Помогаем командам перейти от «чата с ИИ» к агентам, которые выполняют реальную работу: собирают данные, проверяют условия, создают задачи, обновляют документы и фиксируют результат.
Подбираем стек под ваши процессы, настраиваем контроль и запускаем пилот — один измеримый сценарий с понятным результатом.
AI-агент — это не ассистент в окне чата, а исполнитель в вашем процессе. Он работает по цели, а не по одному сообщению: получает контекст из ваших систем, выполняет цепочку шагов и оставляет след действий, который можно проверить.
Чат-бот в основном отвечает на сообщения. AI-агент может выполнять последовательность действий: получить данные, проверить условия, создать задачу, обновить документ, вызвать API, отправить отчёт и зафиксировать результат.
Сбор и сведение информации из источников: рынок, конкуренты, отраслевые данные, документы.
Первичная обработка обращений, ответы со ссылками на базу знаний, маршрутизация на специалистов.
Квалификация лидов, подготовка писем, обновление CRM-записей по итогам коммуникаций.
Рутинные задачи разработки, ревью кода, прогон проверок, обновление документации.
Прогон сценариев, фиксация дефектов, регрессионные проверки по расписанию.
Сводки по задачам, отчётность, аналитика метрик, подготовка презентаций из данных.
Базовые LLM для логики агентов и генерации ответов.
Подключение агентов к вашим данным и сервисам: CRM, GitHub, документы, API.
Координация людей и агентов: задачи, статусы, аудит действий и контроль процессов.
Каталог готовых AI-ассетов, MCP-коннекторов, skills и workflow bundles.
Оркестрация автоматизаций и связка агентов с внешними системами.
Стек подбираем под задачу — не навязываем одну платформу. При необходимости используем локальные LLM для закрытого контура (self-hosted AI →).
Каждый агент работает с явными правами и оставляет аудит-лог действий. Вы видите, что именно агент сделал, к каким данным обращался и какой результат зафиксировал.
Выбираем один сценарий с измеримым эффектом — рутинная повторяющаяся задача с понятным результатом.
Собираем агента на готовом стеке, подключаем к данным через MCP и настраиваем права доступа.
Запускаем в контролируемом режиме, снимаем метрики, проверяем качество и безопасность действий.
Расширяем на смежные процессы — с учётом опыта пилота и накопленных данных.
Чат-бот в основном отвечает на сообщения. AI-агент может выполнять последовательность действий: получить данные, проверить условия, создать задачу, обновить документ, вызвать API, отправить отчёт и зафиксировать результат.
С одного измеримого сценария: рутинная, повторяющаяся задача с понятным результатом. Аудит процесса помогает выбрать точку входа с максимальным эффектом — обычно это занимает один короткий разговор.
Да, если доступ выдан по принципу минимальных прав и каждое действие логируется. Агент работает только с явно разрешёнными данными, а аудит-лог фиксирует все его действия — вы видите, что и когда он сделал.
Claude, GPT и, при необходимости, локальные LLM для закрытого контура (см. self-hosted AI →). Стек подбираем под задачу — не навязываем одну платформу.
Один из инженеров команды свяжется с вами в течение рабочего дня.
Спасибо — заявка получена. Свяжемся с вами в течение рабочего дня.
