AI Agents
AI Agents Development
Design and development of AI agents and multi-agent systems that automate complex business workflows — research, analysis, qualification, outreach, support.
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
Research, requirements and AI opportunity analysis
02
Architecture
AI system design: agents, RAG, data layer
03
MVP
Working product delivered in weeks, not months
04
Production
Deployment, monitoring, scaling and iteration
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
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.