Главная/Услуги/Разработка ИИ-агентов
Разработка ИИ-агентов

Разработка ИИ-агентов для бизнеса

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.

Начинаем не с красивой демонстрации, а с одного измеримого процесса: где теряются заявки, время или качество.

Для компаний нашего города есть отдельная страница: разработка ИИ-агентов в Бресте.

Команда проверяет рабочий процесс, который предстоит передать ИИ-агенту

Из чего состоит ИИ-агент.

Модель — только один элемент. Рабочий агент появляется, когда вокруг неё есть знания, инструменты, память, правила и контроль.

1 · Задача

Роль и ожидаемый результат

Агенту задают не абстрактную «умность», а конкретную работу, входные данные, критерий завершения и случаи для передачи человеку.

2 · Мозг

Модель и маршрутизация

LLM Pilot определяет намерение и маршрут. Подходящая модель выполняет диалог, анализ или подготовку результата с учётом стоимости и приватности.

3 · Знания

RAG и данные компании

Агент ищет факты в документах, каталоге, инструкциях и других разрешённых источниках, а не подменяет их общими знаниями модели.

4 · Инструменты

API и рабочие действия

CRM, почта, календарь, документы, сайт, мессенджеры и внутренние сервисы подключаются как отдельные инструменты с ограниченными правами.

5 · Память

Контекст задачи и история

Система хранит разрешённый контекст клиента, промежуточные результаты и журнал действий, чтобы процесс можно было продолжить и проверить.

6 · Контроль

Правила, подтверждения и аудит

Проверки формата, лимиты, защита данных и явные точки подтверждения не позволяют агенту незаметно выполнить рискованное действие.

Как агент проходит клиентскую задачу.

Путь можно увидеть, измерить и остановить на каждом шаге.

1

Получает событие

Сообщение клиента, новая заявка, письмо, документ, изменение в CRM или задача сотрудника запускают разрешённый сценарий.

2

Понимает намерение и собирает контекст

Агент определяет цель, проверяет обязательные данные и запрашивает недостающее, не притворяясь, что знает ответ.

3

Ищет знания и строит план

Поднимает подходящие источники, выбирает инструменты и формирует последовательность действий в пределах полномочий.

4

Выполняет безопасные шаги

Читает данные, рассчитывает, классифицирует, готовит черновик или создаёт внутреннюю задачу; каждое действие записывается.

5

Запрашивает подтверждение

Перед внешней публикацией, расходом денег, отправкой важного сообщения или изменением критичных данных показывает, что именно произойдёт.

6

Возвращает результат и метрики

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.

Каких агентов мы разрабатываем.

Не продаём одну и ту же оболочку под разными названиями. Состав агента зависит от процесса, данных, разрешений и результата.

Продажи

Агент по заявкам и продажам

Отвечает по продукту, уточняет задачу, собирает контакт, квалифицирует обращение и передаёт менеджеру контекст.

Поддержка

Агент поддержки клиентов

Ищет ответ в проверенной базе знаний, создаёт обращение и зовёт сотрудника, если данных недостаточно или случай нестандартный.

Документы

Агент по документам

Находит сведения, собирает черновик, проверяет комплектность и направляет документ на согласование без самостоятельной подписи.

Команда

Внутренний ИИ-помощник

Отвечает сотрудникам по регламентам, продуктам и инструкциям с опорой на материалы компании.

Процессы

Агент-оркестратор

Разбирает задачу на шаги, вызывает разрешённые инструменты, сохраняет результат и сообщает, где требуется решение человека.

Разработка

Агент для кода и операций

Помогает анализировать код, готовить изменения и выполнять проверяемые технические операции в заданных границах.

Публичные роли AI PILOT.

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.

Секретарь

Лиза

Организация задач, календаря, встреч и маршрутизация обращений к нужному процессу или специалисту.

Продажи

Марина

Работа с обращениями и лидами: сбор контекста, квалификация, подготовка следующего шага и передача менеджеру.

Финансы

Ирина

Разбор первичных документов и подготовка данных для учёта. Налоговые и платёжные решения остаются за ответственным специалистом.

Право

Леон

Поиск по подключённым материалам, проверка комплектности и подготовка черновиков без обещания заменить юриста.

Команда

Анна

HR-задачи, вакансии, анкеты и внутренние инструкции с контролем персональных данных и решений человека.

Контент

Кира

Планирование и подготовка контента, изображений и видео через KREATIV; платная генерация показывается и подтверждается отдельно.

Реклама

Даниил

Семантика, аудитории, медиаплан и рекламные черновики. Запуск и расход бюджета требуют отдельного подтверждения.

Маркетинг

Влад

Анализ рынка, конкурентов, каналов и пути клиента; выводы должны опираться на источники и измеримые сигналы.

Разработка

Pilot Code

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.

Подключение к бизнесу

Агент подключается не «ко всему сразу».

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.

Готовим обучение

Курс по созданию ИИ-агентов.

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

Собственный агентский слой — без зависимости от одной модели.

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.

Как запускаем.

Сначала доказываем пользу на одном процессе, затем расширяем инструменты и полномочия.

1

Разбираем процесс

Фиксируем входные данные, результат, исключения, стоимость ошибки и действия, которые нельзя отдавать ИИ.

2

Собираем знания и доступы

Подключаем документы, правила, API и тестовую среду с минимально необходимыми правами.

3

Строим и проверяем агента

Настраиваем маршрутизацию, инструменты, ограничения и прогоняем реальные сценарии, включая ошибки.

4

Запускаем под наблюдением

Смотрим качество, время, стоимость и вмешательства человека; только после этого расширяем автономность.

Частые вопросы.

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота?

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.

ИИ-агент работает только на вашей модели?

Нет. LLM Pilot используется как собственный агентский и маршрутизирующий слой. Сложные задачи при необходимости направляются подходящей внешней или self-hosted модели.

Можно подключить агента к нашим системам?

Да, после проверки доступов и API: к сайту, CRM, почте, документам, календарям, мессенджерам и другим рабочим сервисам.

Что агент делает без подтверждения?

Ищет, анализирует и готовит черновики в пределах разрешений. Публикации, платежи и изменение критичных данных проектируются с подтверждением человека.