Ассистенты и агенты
Поиск по знаниям, работа с документами и выполнение действий через инструменты. Подбираем архитектуру под сценарий, а не под модную модель.
Из AI-гипотезы —в рабочий продукт.
Проектируем и разрабатываем AI-решения для задач, которые не закрывает готовый сервис. Работаем с данными, интеграциями и бизнес-ограничениями с самого начала.
Обсудить задачуДля руководителей и продуктовых командAI-разработка
Что можно сделать.
Продукты и интеграции
Соединяем интерфейс, backend и AI-компоненты. Встраиваем решение в CRM, ERP, внутренние порталы и другие системы по доступным API.
Проверка на реальных данных
Прототипируем наиболее рискованную часть. Сравниваем качество, задержку и стоимость обработки до перехода к промышленной разработке.
Передача команде
Документируем архитектуру и ограничения, настраиваем наблюдаемость. Передаём знания, чтобы решение можно было поддерживать и развивать.
Результат работы
Работающее решение с интеграциями, критериями приёмки, документацией и согласованным планом развития.
Ближе к практике.
Задачи, подходы и опыт команды — с открытым описанием каждого проекта.
Обоснование закупочной цены без чёрного ящика
Поиск товаров, проверяемый расчёт и документ-обоснование НМЦК.
Финансовая отчётность, с которой можно говорить
Мультимодальный агент находит ответы в тексте и таблицах PDF и показывает источник.
Агентская коммерция для ритейла
Каталог, сравнение, корзина и аналитика для собственного и внешних агентов.
По существу.
Можно начать с небольшого пилота?
Да. Выбираем один сценарий с понятной ценностью и критериями проверки. Решение о масштабировании принимаем по результатам пилота.
Вы работаете только с LLM?
Нет. Используем классическое машинное обучение, поиск, статистические методы и обычную разработку. Если задачу надёжнее решить без LLM, выбираем такой подход.
Как оценивается стоимость проекта?
После обсуждения задачи, данных и интеграций. Отдельно учитываем разработку, инфраструктуру и эксплуатационные расходы модели.