AI-агенты, которые делают работу. Под вашим контролем.
Мы проектируем, создаём и сопровождаем автономных агентов, которые планируют, используют ваши инструменты и выполняют многошаговые задачи — с оценками качества, ограничениями и участием человека там, где это важно.
Каждый агент работает на стеке, подходящем вашим данным: передовые модели вроде Claude, GPT или Gemini либо открытые модели Llama, Qwen и Mistral в вашем облаке, on-premise или на периферии. Они подключаются к вашим системам через Model Context Protocol (MCP) и API, сохраняют контекст между задачами и журналируют каждое действие.
Спланировать агента вместеКак работает агент
Планировать, действовать, проверять. Человек там, где это важно.
Каждый развёрнутый нами агент работает по одному и тому же управляемому циклу. Он планирует задачу, использует ваши инструменты, действует и останавливается для подтверждения человеком всякий раз, когда шаг сопряжён с риском. Каждое действие журналируется.
- 01ЦельПоступает задача, например сверить счета за этот месяц.
- 02ПланПланировщик разбивает её на упорядоченные шаги.
- 03ИнструментыАгент обращается к вашим системам: ERP, почте, базе данных.
- 04ДействиеОн выполняет каждый шаг и фиксирует результат.
- 05ПодтверждениеВсё рискованное ждёт одобрения человека.
Агентный стек
Восемь уровней, которые мы проектируем, создаём и сопровождаем.
Агент — это больше, чем модель с промптом. Эти уровни делают его достаточно надёжным для реальной работы.
Передовые и открытые модели, выбираемые под задачу по цене, скорости и чувствительности данных.
Планировщики и мультиагентные процессы, которые разбивают цель на шаги и передают работу специализированным агентам.
Безопасное подключение к вашим системам через MCP-серверы, API и вебхуки: ERP, CRM, почта, базы данных и файлы.
Кратко- и долговременная память и поиск по вашим документам — агенты работают с вашим контекстом, а не с догадками.
Агенты, которые управляют браузером и приложениями там, где нет API, с теми же правами, что у человека.
Проверки политик, ограниченные права и одобрение человеком для всего рискованного или необратимого.
Наборы тестов из ваших реальных случаев до запуска; трассировка и дашборды качества, стоимости и задержек после.
Облако, частный VPC, on-premise, изолированный контур или периферия — там, где разрешено хранить ваши данные.
Выбор подхода
Один агент или команда агентов?
Сценарии использования
Что автономные агенты делают в промышленной эксплуатации.
- Автоматизированный многоэтапный поиск и сбор данных
- Автоматизация сложных бизнес-процессов с логикой принятия решений
- Корпоративные ассистенты по знаниям с доступом к инструментам в реальном времени
- Агенты для продуктивности разработчиков, встроенные в CI/CD
- Автономная поддержка клиентов с логикой эскалации
- Конвейеры интеллектуальной обработки документов: договоры, комплаенс, отчётность
Как мы работаем
От первого звонка до промышленной эксплуатации.
Шаг 1 — Исследование (неделя 1)
Мы разбираем процесс, данные, системы и риски, затем выбираем архитектуру агента, модели и развёртывание под вашу среду.
Шаг 2 — Создание и оценка (недели 2–4)
Мы создаём агента, подключаем ваши инструменты и проверяем его на наборе тестов из ваших реальных случаев, прежде чем на него положатся.
Шаг 3 — Запуск и сопровождение (постоянно)
Запускаем с согласованиями, следим за качеством и стоимостью и улучшаем агента по мере изменения вашего процесса.
Готовы поручить работу агенту?
Опишите процесс. Мы честно скажем, подходит ли агент и как будет выглядеть первый пилот.
Начать разговор