Перейти к содержимому

01 · ИИ-автоматизация

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.

Сценарии

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

Архитектура

Как устроен агент

Модульная архитектура для гибкой настройки под ваши задачи

  • RAG по вашей базе знаний. Агент находит релевантные документы в векторной БД и отвечает точно, без галлюцинаций.

  • Tools — действия, а не только ответы. Вызывает API, обновляет CRM, отправляет сообщения и выполняет операции в ваших системах.

  • Многошаговые рассуждения. LangGraph строит графы состояний с циклами и условиями: агент планирует, проверяет себя и доводит задачу до результата.

  • Данные под контролем. Работает на вашей инфраструктуре или в изолированном облаке, доступ разграничен по ролям, действия логируются.

Пайплайн агента

  1. LangGraph — оркестрация

  2. LlamaIndex — данные

  3. Qdrant — векторный поиск

  4. Tools — действия в ваших системах

Процесс

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

Экосистема

Смежные услуги

Telegram-ботыИнтеграции и APIВеб-приложения

Стек

Технологии разработки

Используем современный AI-стек для создания надежных интеллектуальных решений

AI-фреймворки

LangGraphLlamaIndex

Векторная БД

Qdrant

LLM-провайдеры

OpenAI APIClaude API

MLOps

Fine-tuning

Бэкенд

Python FastAPINode.js

Инфраструктура

DockerKubernetes

Базы данных

RedisPostgreSQL

Интеграции

Telegram Bot APIREST / GraphQL

Вопросы и ответы

Вопросы об ИИ-агентах

Популярные вопросы наших клиентов

Что такое ИИ-агент и чем он отличается от чат-бота?
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.
Сколько стоит разработка ИИ-агента?
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.
Что такое RAG и зачем он нужен?
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.
Какие LLM вы используете?
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.
Что такое fine-tuning и когда он нужен?
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.
Можно ли интегрировать агента с нашими системами?
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.
Как обеспечивается безопасность данных?
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.
Как обновляется база знаний агента?
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

Обсудить задачу