ИИ-агенты и ассистенты
Агенты, которые сами выполняют задачу: разбирают обращения, ищут в базе знаний, заполняют документы, ходят в CRM и 1С. Каналы — сайт, Telegram, WhatsApp, почта, телефония. Подробнее — разработка ИИ-агентов.
Внедряем искусственный интеллект в ваши продукты и процессы: ИИ-агенты, чат-боты с LLM, RAG-системы, ML-модели, компьютерное зрение. Подключаем модели к вашим 1С, CRM и базам через MCP-серверы — без выгрузок и прямых доступов. Python + PyTorch для ML, Java/Kotlin для production-backend. От прототипа за 2 недели до production-grade решений. Работаем и в закрытом контуре: открытые модели на вашем железе, данные не покидают периметр.
Бесплатно · без звонков — ответим в переписке за 30 минут
От точечной автоматизации одной операции до агентных систем, которые работают в вашем контуре. Начинаем с аудита процесса, а не с выбора модели.
Агенты, которые сами выполняют задачу: разбирают обращения, ищут в базе знаний, заполняют документы, ходят в CRM и 1С. Каналы — сайт, Telegram, WhatsApp, почта, телефония. Подробнее — разработка ИИ-агентов.
Model Context Protocol — единый контракт, через который модель получает доступ к 1С, базам, репозиториям и внутренним API с ролями и аудит-логом. Подробнее — разработка MCP-серверов.
Поиск по документам, регламентам и проектной документации с ответом на естественном языке и ссылкой на источник. Векторный поиск на pgvector или Qdrant, проверка ответа против цитат.
Прогнозирование спроса, оттока, конверсий. Рекомендательные системы, скоринг, кластеризация. Обучение на ваших данных.
Распознавание объектов, детекция дефектов, OCR документов, видеоаналитика. YOLO, SAM, OpenCV. Производство, ритейл, логистика.
Извлечение данных из счетов, актов, спецификаций и договоров с вводом в учётную систему. Смежная услуга — AI-распознавание спецификаций.
Замена ручных операций: классификация обращений, маршрутизация заявок, автогенерация отчётов и контента, сверка данных между системами.
Подключаем AI к вашим CRM, ERP, 1С, бэкофису. REST API, вебхуки, очереди. Без переписывания — поверх текущей инфраструктуры.
Модель — заменяемая часть решения: облачный API сегодня, локальная LLM в вашем контуре завтра. Код, промпты и пайплайны передаём вам.
Разбираем ваши процессы, данные, узкие места. Определяем, где AI даст максимальный ROI. Дорожная карта внедрения.
Рабочий прототип за 1–2 недели. Проверяем гипотезу на реальных данных. Демо для стейкхолдеров — до инвестиций в полную разработку.
Полноценная разработка: fine-tuning моделей, пайплайны данных, API, интерфейсы. Итеративные демо каждую неделю.
Подключение к вашим системам. A/B тесты, бенчмарки точности, нагрузочное тестирование. Мониторинг drift и quality.
Деплой в production, мониторинг метрик, переобучение моделей. SLA-поддержка, доработки по обратной связи.
Стоимость зависит от объёма и интеграций. Точную сумму назовём после короткой переписки — напишите удобным способом, ответим за 30 минут, расчёт бесплатный.
Опишите задачу — вернёмся с архитектурой решения, оценкой PoC и прогнозом расходов на модель. Консультация бесплатна.
Для чат-ботов и RAG — достаточно ваших документов, FAQ, базы знаний. Для ML-моделей (прогнозы, скоринг) нужны исторические данные. Оценим на этапе аудита, хватает ли данных.
Для большинства задач (чат-боты, RAG, классификация) — API моделей (GPT, Claude, GigaChat) быстрее и дешевле. Своя модель нужна, когда данные нельзя передавать наружу или требуется специфичная точность.
Да. Делаем on-premise и private cloud решения. Open-source модели (Llama, Qwen, Mistral) + ваша инфраструктура. Данные не покидают контур.
Чат-бот идёт по сценарию и отвечает текстом. Агент получает цель, сам выбирает шаги и вызывает инструменты: ищет в базе знаний, дёргает API, создаёт документ, пишет в CRM. Подробности и цены — на странице разработки ИИ-агентов.
Model Context Protocol — открытый протокол, по которому модель получает доступ к внешним данным и операциям. Вместо самописных интеграций под каждого клиента вы получаете один контракт с ролями и аудит-логом. Мы разрабатываем MCP-серверы к 1С, CRM, базам и внутренним API.
PoC с рабочим прототипом — за 1–2 недели. MVP с интеграцией — за 1–2 месяца. Демо каждую неделю, чтобы корректировать направление.
Мониторинг качества модели, переобучение при drift, доработки. SLA-поддержка (тариф по запросу) или пакет часов.
Вам. Передаём исходный код, промпты, конфигурацию пайплайнов и документацию. Стек открытый — развивать решение может любая команда.
Расскажите задачу — предложим архитектуру и оценку PoC за 2 дня.
Бесплатно · без звонков — ответим в переписке за 30 минут