Роль и ожидаемый результат
Агенту задают не абстрактную «умность», а конкретную работу, входные данные, критерий завершения и случаи для передачи человеку.
Разрабатываем и внедряем ИИ-агентов для бизнеса под конкретный процесс: продажи, поддержка, документы или внутренняя работа команды. Агент понимает задачу, использует базу знаний компании, обращается к разрешённым инструментам и передаёт важные решения человеку.
Для компаний нашего города есть отдельная страница: разработка ИИ-агентов в Бресте.

Модель — только один элемент. Рабочий агент появляется, когда вокруг неё есть знания, инструменты, память, правила и контроль.
Агенту задают не абстрактную «умность», а конкретную работу, входные данные, критерий завершения и случаи для передачи человеку.
LLM Pilot определяет намерение и маршрут. Подходящая модель выполняет диалог, анализ или подготовку результата с учётом стоимости и приватности.
Агент ищет факты в документах, каталоге, инструкциях и других разрешённых источниках, а не подменяет их общими знаниями модели.
CRM, почта, календарь, документы, сайт, мессенджеры и внутренние сервисы подключаются как отдельные инструменты с ограниченными правами.
Система хранит разрешённый контекст клиента, промежуточные результаты и журнал действий, чтобы процесс можно было продолжить и проверить.
Проверки формата, лимиты, защита данных и явные точки подтверждения не позволяют агенту незаметно выполнить рискованное действие.
Путь можно увидеть, измерить и остановить на каждом шаге.
Сообщение клиента, новая заявка, письмо, документ, изменение в CRM или задача сотрудника запускают разрешённый сценарий.
Агент определяет цель, проверяет обязательные данные и запрашивает недостающее, не притворяясь, что знает ответ.
Поднимает подходящие источники, выбирает инструменты и формирует последовательность действий в пределах полномочий.
Читает данные, рассчитывает, классифицирует, готовит черновик или создаёт внутреннюю задачу; каждое действие записывается.
Перед внешней публикацией, расходом денег, отправкой важного сообщения или изменением критичных данных показывает, что именно произойдёт.
Сообщает итог, источники, ошибки и стоимость; результат попадает в рабочую систему, а не остаётся потерянным в чате.
Практический контур подтверждают собственные продукты AI PILOT: платформа, Pilot Code и онлайн-аудит. Мы показываем работающие системы, а не приписываем им неподтверждённые результаты клиентов.
Не продаём одну и ту же оболочку под разными названиями. Состав агента зависит от процесса, данных, разрешений и результата.
Отвечает по продукту, уточняет задачу, собирает контакт, квалифицирует обращение и передаёт менеджеру контекст.
Ищет ответ в проверенной базе знаний, создаёт обращение и зовёт сотрудника, если данных недостаточно или случай нестандартный.
Находит сведения, собирает черновик, проверяет комплектность и направляет документ на согласование без самостоятельной подписи.
Отвечает сотрудникам по регламентам, продуктам и инструкциям с опорой на материалы компании.
Разбирает задачу на шаги, вызывает разрешённые инструменты, сохраняет результат и сообщает, где требуется решение человека.
Помогает анализировать код, готовить изменения и выполнять проверяемые технические операции в заданных границах.
Это не девять отдельных подписок. Роли служат понятными входами в общую платформу и настраиваются под данные и процессы конкретного бизнеса. Доступность каждого контура подтверждается перед внедрением.
Организация задач, календаря, встреч и маршрутизация обращений к нужному процессу или специалисту.
Работа с обращениями и лидами: сбор контекста, квалификация, подготовка следующего шага и передача менеджеру.
Разбор первичных документов и подготовка данных для учёта. Налоговые и платёжные решения остаются за ответственным специалистом.
Поиск по подключённым материалам, проверка комплектности и подготовка черновиков без обещания заменить юриста.
HR-задачи, вакансии, анкеты и внутренние инструкции с контролем персональных данных и решений человека.
Планирование и подготовка контента, изображений и видео через KREATIV; платная генерация показывается и подтверждается отдельно.
Семантика, аудитории, медиаплан и рекламные черновики. Запуск и расход бюджета требуют отдельного подтверждения.
Анализ рынка, конкурентов, каналов и пути клиента; выводы должны опираться на источники и измеримые сигналы.
Агентский инструмент для анализа кода, подготовки изменений и проверок в среде разработчика или студии.
Внутренние контрольные роли платформы не продаются как персонажи: клиент получает проверяемый процесс, журнал действий и результат AI PILOT.
Сначала создаём отдельную техническую учётную запись или официальный OAuth-доступ с минимальными правами. Затем подключаем тестовую среду, описываем разрешённые чтение и запись, добавляем лимиты и журналирование. Боевые действия включаются по одному после проверки.
Пароли клиентов в чат не собираем. Доступ можно отозвать; секреты хранятся отдельно от промптов и документов; чувствительные данные не передаются внешней модели без согласованного маршрута.
Планируем практический курс: от постановки задачи и выбора модели до RAG, инструментов, памяти, безопасности, оценки качества, стоимости и production-запуска. Не курс по «магическим промптам», а сборка проверяемого рабочего агента.
Курс ещё не продаётся. Сейчас собираем интерес и задачи будущих участников, чтобы программа была основана на реальных сценариях.
LLM Pilot — наша собственная модель и оркестратор для определения намерения, вызова инструментов и работы с базой знаний. Она сильна в агентских цепочках и маршрутизации. Для сложного диалога или большого контекста система может выбрать более подходящую внешнюю либо self-hosted модель.
Это гибридная архитектура: собственный контроль, знания и инструменты остаются в AI PILOT, а модель подбирается под качество, стоимость, приватность и региональную доступность.
Сначала доказываем пользу на одном процессе, затем расширяем инструменты и полномочия.
Фиксируем входные данные, результат, исключения, стоимость ошибки и действия, которые нельзя отдавать ИИ.
Подключаем документы, правила, API и тестовую среду с минимально необходимыми правами.
Настраиваем маршрутизацию, инструменты, ограничения и прогоняем реальные сценарии, включая ошибки.
Смотрим качество, время, стоимость и вмешательства человека; только после этого расширяем автономность.
ИИ-агент становится полезным, когда получает знания, инструменты и место в реальном процессе.
Чат-бот в основном ведёт диалог. ИИ-агент может работать по задаче: получать данные, обращаться к разрешённым инструментам, готовить результат и передавать рискованные действия человеку на подтверждение.
Нет. LLM Pilot используется как собственный агентский и маршрутизирующий слой. Сложные задачи при необходимости направляются подходящей внешней или self-hosted модели.
Да, после проверки доступов и API: к сайту, CRM, почте, документам, календарям, мессенджерам и другим рабочим сервисам.
Ищет, анализирует и готовит черновики в пределах разрешений. Публикации, платежи и изменение критичных данных проектируются с подтверждением человека.