».
Аргус анализирует письмо, сопоставляет его содержание с условием правила и формирует последовательность действий.
Пользователю не нужно знать, как устроена семантическая классификация или какая модель анализирует текст. Он описывает желаемое поведение на человеческом языке.
В одном письме человек может написать:
«Прошу рассмотреть моё резюме на имеющиеся у вас вакансии».
В другом:
«Буду признателен, если сможете рассмотреть мою кандидатуру».
В третьем вообще не будет слова «вакансия»: кандидат отправит резюме и коротко опишет опыт, рассчитывая на подходящую позицию.
Для классического правила приходится заранее перечислять варианты формулировок. Для Аргуса пользователь задаёт смысл:
«Если это просьба рассмотреть резюме на какую-либо вакансию или должность...»
Дальше правило может продолжиться действиями:
«...перемести письмо в «Отказы», отметь прочитанным и подготовь вежливый ответ кандидату: сообщи, что резюме обязательно рассмотрят и при заинтересованности свяжутся с ним».
Аргус анализирует письмо, сопоставляет его содержание с условием правила и формирует последовательность действий.
Пользователю не нужно знать, как устроена семантическая классификация или какая модель анализирует текст. Он описывает желаемое поведение на человеческом языке.
Самая сложная часть — не удалить письмо, а правильно на него ответить
Переместить письмо в папку технически проще, чем написать нормальный ответ.
Если компания получает предложение о сотрудничестве, ответ «Спасибо, нам не интересно» формально закрывает задачу. Но такой ответ мало учитывает содержание конкретного обращения.
Аргус получает само письмо и инструкцию пользователя. Поэтому задача формулируется иначе:
«Если это предложение какого-либо сотрудничества — отметить прочитанным, подготовить вежливый отказ и удалить письмо».
При этом текст ответа генерируется не по одному заранее записанному шаблону. Модель видит контекст конкретного сообщения и формирует ответ под него.
Это принципиальная разница между автоответчиком и интеллектуальной обработкой почты.
Автоответчик выбирает текст из заранее подготовленного набора.
Аргус сначала определяет, что происходит в письме, затем применяет правило и только после этого формирует ответ в соответствии с заданной пользователем инструкцией.
Если компания получает предложение о сотрудничестве, ответ «Спасибо, нам не интересно» формально закрывает задачу. Но такой ответ мало учитывает содержание конкретного обращения.
Аргус получает само письмо и инструкцию пользователя. Поэтому задача формулируется иначе:
«Если это предложение какого-либо сотрудничества — отметить прочитанным, подготовить вежливый отказ и удалить письмо».
При этом текст ответа генерируется не по одному заранее записанному шаблону. Модель видит контекст конкретного сообщения и формирует ответ под него.
Это принципиальная разница между автоответчиком и интеллектуальной обработкой почты.
Автоответчик выбирает текст из заранее подготовленного набора.
Аргус сначала определяет, что происходит в письме, затем применяет правило и только после этого формирует ответ в соответствии с заданной пользователем инструкцией.
Пользователь сначала учит Аргуса, а потом передаёт ему рутину
Автоматически отправлять ИИ-ответы на почту без контроля пользователя — плохая идея для первого запуска.
Поэтому Аргус использует другой механизм.
После срабатывания правила он отправляет пользователю карточку в Microsoft Teams:
Правило готово сработать
Правило «Просьба рассмотреть резюме на какую-либо вакансию или должность» требует подтверждения.
Тема:Резюме От: Stepan Ivanov
Draft-ответ:
«Здравствуйте! Благодарим за интерес к нашей вакансии. Мы обязательно изучим ваше резюме и в случае заинтересованности свяжемся с вами в ближайшее время».
Пользователь видит исходное письмо, правило и подготовленный ответ. После этого он может применить правило или пропустить срабатывание и скорректировать настройки.
Это важный элемент архитектуры продукта: автономность не включается вслепую.
Пользователь сначала наблюдает за результатами работы правила. Если несколько срабатываний проходят корректно, он может нажать «Включить автоприменение». После этого карточки-подтверждения перестают приходить, а правило начинает работать самостоятельно.
При необходимости режим можно отменить через панель «Правила».
Поэтому Аргус использует другой механизм.
После срабатывания правила он отправляет пользователю карточку в Microsoft Teams:
Правило готово сработать
Правило «Просьба рассмотреть резюме на какую-либо вакансию или должность» требует подтверждения.
Тема:Резюме От: Stepan Ivanov
Draft-ответ:
«Здравствуйте! Благодарим за интерес к нашей вакансии. Мы обязательно изучим ваше резюме и в случае заинтересованности свяжемся с вами в ближайшее время».
Пользователь видит исходное письмо, правило и подготовленный ответ. После этого он может применить правило или пропустить срабатывание и скорректировать настройки.
Это важный элемент архитектуры продукта: автономность не включается вслепую.
Пользователь сначала наблюдает за результатами работы правила. Если несколько срабатываний проходят корректно, он может нажать «Включить автоприменение». После этого карточки-подтверждения перестают приходить, а правило начинает работать самостоятельно.
При необходимости режим можно отменить через панель «Правила».
Одно правило может описывать целый сценарий
У обычной системы фильтров действия часто привязаны к простым условиям. У Аргуса условие и последовательность действий задаются вместе.
Например:
ЕСЛИсемантическое: «предложение какого-либо сотрудничества» ТОотметить прочитанным; ответить отправителю: «Вежливо отказать»; удалить письмо.
Или:
ЕСЛИсемантическое: «просьба рассмотреть резюме на какую-либо вакансию или должность» ТО переместить в «Отказы»; отметить прочитанным; подготовить ответ кандидату.
При этом пользователь не ограничен заранее заданным набором фраз. Правило формулируется произвольным человеческим языком.
Это меняет сам процесс настройки.
Раньше пользователь настраивал фильтр.
Теперь он описывает сотруднику задачу.
Например:
ЕСЛИсемантическое: «предложение какого-либо сотрудничества» ТОотметить прочитанным; ответить отправителю: «Вежливо отказать»; удалить письмо.
Или:
ЕСЛИсемантическое: «просьба рассмотреть резюме на какую-либо вакансию или должность» ТО переместить в «Отказы»; отметить прочитанным; подготовить ответ кандидату.
При этом пользователь не ограничен заранее заданным набором фраз. Правило формулируется произвольным человеческим языком.
Это меняет сам процесс настройки.
Раньше пользователь настраивал фильтр.
Теперь он описывает сотруднику задачу.
Аргус не заменяет человека — он забирает у него повторяющуюся работу
Здесь легко неправильно позиционировать продукт как «ИИ, который самостоятельно ведёт почту».
Для корпоративного использования точнее другая модель.
Человек определяет, как должна обрабатываться определённая категория писем. Аргус распознаёт эту категорию, применяет правило и, в зависимости от настроек, либо ждёт подтверждения, либо действует самостоятельно.
В результате пользователь один раз формулирует логику работы, проверяет её на реальных письмах и затем передаёт рутинные операции автоматике.
Это особенно заметно там, где письма похожи по смыслу, но сильно различаются по формулировкам.
Для корпоративного использования точнее другая модель.
Человек определяет, как должна обрабатываться определённая категория писем. Аргус распознаёт эту категорию, применяет правило и, в зависимости от настроек, либо ждёт подтверждения, либо действует самостоятельно.
В результате пользователь один раз формулирует логику работы, проверяет её на реальных письмах и затем передаёт рутинные операции автоматике.
Это особенно заметно там, где письма похожи по смыслу, но сильно различаются по формулировкам.
Данные остаются внутри корпоративного контура
Для корпоративной почты вопрос автоматизации нельзя отделять от вопроса безопасности.
Аргус работает с содержимым реальной переписки. В письмах могут находиться персональные данные, коммерческие условия, внутренние документы и другая информация, которую компания не должна отправлять во внешние сервисы.
В реализации Аргуса данные не покидают корпоративный контур.
Это принципиальное требование к подобному классу систем. Интеллектуальная обработка почты не должна означать автоматическую передачу корпоративной переписки наружу.
При этом конкретная архитектура размещения, используемые модели, права доступа и политики хранения должны определяться требованиями конкретного заказчика и его ИБ.
Аргус работает с содержимым реальной переписки. В письмах могут находиться персональные данные, коммерческие условия, внутренние документы и другая информация, которую компания не должна отправлять во внешние сервисы.
В реализации Аргуса данные не покидают корпоративный контур.
Это принципиальное требование к подобному классу систем. Интеллектуальная обработка почты не должна означать автоматическую передачу корпоративной переписки наружу.
При этом конкретная архитектура размещения, используемые модели, права доступа и политики хранения должны определяться требованиями конкретного заказчика и его ИБ.
Когда такой подход не сработает
Аргус не стоит воспринимать как систему, которой достаточно один раз написать «разбирай мою почту», после чего она безошибочно будет принимать любые решения.
Есть сценарии, где автоматизация требует дополнительных ограничений.
Если правило сформулировано слишком расплывчато, модель может неправильно интерпретировать намерение письма. Если одна категория писем содержит разные бизнес-сценарии, одного правила может быть недостаточно. Для критичных сообщений может потребоваться обязательное подтверждение человека.
Есть и организационная сторона. Заказчику нужно определить, какие действия разрешено выполнять автоматически, какие требуют подтверждения, какие категории сообщений нельзя обрабатывать без участия сотрудника.
Поэтому Аргус предусматривает постепенный переход от контроля к автономной работе.
Сначала пользователь проверяет срабатывания. Затем включает автоматическое применение только для тех правил, которым доверяет.
Есть сценарии, где автоматизация требует дополнительных ограничений.
Если правило сформулировано слишком расплывчато, модель может неправильно интерпретировать намерение письма. Если одна категория писем содержит разные бизнес-сценарии, одного правила может быть недостаточно. Для критичных сообщений может потребоваться обязательное подтверждение человека.
Есть и организационная сторона. Заказчику нужно определить, какие действия разрешено выполнять автоматически, какие требуют подтверждения, какие категории сообщений нельзя обрабатывать без участия сотрудника.
Поэтому Аргус предусматривает постепенный переход от контроля к автономной работе.
Сначала пользователь проверяет срабатывания. Затем включает автоматическое применение только для тех правил, которым доверяет.
Что потребуется от заказчика
Для запуска не требуется заранее описывать все возможные варианты писем.
Понадобится определить:
• какие категории сообщений сотрудники хотят обрабатывать автоматически;
• какие действия допустимы без подтверждения;
• для каких операций обязательно участие человека;
• какие почтовые папки, категории и политики уже используются;
• какие требования предъявляются к хранению и обработке корпоративной переписки.
Дальше правила можно формировать непосредственно на естественном языке и проверять на реальных сообщениях.
Понадобится определить:
• какие категории сообщений сотрудники хотят обрабатывать автоматически;
• какие действия допустимы без подтверждения;
• для каких операций обязательно участие человека;
• какие почтовые папки, категории и политики уже используются;
• какие требования предъявляются к хранению и обработке корпоративной переписки.
Дальше правила можно формировать непосредственно на естественном языке и проверять на реальных сообщениях.
Следующий шаг — проверить Аргуса на своей реальной переписке
Не нужно сразу автоматизировать всю почту.
Возьмите одну повторяющуюся категорию писем — например, резюме, коммерческие предложения или типовые обращения. Сформулируйте для неё правило обычным языком, прогоните его в режиме подтверждения и посмотрите несколько реальных срабатываний.
Если результаты устраивают, включите автоприменение.
Именно на этом этапе становится понятно, насколько интеллектуальная обработка подходит конкретному почтовому процессу: не на демонстрационном примере, а на реальной переписке компании.
Возьмите одну повторяющуюся категорию писем — например, резюме, коммерческие предложения или типовые обращения. Сформулируйте для неё правило обычным языком, прогоните его в режиме подтверждения и посмотрите несколько реальных срабатываний.
Если результаты устраивают, включите автоприменение.
Именно на этом этапе становится понятно, насколько интеллектуальная обработка подходит конкретному почтовому процессу: не на демонстрационном примере, а на реальной переписке компании.