Как мы строим AI-продукты, без хайпа.
Записки из инженерной практики: что нужно, чтобы AI-функция доехала от демо до production, где такие системы ломаются и когда они не нужны вовсе. Без обзоров и выдуманных цифр.
Платформы для AI-агентов 2026: что выбрать бизнесу
Одиннадцать платформ, за что каждая берёт деньги, где у неё потолок и что из этого работает из России. Все цифры — с публичных страниц вендоров, проверены 6 сентября 2026, с указанием источника. Без рейтингов и «топ-10»: выбор зависит от того, что вы строите, а не от места в списке.
→ AI-агенты10 мин чтенияn8n или своя разработка: где проходит граница
n8n закрывает больше задач, чем принято думать, и мы сами регулярно советуем начать с него. Но у конструктора есть граница, и проходит она не по сложности сценария, а по цене ошибки, конкурентности и правам доступа. Разбираем, как считать заранее и в какой момент дешевле написать код.
→ Автоматизация процессов9 мин чтенияГотовый чат-бот или свой: считаем стоимость владения
Коробочный бот запускается за неделю и выглядит дешевле в десять раз. Разница появляется не в первый месяц, а там, где бот должен посмотреть в вашу систему, ответить по вашим документам и честно передать человеку. Разбираем, из чего складывается счёт на два года и как выбрать, не переплатив ни в одну сторону.
→ AI-чат-боты9 мин чтенияНарезка документов для RAG: почему чанки важнее модели
Плохой ответ RAG-системы почти всегда родом не из модели, а из нарезки. Разбираем, как резать регламенты, договоры, PDF-сканы и тикеты поддержки, что ломается на корпусе из десятков тысяч длинных документов и как понять, что виновата именно нарезка.
→ RAG и база знаний8 мин чтенияКак обновлять базу знаний RAG, не останавливая систему
Демо живёт на статичном корпусе, продакшн — на меняющемся. Разбираем инкрементальное обновление вместо полной переиндексации, подмену индекса без рестарта, удаление документов и то, какие метрики показывают деградацию поиска раньше, чем о ней сообщат пользователи.
→ RAG и база знаний9 мин чтенияКак создать ИИ-агента: что нужно кроме промпта
Промпт и модель — меньшая часть работы. Агент становится рабочим, когда у него есть инструменты, границы полномочий, состояние, журнал и контроль стоимости. Разбираем по шагам, из чего он собран, как довести его до production и где он ломается.
→ AI-агенты8 мин чтенияЧто такое RAG и когда он нужен бизнесу
RAG — это ответы модели по вашим документам, а не по интернету, с видимым источником под каждым утверждением. Разбираем, из чего он состоит, где теряется качество на нарезке и обновлении, как считать, что он работает, и когда он не нужен.
→ RAG и база знаний