Перейти к содержимому
🧠Искусственный интеллект

ИИ-агенты, которые решают задачи, а не просто отвечают

Создаём интеллектуальных агентов на базе LLM: отвечают на вопросы по базе знаний, выполняют многошаговые задачи, интегрируются с вашими системами.

Какие задачи решают агенты

Автоматизируем бизнес-процессы с помощью интеллектуальных агентов

💬

Консультационные агенты

Отвечают на вопросы клиентов по базе знаний компании, документации, FAQ

  • RAG по документам
  • Многоязычность
  • 24/7 доступность
💰

Агенты продаж

Квалифицируют лиды, отвечают на вопросы о продукте, помогают с выбором

  • CRM интеграция
  • Lead scoring
  • Персонализация
📊

Аналитические агенты

Анализируют данные, строят отчеты, отвечают на вопросы по метрикам

  • SQL генерация
  • Data visualization
  • Insights
⚙️

Агенты автоматизации

Выполняют рутинные задачи: создают документы, заполняют формы, обновляют данные

  • API интеграции
  • Workflow automation
  • Task execution
👥

HR и рекрутинг

Скрининг резюме, первичное собеседование, ответы на вопросы кандидатов

  • Resume parsing
  • Skill matching
  • Scheduling
🏢

Внутренние ассистенты

Помогают сотрудникам с внутренними процессами, документами, регламентами

  • Knowledge base
  • Process guidance
  • Onboarding
🔬Возможности

Что умеют наши агенты

Современные технологии для создания интеллектуальных решений

📚

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Агент отвечает на вопросы по вашей базе знаний точно и без галлюцинаций

🔧

Tools (Инструменты)

Агент может вызывать API, обновлять CRM, отправлять сообщения и выполнять действия

🧩

Multi-step reasoning

LangGraph позволяет строить сложные цепочки рассуждений и принятия решений

Как устроен агент

Модульная архитектура для гибкой настройки под ваши задачи

🔗

LangGraph — ядро агента

Фреймворк для построения графов состояний и управления логикой агента с циклами и условиями

🦙

LlamaIndex — работа с данными

Индексация документов, построение RAG-пайплайнов, связь LLM с вашими данными

🎯

Qdrant — векторное хранилище

Быстрый поиск похожих документов для RAG с миллисекундной латентностью

🔧

Tools — инструменты агента

Кастомные функции для взаимодействия с API, базами данных, внешними сервисами

Как мы работаем

От идеи до работающего агента в продакшне

01

Discovery

Определяем задачи, сценарии использования и источники данных

02

Прототип

Создаем MVP агента, тестируем на реальных кейсах

03

Разработка

Расширяем функционал, добавляем tools и интеграции

04

Запуск

Деплоим, мониторим качество, обучаем команду

Связанные услуги

ИИ-агенты часто дополняются другими решениями

Технологии разработки

Используем современный AI-стек для создания надежных интеллектуальных решений

🔗

LangGraph

AI Framework

🦙

LlamaIndex

AI Framework

🎯

Qdrant

Vector DB

🧠

OpenAI API

LLM Provider

🤖

Claude API

LLM Provider

⚙️

Fine-tuning

ML Operations

🐍

Python FastAPI

Backend

🟢

Node.js

Backend

🐳

Docker

Инфраструктура

Kubernetes

Инфраструктура

🔴

Redis

Кэширование

🗄️

PostgreSQL

База данных

📬

Telegram Bot API

Интеграции

🔌

REST / GraphQL

Интеграции

Вопросы об ИИ-агентах

Популярные вопросы наших клиентов

ИИ-агент — это автономная система на базе LLM, которая может планировать действия, использовать инструменты (tools), взаимодействовать с внешними системами и принимать решения. В отличие от простого чат-бота, агент может выполнять многошаговые задачи: искать информацию, делать запросы к API, обновлять данные в CRM и т.д.
Стоимость зависит от сложности. RAG-система с базой знаний — от 800 000 ₽, LangGraph агент с инструментами — от 1 200 000 ₽, комплексное решение с fine-tuning — от 2 000 000 ₽. Точная стоимость определяется после брифа и зависит от объёма работ, интеграций и состава команды.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, которая позволяет LLM отвечать на вопросы по вашей базе знаний (документы, FAQ, инструкции). Мы индексируем ваши данные в векторной БД (Qdrant), и агент находит релевантную информацию перед ответом. Это исключает "галлюцинации" и делает ответы точными.
Работаем с OpenAI (GPT-4), Anthropic (Claude), а также open-source моделями (LLaMA, Mistral). Выбор зависит от задачи: для сложных рассуждений — GPT-4/Claude, для высокой нагрузки — fine-tuned open-source модели. Можем использовать несколько моделей в одном агенте для оптимизации cost/quality.
Fine-tuning — дообучение базовой модели на ваших данных для улучшения качества в специфичных задачах. Нужен, когда требуется особый стиль ответов, знание специфичной терминологии или снижение стоимости inference при высокой нагрузке. Обычно рекомендуем начать с RAG и переходить к fine-tuning по мере необходимости.
Да, создаем tools (инструменты) для агента, которые позволяют ему взаимодействовать с вашими API, базами данных, CRM, Telegram и другими системами. Агент может автоматически создавать задачи в Jira, обновлять CRM, отправлять уведомления и выполнять другие действия.
Данные обрабатываются на вашей инфраструктуре или в изолированном облаке. Для чувствительных данных используем on-premise LLM. Доступ к агенту разграничивается по ролям, все действия логируются.
Предоставляем интерфейс для загрузки и обновления документов. Новые данные индексируются автоматически — агент начинает использовать их сразу после загрузки. Можно настроить автоматическую синхронизацию с вашими источниками.

Готовы автоматизировать с ИИ?

Расскажите о задаче — получите предварительную оценку решения бесплатно

Получить оценку бесплатно →