diff --git a/backend/agent.py b/backend/agent.py
index 12f1ac0..87cd197 100644
--- a/backend/agent.py
+++ b/backend/agent.py
@@ -5,7 +5,8 @@ from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
 from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
 from langchain_community.vectorstores import Clickhouse, ClickhouseSettings
 from langchain_community.embeddings import DeepInfraEmbeddings
-from redis.asyncio import Redis
+from redis import Redis
+from redis.asyncio import Redis as AsyncRedis
 
 SYSTEM_PROMPT = """
 Ты — карьерный копилот для ИТ.
@@ -24,6 +25,7 @@ SYSTEM_PROMPT = """
 """
 
 redis = Redis(host=os.getenv("REDIS_HOST", "127.0.0.1"))
+async_redis = AsyncRedis(host=os.getenv("REDIS_HOST", "127.0.0.1"))
 llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-5")
 embedding = DeepInfraEmbeddings(model_id="Qwen/Qwen3-Embedding-8B")
 vectorstore = Clickhouse(embedding, ClickhouseSettings(
@@ -36,18 +38,18 @@ vectorstore = Clickhouse(embedding, ClickhouseSettings(
 search_tool = DuckDuckGoSearchRun()
 
 
-async def get_relevant_vacancies(requirements: str):
+def get_relevant_vacancies(requirements: str):
     """Получает релевантные вакансии из базы данных по переданным требованиям."""
     formatted_vacancies = ""
-    for document in await vectorstore.asimilarity_search(requirements, k=5):
+    for document in vectorstore.similarity_search(requirements, k=5):
         metadata = document.metadata
         formatted_vacancies += f"chat_id = {metadata['chat_id']}\ntelegram_id = {metadata['telegram_id']}\n{document.page_content}"
     return formatted_vacancies
 
 
-async def get_user_resume(user_id: int):
+def get_user_resume(user_id: int):
     """Получает резюме пользователя для подбора вакансий."""
-    resume_bytes = await redis.get(user_id)
+    resume_bytes = redis.get(user_id)
     return resume_bytes.decode("utf-8") if resume_bytes else ""
 
 
diff --git a/backend/bot.py b/backend/bot.py
index c5ee2bd..e69bc86 100644
--- a/backend/bot.py
+++ b/backend/bot.py
@@ -2,12 +2,13 @@ import sys
 
 sys.path.append(".")
 
+import asyncio
 import os
 import io
 import traceback
 from telegram import Update, ReplyKeyboardMarkup
 from telegram.ext import filters, ApplicationBuilder, MessageHandler, CommandHandler, ContextTypes
-from backend.agent import agent, redis
+from backend.agent import agent, async_redis
 from pypdf import PdfReader
 
 VACANCIES = "👥 Вакансии"
@@ -21,7 +22,7 @@ async def start(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
 
 async def prompt(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
     if update.message.text == RESUME:
-        resume = await redis.get(update.effective_user.id)
+        resume = await async_redis.get(update.effective_user.id)
         text = "Пришли мне файл с твоим резюме, чтобы я смог найти подходящие вакансии на основе твоих компетенций!"
         if resume:
             text = "Я уже получил твое резюме. Если хочешь его обновить, пришли мне новый файл!"
@@ -34,7 +35,8 @@ async def prompt(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
 
     message = await context.bot.send_message(update.effective_chat.id, "📝 Обрабатываю твой запрос. Пожалуйста, подождите...")
 
-    response = await agent.ainvoke(
+    response = await asyncio.to_thread(
+        agent.invoke,
         input={"messages": [{"role": "user", "content": f"user_id = {update.effective_user.id}\n{user_prompt}"}]},
         config={"configurable": {"thread_id": update.effective_user.id}},
     )
@@ -57,7 +59,7 @@ async def handle_document(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
     await file.download_to_memory(buffer)
     reader = PdfReader(buffer)
     resume = "\n".join(page.extract_text() for page in reader.pages)
-    await redis.set(update.effective_user.id, resume)
+    await async_redis.set(update.effective_user.id, resume)
 
     await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="Отлично! Запомнил Ваше резюме.")