Разрабатываем ИИ-агентов и чат-ботов для бизнеса с RAG-архитектурой и фильтром уверенности. Закрывают до 70% обращений автономно, со средним ответом за 30 секунд. Запуск за 4–6 недель, self-hosted или облако.
ИИ-агент окупается там, где задача повторяется и требует доступа к нескольким системам. Шесть направлений, где клиенты в ЕС, Великобритании и США стабильно получают измеримый ROI.
Чат-бот поддержки отвечает на запросы, ищет ответ в базе знаний, эскалирует сложное оператору и обновляет CRM. Работает на сайте, в Telegram и WhatsApp.
Чат-бот для сайта задаёт квалификационные вопросы, определяет fit по ICP и передаёт лида в CRM с тегами. Так работает ИИ-квалификация входящего трафика.
Отвечает пользователям внутри продукта (SaaS, мобильное приложение), помогает с настройкой, объясняет функции, регистрирует баг-репорты.
Отвечает сотрудникам на вопросы по политикам компании, генерирует справки, заводит заявки в систему IT-поддержки, ищет регламенты в базе знаний.
Парсит входящие документы (счета, договоры, резюме, заявки), извлекает структурированные данные, валидирует и отправляет в учётные системы.
Консультирует посетителя магазина, уточняет потребности, подбирает товары по истории и контексту, формирует корзину.
Идёт по жёсткому сценарию «если — то». Дёшево и быстро там, где вопросы предсказуемы.
LLM отвечает в свободной форме и помнит контекст диалога. Помощник, но не исполнитель.
Автономная система: планирует действия, использует инструменты и принимает решения внутри границ. Работает от цели, а не по сценарию.
Каждый агент собирается из четырёх слоёв: восприятие (входы), память (контекст и знания), рассуждение (LLM + планирование), действие (инструменты и API). RAG-архитектура с фильтром уверенности — стандарт для всех проектов. Конкретный стек подбираем под задачу, бюджет и регуляторные требования.
Память агента построена на RAG: когда нужно «понять» неструктурированные данные — запрос, документ, тикет — агент ищет в базе знаний и отвечает на основе найденного, а не на основе обучающих данных. Для бизнес-логики и операционных данных — PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis.
Главный риск ИИ-агента — уверенный неправильный ответ клиенту. В нашей архитектуре заложены четыре уровня защиты по умолчанию — в базовой поставке, без доплат. По данным OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026), первые три риска связаны именно с управлением границами агента.
Каждый ответ проходит проверку на достаточность данных. При уверенности ниже порога (настраиваемого, обычно 85%) кейс уходит человеку — с указанием, какой информации не хватило.
Юридические, финансовые, медицинские вопросы — обязательная эскалация без ИИ-генерации. Список тем настраиваем на старте проекта.
Контент-фильтры блокируют попытки переопределить инструкции агента через пользовательский ввод. Для внешних источников используем allowlist доменов.
Каждое действие агента логируется: запрос → используемые источники → принятое решение → результат. Логи доступны клиенту в реальном времени.
Self-hosted развёртывание на серверах клиента. Данные не уходят за пределы согласованной инфраструктуры. По умолчанию — DPIA на старте проекта.
Обязательства по general-purpose AI действуют с августа 2025, по high-risk системам — с августа 2026. Для каждого проекта делаем маппинг use-case на класс риска и готовим техническую документацию.
Три кейса ИИ-агентов с измеримыми результатами. Полный каталог проектов — в разделе «Кейсы».
Три внедрённых агента — в графиках: где ИИ снимает нагрузку и двигает нужные цифры.
30 сек ответ · 1 800 €/мес экономии · RU · UK · EN
Против 22 минут вручную · 4 языка · on-premise
Сделка в CRM 24/7 · ROI за 30–60 дней
Цифры из проектов: Support AI Agent, HR AI Assistant, AI Sales Funnel.
Откройте этап, чтобы увидеть детали.
Анализируем текущие процессы, объёмы обращений, базы знаний и CRM. Формируем гипотезу: что закроет ИИ-агент, какой ROI ожидаем, какие риски. Если автоматизировать пока нечего — так и говорим: хаотичный процесс агент не починит.
Согласовываем LLM-провайдера, векторное хранилище, каналы и интеграции. Прописываем границы агента: что делает, что не делает, как эскалирует. Утверждаем метрики успеха, которые проверим через 2 месяца после запуска.
Сборка агента, обучение RAG-слоя на вашей базе знаний, настройка интеграций с CRM и каналами, тестирование на исторических диалогах. Итеративная корректировка промптов.
Запуск на ограниченной аудитории — например, 10% трафика. Снимаем метрики, корректируем поведение агента, постепенно увеличиваем долю обращений, которые обрабатывает ИИ. Баги ловим в контролируемом контуре, а не на всём потоке.
Передаём документацию, обучаем вашу команду работе с агентом. Дальше логику можно править самостоятельно. Поддержка — по выбранному пакету.
Все тарифы фиксируем на момент брони. Сверх сметы — только согласованные изменения объёма. ROI-калькулятор оценивает окупаемость для ваших данных за минуту.
На Start подключается по желанию, с Business входит в норму. Берём на себя ошибки, новые сценарии и обновления.
при 6 мин на обращение, 12 €/ч, ИИ закрывает 50% · Оценка, не оферта
Большинство неудачных внедрений ИИ-агентов в 2025–2026 повторяют пять одинаковых ошибок. Они не про технологию — они про подход. Мы их видим, перечисляем клиенту на старте и вместе обходим.
Если процесс не описан и не работает с людьми — ИИ-агент его не починит. Перед автоматизацией проверяем: процесс воспроизводим? есть метрики? есть данные? Если нет — сначала наводим порядок, потом подключаем ИИ.
Универсальный агент со всем функционалом даёт точность 60–65%. Три специализированных агента под конкретные задачи дают по 90%+ каждый. Мы всегда декомпозируем задачу.
Без явного hard-block по критичным темам и без фильтра уверенности ИИ рано или поздно даст уверенный неправильный ответ клиенту. Это главный риск. Поэтому защиту мы закладываем по умолчанию.
Проект, который сразу идёт в продакшн на 100% трафика, ловит баги в открытом контуре. Мы всегда стартуем с 10% трафика на пилоте, замеряем, корректируем, потом масштабируем.
Агент без документации через полгода превращается в чёрный ящик. По договору вы всегда получаете полную техническую документацию, доступ ко всему коду и обучение команды на финальном этапе.
Девять вопросов, которые задают чаще всего. Не нашли свой — напишите CTO или CEO напрямую.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектура, в которой ИИ-агент перед ответом ищет релевантные данные в вашей базе знаний (документация, история тикетов, CRM) и формирует ответ на основе найденного. Это резко снижает главную проблему LLM — галлюцинации. Без RAG агент знает только то, что было в его обучающих данных. С RAG он отвечает на основе актуальных данных вашей компании.
Запуск: от 2 500 € (Start) до 20 000 €+ (Enterprise). Поддержка после запуска — от 250 €/мес (мониторинг) до 1 800–2 500 €/мес (партнёрство). LLM-токены клиент оплачивает напрямую провайдеру (OpenAI, Anthropic, Google) — обычно от 50 € до 500 €/мес в зависимости от объёма диалогов. Для self-hosted-моделей вместо токенов — стоимость GPU-инфраструктуры.
Три уровня: контент-фильтр на входе (блокирует подозрительные паттерны), allowlist доменов для внешних источников (агент не идёт на произвольные сайты), валидация ответа перед отдачей пользователю. Для критичных кейсов добавляем guard-агента, который проверяет действия основного агента перед выполнением.
Да. Self-hosted LLM — стандартный сценарий для регулируемых отраслей и клиентов с требованием полной изоляции данных. Поддерживаем Llama, DeepSeek, Mistral. Развёртываем на серверах клиента или на согласованной частной инфраструктуре. Учитывайте: self-hosted-модели требуют GPU-ресурсов и обычно работают в 2–4 раза медленнее облачных при сопоставимом качестве.
Технического лимита нет — масштабируется горизонтально. На практике: при 10 000 диалогов/месяц достаточно базовой инфраструктуры. От 50 000 диалогов добавляем кэширование частых ответов и маршрутизацию по специализированным агентам. Свыше 200 000 — обсуждаем отдельную архитектуру с выделенными слотами под нагрузку.
Заложенные защиты (фильтр уверенности + hard-block по критичным темам) минимизируют риск, но не сводят к нулю. По договору первые две недели после запуска мы дежурим в режиме повышенной готовности и устраняем найденные ошибки в течение суток. Документация по обработке инцидентов передаётся вашей команде на финальном этапе.
Метрики фиксируем в архитектурной фазе и проверяем через 2 месяца после запуска. Стандартный набор: процент автономно закрытых обращений, среднее время ответа, CSAT пользователей, экономия ФОТ первой линии, выручка от прироста конверсии. Для каждого проекта формируем индивидуальный дашборд.
Нет, и это не цель. Цель — закрыть 60–70% типовых обращений автономно, чтобы операторы занимались сложными кейсами и развитием продукта. Полная замена людей ИИ-агентом в 2026 году невозможна для регулируемых отраслей и нежелательна для большинства B2B-сценариев. Лучший результат даёт связка «ИИ закрывает рутину, человек принимает сложные решения».
Чат-бот дешевле и быстрее, если задача — отвечать по FAQ и вести по простому сценарию. ИИ-агент нужен, когда надо планировать действия, ходить в несколько систем и принимать решения. Многие проекты начинают с чат-бота для сайта, а потом достраивают его до агента — это нормальный путь. Если задача — не диалог, а сквозной процесс между системами, это уже автоматизация бизнес-процессов.
Разберём ваши процессы, определим, где ИИ-агент даст быстрый ROI, и пришлём короткий отчёт с гипотезой архитектуры.