Бот больше не теряет контекст — Redis и память процесса | n8n | Урок 5
📎Материалы к уроку — https://t.me/shipai_ru (хештег #курс_агенты) В 5-м уроке продолжаем собирать Telegram ИИ-секретаря как первый intake-agent внутри минимальной мультиагентной схемы. В прошлом уроке система уже научилась ставить внутренние задачи в шину через Supabase / Postgres. Но оставалась проблема: бот видел каждое новое сообщение как отдельный вход. Сегодня добавляем Redis как слой краткосрочной памяти и состояния процесса. Теперь система умеет: — помнить активный контекст пользователя — понимать, где новая мысль, а где продолжение предыдущей — обновлять тот же контекст, а не плодить новые записи — завершать ожидание ввода по кнопке Это важный шаг перед следующим уроком, где подключим ИИ и научим систему разбирать накопленный вход в структуру задачи. 00:00 Что меняется 00:44 План урока 00:59 Redis: что и зачем 02:07 Обновленная система 03:30 Модификация 1.1 05:40 Подключение к Redis 06:11 Модификация 1.2 14:37 Модификация 1.3 17:22 Модификация 2 21:43 Тесты 22:10 Итог урока 22:37 Что дальше 23:02 Материалы Что уже есть в курсе: Урок 1 — первая полезная автоматизация Урок 2 — маршрутизация и выбор сценария Урок 3 — Google Sheets как пользовательский слой Урок 4 — Supabase / Postgres как внутренняя шина задач Урок 5 — Redis как оперативная память и состояние процесса Этот курс — не про кнопки n8n. Это путь к первой полезной AI-системе: Telegram → логика → пользовательский слой → шина задач → память → AI → первый агент. Подойдет, если хочешь разобраться в: n8n для начинающих, Supabase, Postgres, AI-автоматизации, Telegram-ботах, шине задач, базах данных для автоматизации, AI-системах и логике автоматизатора.
📎Материалы к уроку — https://t.me/shipai_ru (хештег #курс_агенты) В 5-м уроке продолжаем собирать Telegram ИИ-секретаря как первый intake-agent внутри минимальной мультиагентной схемы. В прошлом уроке система уже научилась ставить внутренние задачи в шину через Supabase / Postgres. Но оставалась проблема: бот видел каждое новое сообщение как отдельный вход. Сегодня добавляем Redis как слой краткосрочной памяти и состояния процесса. Теперь система умеет: — помнить активный контекст пользователя — понимать, где новая мысль, а где продолжение предыдущей — обновлять тот же контекст, а не плодить новые записи — завершать ожидание ввода по кнопке Это важный шаг перед следующим уроком, где подключим ИИ и научим систему разбирать накопленный вход в структуру задачи. 00:00 Что меняется 00:44 План урока 00:59 Redis: что и зачем 02:07 Обновленная система 03:30 Модификация 1.1 05:40 Подключение к Redis 06:11 Модификация 1.2 14:37 Модификация 1.3 17:22 Модификация 2 21:43 Тесты 22:10 Итог урока 22:37 Что дальше 23:02 Материалы Что уже есть в курсе: Урок 1 — первая полезная автоматизация Урок 2 — маршрутизация и выбор сценария Урок 3 — Google Sheets как пользовательский слой Урок 4 — Supabase / Postgres как внутренняя шина задач Урок 5 — Redis как оперативная память и состояние процесса Этот курс — не про кнопки n8n. Это путь к первой полезной AI-системе: Telegram → логика → пользовательский слой → шина задач → память → AI → первый агент. Подойдет, если хочешь разобраться в: n8n для начинающих, Supabase, Postgres, AI-автоматизации, Telegram-ботах, шине задач, базах данных для автоматизации, AI-системах и логике автоматизатора.