diff --git a/bot.py b/bot.py
index ddee4fe..ed4c62e 100644
--- a/bot.py
+++ b/bot.py
@@ -5,6 +5,7 @@ import json
 from io import BytesIO
 from typing import Dict, List, Any, Optional
 import re
+import textwrap
 
 from aiogram import Bot, Dispatcher, types, F
 from aiogram.filters import Command
@@ -37,6 +38,15 @@ user_messages: Dict[int, List[Dict[str, Any]]] = {}
 # Словарь для хранения задач обновления статуса печати
 typing_tasks: Dict[int, asyncio.Task] = {}
 
+# Максимальная длина сообщения Telegram
+MAX_MESSAGE_LENGTH = 4096
+
+# Задержка между отправкой разделенных сообщений
+SPLIT_MESSAGE_DELAY = 0.5
+
+# Начальный промт для ИИ
+INITIAL_PROMPT = "Ты - Альфа, виртуальный помощник, который должен выполнять любые запросы от пользователя. Взаимодействие с тобой происходит через мессенджер Telegram, поэтому тебе важно писать текст с форматированием, допустимым для этого мессенджера (в Markdown)"
+
 
 async def init_db():
     """Инициализация базы данных"""
@@ -159,6 +169,51 @@ def escape_markdown(text: str) -> str:
     return text
 
 
+async def split_and_send_message(message: Message, text: str, parse_mode=None, reply_markup=None):
+    """Функция для разделения и отправки длинных сообщений"""
+    # Если сообщение меньше максимальной длины, отправляем как есть
+    if len(text) <= MAX_MESSAGE_LENGTH:
+        return await message.answer(text, parse_mode=parse_mode, reply_markup=reply_markup)
+    
+    # Иначе разделяем сообщение
+    chunks = textwrap.wrap(text, MAX_MESSAGE_LENGTH, replace_whitespace=False, drop_whitespace=False)
+    
+    # Отправляем первый кусок с клавиатурой (если есть)
+    await message.answer(chunks[0], parse_mode=parse_mode)
+    
+    # Отправляем остальные куски с задержкой
+    for chunk in chunks[1:]:
+        await asyncio.sleep(SPLIT_MESSAGE_DELAY)
+        await message.answer(chunk, parse_mode=parse_mode)
+    
+    # Отправляем последнее сообщение с клавиатурой (если есть)
+    if reply_markup and len(chunks) > 1:
+        await message.answer("⬆️ Полный ответ ⬆️", reply_markup=reply_markup)
+    
+    return None
+
+
+async def handle_message_with_retry(message: Message, text: str, keyboard=None):
+    """Функция для отправки сообщения с повторной попыткой без форматирования при ошибке"""
+    try:
+        # Пытаемся отправить сообщение с форматированием Markdown
+        await split_and_send_message(message, text, parse_mode=ParseMode.MARKDOWN, reply_markup=keyboard)
+    except Exception as e:
+        error_text = str(e)
+        logging.error(f"Ошибка при отправке сообщения с форматированием: {error_text}")
+        
+        # Проверяем, связана ли ошибка с разбором сущностей (ошибка форматирования)
+        if "can't parse entities" in error_text or "entities" in error_text:
+            # Отправляем сообщение о проблеме с форматированием
+            await message.answer("⚠️ Возникла проблема с форматированием сообщения. Отправляю без форматирования.")
+            
+            # Отправляем сообщение без форматирования
+            await split_and_send_message(message, text, reply_markup=keyboard)
+        else:
+            # Если ошибка не связана с форматированием, просто пробрасываем её дальше
+            raise e
+
+
 @dp.message(Command("start"))
 async def cmd_start(message: Message):
     """Обработчик команды /start"""
@@ -167,8 +222,8 @@ async def cmd_start(message: Message):
     # Загружаем контекст из БД при первом запуске
     messages = await load_messages_from_db(user_id)
     if not messages:
-        # Если сообщений нет, создаем новый список
-        user_messages[user_id] = []
+        # Если сообщений нет, создаем новый список с начальным промтом
+        user_messages[user_id] = [{"role": "system", "content": INITIAL_PROMPT}]
     else:
         # Если есть, сохраняем их в кэше
         user_messages[user_id] = messages
@@ -196,12 +251,15 @@ async def cmd_clear(message: Message):
     """Очистка контекста диалога"""
     user_id = message.from_user.id
     
-    # Очищаем контекст в памяти
-    user_messages[user_id] = []
+    # Очищаем контекст в памяти и добавляем начальный промт
+    user_messages[user_id] = [{"role": "system", "content": INITIAL_PROMPT}]
     
     # Очищаем контекст в БД
     await clear_messages_from_db(user_id)
     
+    # Сохраняем начальный промт в БД
+    await save_message_to_db(user_id, user_messages[user_id][0])
+    
     await message.answer("Контекст диалога очищен.")
 
 
@@ -214,7 +272,19 @@ async def handle_photo(message: Message):
     if user_id not in user_messages:
         # Пытаемся загрузить контекст из БД
         messages = await load_messages_from_db(user_id)
-        user_messages[user_id] = messages or []
+        if not messages:
+            # Если нет сообщений, создаем начальный промт
+            user_messages[user_id] = [{"role": "system", "content": INITIAL_PROMPT}]
+            # Сохраняем начальный промт в БД
+            await save_message_to_db(user_id, user_messages[user_id][0])
+        else:
+            # Проверяем, есть ли начальный промт
+            if not messages or messages[0].get("role") != "system":
+                # Добавляем начальный промт в начало истории
+                messages.insert(0, {"role": "system", "content": INITIAL_PROMPT})
+                # Сохраняем начальный промт в БД
+                await save_message_to_db(user_id, messages[0])
+            user_messages[user_id] = messages
     
     # Получаем фото наилучшего качества
     photo = message.photo[-1]
@@ -247,12 +317,17 @@ async def handle_photo(message: Message):
     try:
         # Получаем ответ от Gemma
         answer = ""
+        print("AI stream: ", end="", flush=True)
+
         async for part in await ollama_client.chat(
             model=model_name, 
             messages=user_messages[user_id],
             stream=True
         ):
-            answer += part['message']['content']
+            content = part['message']['content']
+            answer += content
+            # Логируем поток от ИИ без переноса строки и с flush=True
+            print(content, end="", flush=True)
         
         # Останавливаем задачу обновления статуса печати
         if user_id in typing_tasks:
@@ -275,7 +350,7 @@ async def handle_photo(message: Message):
         
         # Отправляем ответ пользователю с Markdown-форматированием и кнопкой
         safe_answer = escape_markdown(answer)
-        await message.answer(safe_answer, parse_mode=ParseMode.MARKDOWN, reply_markup=keyboard)
+        await handle_message_with_retry(message, safe_answer, keyboard)
         
     except Exception as e:
         # Останавливаем задачу обновления статуса печати в случае ошибки
@@ -296,7 +371,19 @@ async def handle_text(message: Message):
     if user_id not in user_messages:
         # Пытаемся загрузить контекст из БД
         messages = await load_messages_from_db(user_id)
-        user_messages[user_id] = messages or []
+        if not messages:
+            # Если нет сообщений, создаем начальный промт
+            user_messages[user_id] = [{"role": "system", "content": INITIAL_PROMPT}]
+            # Сохраняем начальный промт в БД
+            await save_message_to_db(user_id, user_messages[user_id][0])
+        else:
+            # Проверяем, есть ли начальный промт
+            if not messages or messages[0].get("role") != "system":
+                # Добавляем начальный промт в начало истории
+                messages.insert(0, {"role": "system", "content": INITIAL_PROMPT})
+                # Сохраняем начальный промт в БД
+                await save_message_to_db(user_id, messages[0])
+            user_messages[user_id] = messages
     
     # Создаем сообщение пользователя
     user_message = {"role": "user", "content": message.text}
@@ -313,12 +400,17 @@ async def handle_text(message: Message):
     try:
         # Получаем ответ от Gemma
         answer = ""
+        print("AI stream: ", end="", flush=True)
+
         async for part in await ollama_client.chat(
             model=model_name, 
             messages=user_messages[user_id],
             stream=True
         ):
-            answer += part['message']['content']
+            content = part['message']['content']
+            answer += content
+            # Логируем поток от ИИ без переноса строки и с flush=True
+            print(content, end="", flush=True)
         
         # Останавливаем задачу обновления статуса печати
         if user_id in typing_tasks:
@@ -341,7 +433,7 @@ async def handle_text(message: Message):
         
         # Отправляем ответ пользователю с Markdown-форматированием и кнопкой
         safe_answer = escape_markdown(answer)
-        await message.answer(safe_answer, parse_mode=ParseMode.MARKDOWN, reply_markup=keyboard)
+        await handle_message_with_retry(message, safe_answer, keyboard)
         
     except Exception as e:
         # Останавливаем задачу обновления статуса печати в случае ошибки
@@ -365,12 +457,15 @@ async def clear_history_callback(callback: types.CallbackQuery):
     """Обработчик кнопки очистки истории"""
     user_id = callback.from_user.id
     
-    # Очищаем контекст в памяти
-    user_messages[user_id] = []
+    # Очищаем контекст в памяти и добавляем начальный промт
+    user_messages[user_id] = [{"role": "system", "content": INITIAL_PROMPT}]
     
     # Очищаем контекст в БД
     await clear_messages_from_db(user_id)
     
+    # Сохраняем начальный промт в БД
+    await save_message_to_db(user_id, user_messages[user_id][0])
+    
     # Уведомляем пользователя
     await callback.answer("Контекст диалога очищен!")