Отличная идея! Sub-prompt для определения состояния — это элегантное решение, которое даст вам больше контроля и точности. Вот как это реализовать:

## 🎯 Архитектура с Sub-prompt для состояний

### 1. **Создаем отдельную таблицу для правил состояний**
```sql
CREATE TABLE flbot.dialog_state_rules (
  tenant_id TEXT REFERENCES flbot.tenants(tenant_id),
  state_classifier_prompt TEXT NOT NULL,
  state_transitions JSONB NOT NULL,
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);

-- Пример данных
INSERT INTO flbot.dialog_state_rules (tenant_id, state_classifier_prompt, state_transitions) VALUES (
  'dreamfl',
  'Определи состояние диалога на основе сообщения. Верни ТОЛЬКО одно слово из списка: greeting, consultation, flower_selection, order_details, order_confirmed',
  '{
    "allowed_transitions": {
      "greeting": ["consultation", "flower_selection"],
      "consultation": ["flower_selection", "greeting"],
      "flower_selection": ["order_details", "consultation"],
      "order_details": ["order_confirmed", "flower_selection"],
      "order_confirmed": ["greeting"]
    }
  }'
);
```

### 2. **Модифицируем workflow - добавляем ноду определения состояния**

```mermaid
graph LR
    A[Webhook] --> B[Extract Context]
    B --> C[Get Dialog History]
    C --> D[AI State Classifier]
    D --> E[Main AI Agent]
    E --> F[Send Response]
```

### 3. **Новая нода "AI State Classifier" (перед основным AI Agent)**
```javascript
// Промпт для определения состояния
const statePrompt = `
Ты - классификатор состояний диалога. 
Анализируй ТОЛЬКО последнее сообщение и историю.

СОСТОЯНИЯ:
- greeting: приветствие, первый контакт
- consultation: вопросы о сервисе (доставка, время работы, оплата)
- flower_selection: выбор цветов, просмотр каталога
- order_details: уточнение деталей заказа (адрес, время)
- order_confirmed: подтверждение заказа

История диалога:
{{ $json.dialogHistory }}

Последнее сообщение: "{{ $json.messageText }}"
Предыдущее состояние: {{ $json.previousState || 'none' }}

Верни ТОЛЬКО одно слово - название состояния.
`;

// Используем более легкую модель для классификации
return {
  model: "gemini-1.5-flash", // или даже GPT-3.5
  temperature: 0, // Для консистентности
  maxTokens: 10
};
```

### 4. **Обновляем основной промпт**
```javascript
// Теперь основной промпт получает уже определенное состояние
const mainPrompt = `
...ваш текущий промпт...

ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ ДИАЛОГА: {{ $json.detected_state }}

Действуй согласно этому состоянию:
${stateActions[detectedState]}
`;
```

### 5. **Реализация в n8n (добавляем 2 ноды)**

#### Нода 1: "Get State Classifier Rules"
```sql
SELECT 
  state_classifier_prompt,
  state_transitions
FROM flbot.dialog_state_rules
WHERE tenant_id = '{{ $json.tenantId }}';
```

#### Нода 2: "AI State Classifier" (новый AI Agent)
```javascript
{
  "promptType": "define",
  "text": "={{ $('Get State Classifier Rules').item.json.state_classifier_prompt }}\n\nИстория: {{ $json.dialogHistory }}\nСообщение: {{ $json.messageText }}",
  "options": {
    "temperature": 0,
    "maxTokens": 20
  }
}
```

## 🔥 Преимущества этого подхода:

### 1. **Точность определения состояний**
- Специализированный промпт только для классификации
- Можно использовать более дешевую/быструю модель
- Temperature = 0 для консистентности

### 2. **Гибкость настройки**
```sql
-- Легко менять правила для разных тенантов
UPDATE flbot.dialog_state_rules 
SET state_classifier_prompt = 'Новые правила...'
WHERE tenant_id = 'jewelry_shop';
```

### 3. **Контроль переходов**
```javascript
// Проверяем разрешенные переходы
const allowedTransitions = stateTransitions.allowed_transitions[previousState];
if (!allowedTransitions.includes(detectedState)) {
  // Логируем аномалию
  console.warn(`Unexpected transition: ${previousState} -> ${detectedState}`);
}
```

### 4. **Аналитика состояний**
```sql
-- Добавляем логирование
CREATE TABLE flbot.state_transitions_log (
  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
  tenant_id TEXT,
  session_id TEXT,
  from_state TEXT,
  to_state TEXT,
  message_text TEXT,
  confidence DECIMAL,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
);
```

## 💡 Продвинутые фичи:

### 1. **Confidence Score**
```javascript
// Просим AI вернуть уверенность
const statePrompt = `
...определи состояние...
Верни в формате: STATE_NAME:CONFIDENCE
Пример: flower_selection:0.95
`;
```

### 2. **Fallback логика**
```javascript
if (confidence < 0.7) {
  // Используем предыдущее состояние или consultation
  detectedState = previousState || 'consultation';
}
```

### 3. **Кэширование частых переходов**
```javascript
// Redis кэш для популярных фраз
const cachedState = await redis.get(`state:${tenantId}:${messageHash}`);
if (cachedState) return cachedState;
```

## ✅ Итоговая архитектура:
```
1. Webhook → Extract Context
2. Get Dialog History (Redis)
3. AI State Classifier (определяет состояние)
4. Main AI Agent (использует определенное состояние)
5. Parse & Send Response
```

Это решение даст вам:
- **Точное определение состояний** даже для сложных случаев
- **Экономию токенов** (классификатор использует меньше контекста)
- **Гибкость настройки** под разные бизнесы
- **Аналитику** по переходам между состояниями

как ты считаешь лучше написать микросервис и обращаться по апидля н8н и все это сделать при помощи н8н