Розробляємо ШІ-агентів і чат-ботів для бізнесу з RAG-архітектурою та фільтром упевненості. Закривають до 70% звернень автономно, із середньою відповіддю за 30 секунд. Запуск за 4–6 тижнів, self-hosted або хмара.
ШІ-агент окупається там, де завдання повторюється і потребує доступу до кількох систем. Шість напрямів, де ми стабільно отримуємо вимірний ROI у клієнтів у ЄС, Великій Британії та США.
Чат-бот підтримки відповідає на запити, шукає відповідь у базі знань, ескалює складне оператору й оновлює CRM. Один чат-бот для бізнесу працює в Telegram, на сайті й у WhatsApp.
Чат-бот для сайту ставить кваліфікаційні запитання, оцінює, наскільки лід відповідає вашому профілю клієнта (ICP), і передає ліда в CRM з тегами — це ШІ-кваліфікація вхідного трафіку.
Відповідає користувачам усередині продукту (SaaS, мобільний застосунок), допомагає з налаштуванням, пояснює функції, реєструє баг-репорти.
Відповідає працівникам на запитання щодо політик компанії, генерує довідки, реєструє заявки в системі IT-підтримки, шукає регламенти в базі знань.
Парсить вхідні документи (рахунки, договори, резюме, заявки), витягує структуровані дані, валідує й надсилає в облікові системи.
Консультує відвідувача магазину, уточнює потреби, добирає товари за історією та контекстом, формує кошик.
Іде за жорстким сценарієм «якщо — то». Дешево і швидко там, де запитання передбачувані.
LLM відповідає у вільній формі та пам'ятає контекст діалогу. Помічник, але не виконавець.
Автономна система: планує дії, використовує інструменти й ухвалює рішення в межах повноважень. Працює від мети: сам визначає кроки до результату.
Кожен агент збирається з чотирьох шарів: сприйняття (входи), пам'ять (контекст і знання), міркування (LLM + планування), дія (інструменти й API). RAG-архітектура з фільтром упевненості — стандарт для всіх проєктів. Конкретний стек добираємо під завдання, бюджет і регуляторні вимоги.
Пам'ять агента побудована на RAG: коли треба «зрозуміти» неструктуровані дані — запит, документ, тикет — агент шукає в базі знань і відповідає на основі знайденого, а не на основі навчальних даних. Для бізнес-логіки та операційних даних — PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis.
Головний ризик ШІ-агента — упевнена неправильна відповідь клієнту. У нашу архітектуру закладено чотири рівні захисту за замовчуванням. Входить у базову поставку, без доплат. За даними OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026), перші три ризики пов'язані саме з керуванням межами агента.
Кожна відповідь проходить перевірку на достатність даних. Якщо впевненість нижча за поріг (налаштовуваний, зазвичай 85%), кейс іде до людини — із зазначенням, якої інформації забракло.
Юридичні, фінансові, медичні питання — обов'язкова ескалація без ШІ-генерації. Перелік тем налаштовуємо на старті проєкту.
Контент-фільтри блокують спроби перевизначити інструкції агента через введення користувача. Для зовнішніх джерел використовуємо allowlist доменів.
Кожна дія агента логується: запит → використані джерела → ухвалене рішення → результат. Логи доступні клієнту в реальному часі.
Self-hosted розгортання на серверах клієнта. Дані не виходять за межі узгодженої інфраструктури. За замовчуванням — DPIA на старті проєкту.
Зобов'язання щодо general-purpose AI діють із серпня 2025, щодо high-risk систем — із серпня 2026. Для кожного проєкту робимо маппінг use-case на клас ризику й готуємо технічну документацію.
Три кейси ШІ-агентів із вимірними результатами. Повний каталог проєктів — у розділі «Кейси».
Три впроваджених агенти — у графіках: де ШІ знімає навантаження й рухає потрібні цифри.
30 сек відповідь · 1 800 €/міс економії · RU · UK · EN
Проти 22 хвилин вручну · 4 мови · on-premise
Угода в CRM 24/7 · ROI за 30–60 днів
Цифри з проєктів: Support AI Agent, HR AI Assistant, AI Sales Funnel.
Відкрийте етап, щоб побачити деталі.
Аналізуємо поточні процеси, обсяги звернень, бази знань і CRM. Формуємо гіпотезу: що закриє ШІ-агент, який ROI очікуємо, які ризики. Якщо автоматизувати поки нічого — так і кажемо: хаотичний процес агент не налагодить.
Узгоджуємо LLM-провайдера, векторне сховище, канали та інтеграції. Прописуємо межі агента: що робить, чого не робить, як ескалює. Затверджуємо метрики успіху, які перевіримо через 2 місяці після запуску.
Збирання агента, навчання RAG-шару на вашій базі знань, налаштування інтеграцій із CRM і каналами, тестування на історичних діалогах. Ітеративне коригування промптів.
Запуск на обмеженій аудиторії — наприклад, 10% трафіку. Знімаємо метрики, коригуємо поведінку агента, поступово збільшуємо частку звернень, які обробляє ШІ. Баги ловимо в контрольованому контурі, а не на всьому потоці.
Передаємо документацію, навчаємо вашу команду працювати з агентом. Далі логіку можна правити самостійно. Підтримка — за обраним пакетом.
Усі тарифи фіксуємо на момент бронювання. Понад це — лише узгоджені зміни обсягу. ROI-калькулятор оцінює окупність для ваших даних за хвилину.
На Start підключається за бажанням, з Business входить у норму. Беремо на себе помилки, нові сценарії та оновлення.
за 6 хв на звернення, 12 €/год, ШІ закриває 50% · Оцінка, не оферта
Більшість невдалих впроваджень ШІ-агентів у 2025–2026 повторюють п'ять однакових помилок. Річ не в технології, а в підході. Ми їх бачимо, перелічуємо клієнту на старті й разом обходимо.
Якщо процес не описаний і не працює з людьми — ШІ-агент його не налагодить. Перед автоматизацією перевіряємо: процес відтворюваний? є метрики? є дані? Якщо ні — спершу наводимо лад, потім підключаємо ШІ.
Універсальний агент з усією функціональністю дає точність 60–65%. Три спеціалізовані агенти під конкретні завдання дають по 90%+ кожен. Ми завжди розбиваємо завдання на частини.
Без явного hard-block за критичними темами й без фільтра упевненості ШІ рано чи пізно дасть упевнену неправильну відповідь клієнту. Це головний ризик. Тому захист ми закладаємо за замовчуванням.
Проєкт, який одразу йде в продакшн на 100% трафіку, ловить баги у відкритому контурі. Ми завжди стартуємо з 10% трафіку на пілоті, заміряємо, коригуємо, потім масштабуємо.
Агент без документації через пів року перетворюється на чорну скриньку. За договором ви завжди отримуєте повну технічну документацію, доступ до всього коду й навчання команди на фінальному етапі.
Дев'ять запитань, які ставлять найчастіше. Не знайшли свого — напишіть CTO або CEO напряму.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архітектура, у якій ШІ-агент перед відповіддю шукає релевантні дані у вашій базі знань (документація, історія тикетів, CRM) і формує відповідь на основі знайденого. Це різко знижує головну проблему LLM — галюцинації. Без RAG агент знає лише те, що було в його навчальних даних. Із RAG він відповідає на основі актуальних даних вашої компанії.
Запуск: від 2 500 € (Start) до 20 000 €+ (Enterprise). Підтримка після запуску — від 250 €/міс (моніторинг) до 1 800–2 500 €/міс (партнерство). LLM-токени клієнт оплачує напряму провайдеру (OpenAI, Anthropic, Google) — зазвичай від 50 € до 500 €/міс залежно від обсягу діалогів. Для self-hosted-моделей замість токенів — вартість GPU-інфраструктури.
Три рівні: контент-фільтр на вході (блокує підозрілі патерни), allowlist доменів для зовнішніх джерел (агент не йде на довільні сайти), валідація відповіді перед видачею користувачу. Для критичних кейсів додаємо guard-агента, який перевіряє дії основного агента перед виконанням.
Так. Self-hosted LLM — стандартний сценарій для регульованих галузей і клієнтів із вимогою повної ізоляції даних. Підтримуємо Llama, DeepSeek, Mistral. Розгортаємо на серверах клієнта або на узгодженій приватній інфраструктурі. Врахуйте: self-hosted-моделі потребують GPU-ресурсів і зазвичай працюють у 2–4 рази повільніше за хмарні за зіставної якості.
Технічного ліміту немає — масштабується горизонтально. На практиці: за 10 000 діалогів/місяць достатньо базової інфраструктури. Від 50 000 діалогів додаємо кешування частих відповідей і маршрутизацію за спеціалізованими агентами. Понад 200 000 — обговорюємо окрему архітектуру з виділеними слотами під навантаження.
Закладені захисти (фільтр упевненості + hard-block за критичними темами) мінімізують ризик, але не зводять до нуля. За договором перші два тижні після запуску ми чергуємо в режимі підвищеної готовності й усуваємо знайдені помилки протягом доби. Документація з обробки інцидентів передається вашій команді на фінальному етапі.
Метрики фіксуємо в архітектурній фазі й перевіряємо через 2 місяці після запуску. Стандартний набір: відсоток автономно закритих звернень, середній час відповіді, CSAT користувачів, економія фонду оплати праці першої лінії, виторг від приросту конверсії. Для кожного проєкту формуємо індивідуальний дашборд.
Ні, і це не мета. Мета — закрити 60–70% типових звернень автономно, щоб оператори займалися складними кейсами й розвитком продукту. Повна заміна людей ШІ-агентом у 2026 році неможлива для регульованих галузей і небажана для більшості B2B-сценаріїв. Найкращий результат дає зв'язка «ШІ закриває рутину, людина ухвалює складні рішення».
Чат-бот дешевший і швидший, якщо завдання — відповідати за FAQ і вести за простим сценарієм. ШІ-агент потрібен, коли треба планувати дії, ходити в кілька систем і ухвалювати рішення. Багато проєктів починають із чат-бота для сайту, а потім добудовують його до агента — це нормальний шлях. Якщо завдання — не діалог, а наскрізний процес між системами, це вже автоматизація бізнес-процесів.
Розберемо ваші процеси, визначимо, де ШІ-агент дасть швидкий ROI, і надішлемо короткий звіт із гіпотезою архітектури.