AI Agents
AI Agents Development
Проектирование и разработка AI-агентов и мультиагентных систем, которые автоматизируют сложные бизнес-процессы — исследование, анализ, квалификацию, аутрич, поддержку.
Для кого
- Компании с рутинными процессами, которые можно автоматизировать
- B2B-команды: продажи, маркетинг, поддержка, аналитика
- Продукты, которым нужен интеллектуальный ассистент
Результат
- Работающие AI-агенты в ваших процессах, а не демо
- Мультиагентная архитектура под вашу задачу
- Экономия часов ручной работы еженедельно
Какие проблемы решает
Один LLM-чат не автоматизирует бизнес-процесс. Нужны агенты с ролями, инструментами и контролем качества. Именно это мы проектируем и строим.
Для кого
Сотрудники тратят часы на исследование, сбор данных и отчёты
ChatGPT-подход не встраивается в бизнес-процессы
Нет контроля качества и безопасности AI-действий
Агенты работают по одному, без координации между этапами
LLM-вызовы без оркестрации дорожают и теряют контекст
Когда это нужно
Процесс состоит из повторяющихся шагов с данными
Нужен многоэтапный анализ: исследование → оценка → действие
AI должен работать с вашими инструментами (CRM, Telegram, API)
Требуется прозрачный и контролируемый AI-workflow
Подход
Проектируем агентов как инженерную систему: роли, инструменты, guardrails, метрики качества.
01
Discovery
Анализ задачи и поиск AI-возможностей
02
Architecture
Проектирование AI-системы: агенты, RAG, данные
03
MVP
Рабочий продукт за недели, а не месяцы
04
Production
Деплой, мониторинг, масштабирование и развитие
Техническая экспертиза
Технологии, на которых построены наши мультиагентные системы.
AI Agents
Ролевые агенты с инструментами и памятью
OpenAI / Claude / Gemini
Выбор моделей под роль и задачу
OpenRouter
Маршрутизация между моделями, контроль стоимости
RAG
Доступ агентов к корпоративным знаниям
React / Next.js
Интерфейсы для управления агентами
PostgreSQL
Хранение состояния, логов и метрик
Экспертные статьи
Как мы подходим к этой задаче в собственных продуктах — из базы знаний.
Частые вопросы
Чем AI-агент отличается от простого LLM-чата?
Агент имеет роль, инструменты (API, CRM, базы данных), память и право выполнять действия. Чат отвечает на вопросы, агент — выполняет работу и возвращает результат.
Сколько агентов нужно для нашего процесса?
Зависит от процесса. Обычно 2-5 специализированных агентов: исследователь, аналитик, исполнитель, контролёр качества. Мы проектируем минимально достаточную архитектуру.
Как вы контролируете качество и ошибки агентов?
У каждого агента есть задачи, guardrails и формат вывода. Все действия логируются, есть ручной review-режим для критичных шагов и метрики качества.
Агенты смогут работать с нашими инструментами?
Да. Мы подключаем агентов к вашим API и системам: CRM, Telegram, email, внутренние базы. Доступы и права разграничиваются по ролям.
Как быстро запускается первый агент?
Рабочий прототип одного агента — обычно 1-3 недели. Полная мультиагентная система — от 4 до 10 недель в зависимости от числа интеграций.
Это заменит сотрудников?
Нет. Агенты берут на себя рутину: сбор данных, подготовку, черновики. Люди принимают решения и контролируют результат — такова архитектура, которую мы строим.