// AI-агенты

AI-агенты, которые делают работу, а не отвечают в чате.

Агент отличается от чат-бота тем, что у него есть доступ к вашим системам и право действовать: найти, посчитать, оформить, передать дальше. Мы проектируем такие агенты под конкретный процесс — с границами полномочий, логами и контролем стоимости.

Что делаем

Разбираем процесс до шагов

Сначала описываем, что именно человек делает руками и где теряется время. Агент строится под этот маршрут, а не «под ИИ вообще».

Инструменты и доступ к системам

Агент работает через инструменты: CRM, база знаний, почта, платежи, внутренние сервисы. Каждый инструмент — явный контракт, а не свободный доступ ко всему.

Границы полномочий и человек в контуре

Что агент делает сам, что показывает на подтверждение, а что не трогает никогда — решается на старте и живёт в коде, а не в промпте.

Наблюдаемость и стоимость

Логи шагов, оценка качества на ваших сценариях, мониторинг расходов на токены. Видно, что агент сделал и во что это обошлось.

// Почему мы
Агент — это продукт, а не промпт: нужны backend, интеграции и интерфейс, и всё это делает одна команда.
Опыт AI в чувствительных доменах с safety-протоколом (медицина, computer vision, GeoAI).
Считаем стоимость запуска агента заранее и закладываем контроль расходов, а не выясняем это по счёту.
Честно говорим, когда агент не нужен: часть задач дешевле закрыть обычной автоматизацией.
// Частые вопросы

Чем AI-агент отличается от чат-бота?

Чат-бот отвечает текстом. Агент выполняет шаги в ваших системах: сам находит данные, вызывает нужные инструменты и доводит задачу до результата, а не до ответа.

Что если агент сделает не то?

Поэтому границы полномочий задаются в коде: необратимые действия идут через подтверждение человека, остальное логируется пошагово и разбирается по логам.

Нужен ли нам агент или хватит автоматизации?

Если шаги процесса жёстко заданы, дешевле обычная автоматизация. Агент оправдан там, где нужно решение по ситуации: разобрать неструктурированный запрос, выбрать маршрут, собрать данные из разных мест.

На чьих моделях это работает?

Подбираем под задачу и ограничения по данным: внешние LLM-провайдеры или self-hosted модели, с учётом приватности и стоимости.

Сколько это стоит в эксплуатации?

Стоимость складывается из объёма обращений и длины контекста. Считаем оценку до старта и закладываем лимиты и мониторинг, чтобы расход не был сюрпризом.

// Читать также
Бесплатный инструмент

Чек-лист: готовы ли ваши данные к RAG

PDF, 2 страницы. Без регистрации и без почты — просто файл.

Открыть →

Есть процесс, который съедает время команды? Разберём его.

Обсудить проект