Разработка AI-агентов для бизнеса

Закажите разработку ИИ-агента под задачи вашего бизнеса: от автоматизации отдельных операций до выполнения последовательности действий в корпоративных системах.

Оставить заявку

Кейсы разработки и внедрения ИИ

Python / React / Electron.js

AI-ассистент для управления потоком задач

Desktop-приложение с ИИ для автоматического извлечения задач из мессенеджеров. LLM обработка данных, самообучающиеся автотесты и экономия 5-8 часов в неделю на менеджера.

Node.js / Битрикс / MAX / ИИ

AI-подборщик бытовой техники для EKROM

Смотреть все кейсы

Какие задачи решают ИИ-агенты

Продажи и обработка заявок

Агент получает информацию о клиенте и сделке, помогает обрабатывать обращения, готовить коммерческие предложения и документы на основе данных из подключённых систем.

Клиентская поддержка

Обрабатывает типовые обращения, находит информацию о продуктах и условиях обслуживания. Передаёт сотруднику вопросы, требующие дополнительной проверки или решения.

Работа с документами

Извлекает сведения из договоров, счетов и других документов, проверяет заданные поля, структурирует результаты и передаёт данные в подключённую систему.

Внутренние бизнес-процессы

В индивидуальном проекте агенту можно поручить цепочку операций с данными и подключёнными инструментами. Сценарий, права на действия и точки согласования проектируем под процесс заказчика.

Аналитика и отчётность

Для задач аналитики можно разработать агента, который получает данные из разрешённых источников и готовит сводки по заданным показателям. Состав расчётов определяется при проектировании.

Корпоративные знания

Находит информацию в инструкциях, регламентах и базе знаний компании. Использует найденные материалы для подготовки ответов и выполнения рабочих задач.

Товары, заказы и каталоги

Агент получает характеристики товаров, сведения об остатках и статусах заказов из подключённых систем. Помогает находить нужные позиции в каталоге и проверять информацию по заказам.

Как ИИ-агент выполняет задачу

Агент получает запрос пользователя или событие из системы и обращается к разрешённым источникам: данным сделки, каталогу, документам или базе знаний. Языковая модель выбирает доступные функции в рамках настроенного сценария, а подключённые инструменты получают данные или выполняют предусмотренные операции через API.

Результат возвращается пользователю либо в корпоративную систему. Для действий, которые нельзя выполнять без проверки, предусматриваем подтверждение сотрудником. Последовательность операций и условия остановки определяются при проектировании.

Интеграция ИИ-агентов с корпоративными системами

Интегрируем ИИ-агентов с системами продаж и учёта, корпоративными знаниями, сайтами, приложениями и каналами коммуникации. Настраиваем обмен данными и доступ к функциям через API и другие доступные механизмы подключения. Конкретные системы и разрешённые действия определяем при проектировании.

CRM: Битрикс24, amoCRM
1С и ERP
Складские системы
Корпоративные Wiki и Confluence
Файловые хранилища
B2B-порталы
Интернет-магазины
Личные кабинеты
Мессенджеры и почта
Документооборот
Базы данных и аналитика
REST API

Разработка и внедрение ИИ-агентов под ключ

Анализ задачи

Изучаем бизнес-процесс, существующие системы и данные. Определяем задачи агента, условия его работы и критерии успешного выполнения.

Проектирование

Разрабатываем архитектуру, выбираем языковые модели и инструменты, определяем последовательность действий агента и необходимые интеграции.

Разработка

Реализуем обработку входящих запросов, вызовы инструментов, передачу результатов и пользовательский интерфейс, если он требуется проекту.

Интеграция

Подключаем агента к бизнес-системам, настраиваем обмен данными, права доступа и выполнение предусмотренных операций.

Тестирование

Проверяем согласованные сценарии, ответы подключённых сервисов и действия при ошибках. Фиксируем найденные отклонения и исправляем их до запуска.

Запуск

Размещаем ИИ-агента в согласованной среде и проверяем работу основных сценариев после подключения. Передаём заказчику настроенное решение с предусмотренными интеграциями и согласованной логикой действий.

Технологии разработки ИИ-агентов

Языковые модели

Выбираем модель с учётом сценария, требований к данным, скорости работы и стоимости использования.

GPTClaudeQwenGemma

Backend и агентная логика

Разрабатываем серверную часть, управление действиями агента и взаимодействие с подключёнными инструментами.

PythonNode.jsFastAPILangChain

Поиск и работа с данными

Для задач с корпоративными документами используем семантический поиск, векторные представления и RAG.

QdrantChromaDBpgvectormultilingual-e5-large-instruct

Интеграции и дополнительные компоненты

Связываем агента с бизнес-системами, разрабатываем интерфейсы и подключаем компоненты под конкретные функции.

REST APIRedisFast-WhisperNext.js

Возможность закрытого контура

Для проектов с требованиями к размещению данных рассматриваем локальные языковые модели и развёртывание компонентов в инфраструктуре заказчика. В такой конфигурации обработку можно организовать без передачи запросов внешним LLM API. Архитектуру, доступ к данным и необходимые интеграции определяем на этапе проектирования.

Стоимость разработки ИИ-агента

Стоимость создания ИИ-агента для бизнеса и сроки разработки определяем после анализа задачи. Учитываем сложность сценариев, количество интеграций, состояние данных и требования к инфраструктуре. По результатам анализа определяем состав работ и готовим оценку проекта.

Задачи и сценарии

Количество процессов, последовательность действий, сложность логики и необходимость участия человека.

Данные и интеграции

Количество источников, состояние данных, доступность API и сложность подключения корпоративных систем.

Модели и инфраструктура

Выбор языковых моделей, облачное или локальное размещение, требования к вычислительным ресурсам.

Нагрузка и эксплуатация

Количество пользователей и запросов, расходы на использование моделей, обновление данных и сопровождение.

Вопросы о разработке ИИ-агентов

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота и ИИ-ассистента?

Чат-бот обычно отвечает на сообщения пользователя, а ИИ-агент может выполнять последовательность действий для решения задачи. Например, получать данные из корпоративной системы, обращаться к подключённым инструментам и передавать результат. Степень самостоятельности агента зависит от настроенного сценария и разрешённых действий. Подробнее — в статье об отличиях ИИ-агента от чат-бота, ассистента и RPA.

Как ИИ-агент работает с документами и базой знаний компании?

Для работы с корпоративными знаниями можно использовать RAG — подход, при котором система ищет подходящие фрагменты в подключённых документах и передаёт их языковой модели для подготовки ответа. Если агенту нужно выполнять дополнительные действия, подключаются соответствующие инструменты. Подробнее — в статье о работе RAG с документами компании.

Можно ли разработать ИИ-агента под существующие бизнес-процессы?

Да. При заказной разработке определяем задачи агента, системы, с которыми ему нужно взаимодействовать, и операции для автоматизации. На этапе проектирования задаём последовательность действий, ограничения и условия передачи задачи сотруднику. Состав функций зависит от бизнес-процесса и возможностей подключаемых систем.

Можно ли разместить ИИ-агента на серверах компании?

Для проектов с требованиями к размещению данных рассматриваем развёртывание локальных языковых моделей и других компонентов в инфраструктуре заказчика. Так можно организовать обработку запросов без обращения к внешним API языковых моделей. Архитектуру, требования к оборудованию и доступ к корпоративным системам определяем при проектировании.

Какие действия ИИ-агент может выполнять самостоятельно?

ИИ-агент может получать сведения из подключённых источников, обрабатывать запросы, подготавливать документы и выполнять предусмотренные операции через API. Перечень разрешённых действий задаётся при разработке. Для операций, требующих проверки или согласования, можно предусмотреть подтверждение сотрудником. Поведение при ошибках и недоступности внешних систем также определяется сценарием.

Смежные услуги

ИИ-агенты для B2B-продаж

Автоматизация работы с данными клиентов и сделок, подготовка коммерческих предложений, писем и смет.

ИИ-консультанты и базы знаний

Разработка помощников для сотрудников и клиентов, работающих с корпоративными документами и базами знаний.

Разработка RAG-систем

Создание систем поиска и подготовки ответов на основе корпоративных данных и подключённых источников.

Разработка и внедрение ИИ-решений

Проектирование и внедрение ИИ-функций для автоматизации процессов, обработки документов и работы с корпоративными системами.