AI-GROUPS
Разработка ИИ агентов
Разработка и создание ИИ-агентов под ключ — автономные агенты для бизнеса с внедрением в ваши системы
Что входит в разработку
Создание ИИ-агента под ключ — это не покупка готового бота, а проектирование цифрового сотрудника под конкретный процесс вашей компании. Мы берём на себя весь цикл: от аудита до запуска агента, который сам ведёт заявки, обращается к вашим системам и доводит задачу до результата.
Вот что входит в разработку на каждом этапе.
1. Аудит процессов
Начинаем с разбора: где именно теряется время, какие операции повторяются и какие из них можно передать агенту. Определяем точки автоматизации и метрики, по которым будем считать эффект.
2. Архитектура и выбор модели
Проектируем логику агента и подбираем модель под задачу: Qwen, DeepSeek, Llama — на вашем сервере или ПК с картами RTX. Разворачиваем всё в закрытом контуре компании.
3. База знаний и RAG
Собираем регламенты, прайсы, инструкции и справочники в единую базу знаний. Настраиваем RAG-поиск, чтобы агент отвечал строго по вашим актуальным документам — без выдумок.
4. Сценарии и логика диалога
Прорабатываем логику: как агент квалифицирует обращение, какие действия выполняет, где передаёт диалог человеку. Границы самостоятельности задаёте вы.
5. Интеграции с вашими системами
Подключаем агента к Битрикс24, amoCRM, 1С, ERP, сайту, Telegram, WhatsApp и почте через API. Агент не просто отвечает — он создаёт лид в CRM, выписывает счёт, находит товар на складе.
6. Тестирование и запуск
Проверяем агента на реальных сценариях, отрабатываем нестандартные случаи и запускаем в продуктив. Первый работающий агент — за 14 дней, полный цикл с интеграциями — 3–6 недель.
7. Техническая поддержка и развитие агента
После запуска не оставляем проект: обеспечиваем поддержку, дообучаем модель на новых данных и автоматизируем следующие процессы — создаём автономных агентов под новые задачи по мере роста вашего бизнеса.
Создание ИИ-агента под ключ занимает от двух недель. Стартовая стоимость — от 50 000 ₽, итоговую цифру называем после аудита процессов.
Почему выбирают нас
Локальный контур
Развертывание ИИ на ваших серверах без утечки данных.
Интеграция ИИ-агента с CRM, ERP и 1С
Свяжем ИИ-агента с вашей CRM, ERP, сайтом, мессенджерами и почтой.
ИИ-агенты для отдела продаж и клиентского сервиса
Берём на себя до 40% типовых обращений клиентов.
Эффект от ИИ-агентов: что меняется в бизнес-процессах
До -40% расходов — на содержание первой линии поддержки за счет автоматизации
В 3 раза быстрее — сокращается время ожидания ответа для ваших клиентов (реакция ИИ-агента занимает до 5 секунд).
Работа 24/7/365 — интеллектуальные помощники обрабатывают заявки в ночные часы, выходные и праздничные дни.
0% человеческого фактора — робот никогда не устает, не ошибается в скриптах, не хамит и строго следует ТЗ.
ИИ-агентом?
Чат-бот работает строго по жестким кнопкам и заходит в тупик при нестандартном вопросе.
Чат-бот требует постоянного ручного прописывания сотен сценариев и правил.
Чат-бот раздражает клиентов однотипными и глупыми ответами невпопад.
ИИ-агент понимает живой человеческий язык, анализирует контекст и ведет осмысленный диалог.
ИИ-агент самостоятельно обучается на основе вашей базы знаний, регламентов и документов.
ИИ-агенты умеют выполнять действия: сами создадут лид в CRM, выпишут счет или найдут товар на складе.
ИИ-агенты для бизнеса?
Интеграция с П.О. — свободная работа с Битрикс24, amoCRM, 1С, ERP-системами и любыми базами данных через API.
Мультиканальность — агент одновременно общается с клиентами на сайте, в Telegram, WhatsApp и по электронной почте.
Глубокий инференс — благодаря развертыванию на мощных ПК с картами RTX, локальный ИИ мгновенно обрабатывает огромные объемы данных.
Строгая конфиденциальность — вся аналитика и коммерческая тайна изолированы внутри периметра вашей компании.
Михаил Кошкин — Head of AI
27 лет в IT, 15 лет проектирую цифровые сервисы для компаний. За последние три года сфокусировался на LLM-решениях: от простых ассистентов до автономных систем, которые самостоятельно ведут переписку, обновляют CRM и маршрутизируют задачи между отделами, автоматизируют задачи.
Верю, что ИИ должен не заменять людей, а забирать рутину и оставлять сложные решения за человеком. Каждый проект начинаю с аудита процессов — так агент получает не инструкции, а понимание бизнеса.
Подбор оборудования и развертывание под ключ
Вам не нужно самостоятельно разбираться в технических характеристиках серверов. В рамках проекта по разработке мы можем полностью закрыть вопрос с аппаратной частью:
- Интеграция с ИИ ПАК: Подберем и настроим оптимальный программно-аппаратный комплекс (ПАК ИИ) под масштабы вашего бизнеса.
- Локальный ИИ на ПК: Спроектируем требования к рабочим станциям. Настроим ваш компьютер для локального ИИ (на базе карт RTX под управлением Linux) для стабильного и быстрого инференса моделей.
- Запуск из коробки: Передадим вам полностью готовую, протестированную систему, которая не требует долгого внедрения.
Безопасность и Технологии
Нет утечки данных
15+
лет в цифровизации
30+
внедрённых агентов
60%
средняя экономия времени
14 дн.
до первого рабочего агента
Ассистент vs. Агент
Понимаем разницу между реактивной поддержкой и проактивной автоматизацией.
Требует пошагового подтверждения. Может отвечать на вопросы, но не способен самостоятельно работать с внутренними системами и доводить задачу до конца.
Ждёт команд пользователя
Не пишет в базы данных и API самостоятельно
Понимает высокоуровневые цели. Обращается к календарям, проверяет CRM и проходит весь цикл задачи, прежде чем отчитаться.
Принимает решения по заданным бизнес-правилам
Подключается к Exchange, Jira и кастомным API
Облако удобно ровно до того момента, когда в нём оказываются ваши коммерческие данные.
Внедрение ИИ в бизнес почти всегда упирается в один и тот же выбор: разворачивать модель в облаке или в закрытом контуре компании. От этого решения зависят не только расходы, но и то, кто отвечает за ваши данные. Каждый раз, когда агент или база знаний уходят в облачный API, уходит и часть технологической независимости: за модель платите подпиской, за данные отвечаете по 152-ФЗ, а при отключении вендора остаётесь с неработающей автоматизацией. Внедрение искусственного интеллекта в локальном контуре закрывает эти риски по определению — поэтому ниже честное сравнение по трём осям: безопасность, стоимость эксплуатации и контроль над системой.
Локальный контур: данные остаются у вас
Закрытый периметр компании. Закрытый периметр компании. Модель работает на вашем сервере или на ПК с картами RTX под Linux. При внедрении ИИ в закрытом контуре заявки, тарифы и коммерческая тайна не покидают вашу инфраструктуру — внешние облака не задействованы вовсе.
Один заказчик одной модели — полный контроль. Один заказчик одной модели — полный контроль. Доработанный под ваши процессы агент (Qwen, DeepSeek, Llama) отвечает по вашим регламентам, а не по общей логике вендора. Обновление логики — ваше решение, не чужое.
Мгновенный ответ без внешних задержек. Мгновенный ответ без внешних задержек. Инференс на собственном оборудовании через vLLM отдаёт ответ менее чем за 3 секунды в любое время суток, независимо от состояния стороннего API..
Фиксированные затраты вместо платы за токены. Фиксированные затраты вместо платы за токены. Вы платите один раз за оборудование и доработку, а дальше агент закрывает поток от 3 000 обращений в сутки без постоянных отчислений вендору.
Соблюдение 152-ФЗ из коробки. Соблюдение 152-ФЗ из коробки. Локальное развёртывание и изоляция данных внутри периметра — база для работы с персональными данными и коммерческой тайной без передачи третьим лицам.
Система остаётся вашей и после запуска. Система остаётся вашей и после запуска. Внедрение искусственного интеллекта на своей инфраструктуре означает, что вам не нужен постоянный доступ облаку: вы держите контроль над версиями, резервными копиями и правилами доступа.
Облако: на что вы подписываетесь
Данные проходят через чужой сервер. Заявки клиентов, коды ТН ВЭД, коммерческие предложения и внутренние регламенты копируются во внешний периметр. Согласие на обработку не отменяет юридическую ответственность за утечку.
Полная зависимость от доступности API вендора. Модель, на которой работает ваш агент, принадлежит не вам. Вендор меняет версию, цены или вовсе закрывает направление — и вы дорабатываете интеграцию заново.
Зарубежные ограничения и геоблокировки. Как только вы переходите на иностранный облачный сервис, доступность и стабильность вашей поддержки начинают зависеть от регуляторных решений, к которым вы не имеете отношения.
Стоимость растёт вместе с объёмом. Оплата за каждый токен и каждое обращение масштабируется линейно. Чем больше агент закрывает заявок — тем больше платите, а экономия на лиде снижается.
Чужая модель вместо ваших правил. Ответы агента в облаке строятся на общей модели, а не на вашей базе знаний. Дисциплина ответов ограничена теми настройками, что разрешил предоставить вендор.
Пилот есть — продакшена нет. Лёгкий прототип в облаке собирается за вечер, но боевой контур с CRM, 1С и правами доступа на чужих серверах выстраивается долго и с риском: миграция на локальные мощности потом стоит дороже всего.
Кому подходят ИИ-агенты для бизнеса
ИИ-агент окупается там, где сотрудники тратят часы на повторяющиеся операции: разбор заявок, ответы по типовым вопросам, проверку документов и данных. Если хотя бы один из этих процессов съедает у вас несколько часов в день — внедрение имеет смысл. Ниже отрасли, в которых мы уже запускали агентов и получали измеримый результат.
Не нашли свою отрасль? Это не значит, что внедрение вам не подойдёт — просто мы ещё не запускали агента под ваш процесс. Расскажите о задаче: посмотрим, что можно автоматизировать, и покажем, как это делали в похожих компаниях.
Транспортная логистика и ВЭД
Агент принимает заявки на расчёт стоимости в почте и мессенджерах, сам разбирает неструктурированный текст — вес, объём, маршрут — проверяет коды ТН ВЭД по базе ФТС и формирует готовое коммерческое предложение. Менеджеры перестают вручную считать пошлины и логистические цепочки. В одном из проектов время обработки заявки сократилось с 40 минут до 45 секунд, а конверсия в сделку выросла на 22%.
Клиентский сервис и маркетплейсы
Агент закрывает типовые обращения в чатах маркетплейсов и WhatsApp: проверяет статус заказа по API, рекомендует товары, отрабатывает возражения. При негативе мгновенно передаёт диалог оператору с краткой выжимкой беседы. Снимает нагрузку в пиковые распродажи, когда поток обращений вырастает в разы, — в одном проекте агент автономно закрывал 84% обращений.
Отдел продаж
Агент квалифицирует входящие лиды, отвечает на первые вопросы, сам создаёт сделку в CRM и напоминает менеджеру о следующем шаге. Рутина отдела продаж уходит агенту, а менеджеры занимаются только сделками, готовыми к закрытию.
ИТ-инфраструктура и Helpdesk
Агент разбирает поток алертов из систем мониторинга, отсекает дубли и мусорные уведомления, находит первопричину сбоя по логам и базе знаний. Типовые инциденты — очистку диска, перезапуск зависшей службы — устраняет сам, без участия инженера. В одном проекте поток ложных уведомлений упал на 75%, а 42% инцидентов агент закрывал автоматически.
Онлайн-образование
Агент проверяет домашние задания по коду: запускает решение в изолированной среде, разбирает ошибки, проверяет соответствие стандартам. Студент получает подробный фидбек за минуту вместо двух-трёх дней ожидания. В одном проекте нагрузка на живых кураторов снизилась на 78%.
Документооборот и внутренние процессы
Агент извлекает данные из счетов, договоров и накладных, переносит их в учётные системы, проверяет на соответствие регламентам. Подходит для бухгалтерии, закупок и кадрового учёта — там, где много однотипных документов.
Кому ИИ-агент не подойдёт
Мы работаем на результат, поэтому скажем прямо. Если процессы у вас не описаны и не повторяются, если каждая задача требует нестандартного решения и если нет ни одной системы, куда агент мог бы встроиться, — эффекта не будет. На бесплатном аудите мы честно говорим, когда автоматизация не окупится, вместо того чтобы продать проект ради проекта.
Наши работы
Мы делимся реальными результатами внедрения ИИ-агентов. Обратите внимание: мы строго соблюдаем соглашение о конфиденциальности (NDA) и защищаем коммерческую тайну наших заказчиков. Поэтому здесь вы не найдете открытых названий брендов — вся информация о клиентах полностью обезличена. Мы ценим безопасность вашего бизнеса так же высоко, как и эффективность наших технологий.
Расчёт КП для логистики: 40 минут → 45 секунд
2025 - Qwen-2.5-32B-Instruct
- Клиент: Крупная международная логистическая компания (доставка грузов из Китая и СНГ).
- Проблема: Клиенты отправляли заявки на расчет стоимости в хаотичном виде через почту и мессенджеры. Менеджеры тратили до 40 минут на ручной разбор одной заявки: проверку кодов ТН ВЭД, расчет таможенных пошлин и логистических цепочек. Возникали задержки, компания теряла до 15% «теплых» лидов.
- Решение: Разработка и внедрение автономного ИИ-агента на базе дообученной LLM-модели Qwen-2.5-32B-Instruct, интегрированного с внутренними справочниками тарифов и базой ФТС.
- Как это работает: Агент перехватывает входящее письмо или сообщение в WhatsApp, мгновенно вытаскивает из неструктурированного текста параметры груза (вес, объем, маршрут), делает запрос к тарифной сетке и автоматически формирует готовое коммерческое предложение (КП).
- Стек технологий: Qwen-2.5, vLLM, Python, FastAPI, PostgreSQL, RabbitMQ, интеграция с 1С и Bitrix24.
- Результаты:
- Время первичной обработки заявки и отправки КП сократилось с 40 минут до 45 секунд.
- Конверсия из заявки в сделку выросла на 22% за счет мгновенного ответа.
- Стоимость обработки одного лида снизилась на 65%.
Проверка кода студентов: нагрузка на кураторов −78%
2026 - DeepSeek-Coder-33B, Docker
- Клиент: Онлайн-школа программирования и анализа данных (более 10 000 активных студентов).
- Проблема: Кураторы физически не успевали проверять домашние задания студентов по написанию кода на Python и SQL. Студенты ждали фидбека по 2-3 дня. Это приводило к выгоранию, падению метрики завершаемости курсов (COR) и регулярным возвратам средств за обучение.
- Решение: Развертывание локального ИИ-агента-ревьюера в закрытом контуре заказчика для автоматической проверки студенческих работ.
- Как это работает: Агент анализирует отправленный студентом код, запускает его в изолированной безопасной среде (песочнице), проверяет на наличие ошибок, соответствие стандартам PEP8 и архитектурным паттернам. Студент получает подробный, дружелюбный и экспертный разбор ошибок с подсказками в течение 1 минуты после отправки.
- Стек технологий: DeepSeek-Coder-33B, Docker (для изоляции среды выполнения кода), GitLab CI/CD, Python.
- Результаты:
- Нагрузка на живых кураторов-проверяющих снизилась на 78%.
- Метрика удовлетворенности студентов (CSAT) качеством проверки выросла на 34%.
- Среднее время ожидания ответа по домашнему заданию сократилось в 180 раз.
Алерты Zabbix: −75% шума, 42% инцидентов закрываются сами
2026 - Llama-3.3-70B-Instruct
- Клиент: Крупный болгарский ИТ-провайдер (обслуживание более 500 корпоративных клиентов в восточной Европе и 3 000+ серверов в нескольких ЦОД).
- Проблема: Система мониторинга Zabbix ежедневно генерировала тысячи предупреждений (триггеров). Из-за огромного потока уведомлений инженеры страдали от «усталости от алертов» (alert fatigue). Они пропускали критические аварии. Время на ручной поиск первопричины сбоя (Root Cause Analysis) занимало от 30 минут до 2 часов. Это приводило к нарушению SLA (соглашения об уровне услуг).
- Решение: Разработка и внедрение автономного ИИ-агента-аналитика на базе дообученной модели Llama-3.3-70B-Instruct. Провели интеграцию с API Zabbix и внутренней базой знаний компании (Runbooks).
- Как это работает: ИИ-агент в реальном времени перехватывает поток алертов из Zabbix через Webhook. Он моментально отсекает «мусорные» и дублирующие уведомления. Если происходит сбой, агент анализирует логи, метрики соседних серверов. Затем он находит причину аварии. В чат инженеров (Mattermost) ИИ-агент присылает не просто сухой текст ошибки, а готовый отчет: что сломалось, почему это произошло и пошаговую инструкцию из базы знаний по устранению проблемы.
- Стек технологий: Llama-3.3, RAG-система на базе векторной базы Qdrant, Python, FastAPI, Docker, интеграция с Zabbix API и Service Desk системой.
- Результаты:
- Поток ложных и дублирующих уведомлений для инженеров снизился на 75%.
- Время на определение первопричины аварии сократилось с 40 минут до 15 секунд.
- 42% типовых инцидентов (например, очистка диска или перезапуск зависшей службы) ИИ-агент стал устранять автоматически через запуск скриптов, вообще без участия людей.
Поддержка на маркетплейсах: 84% обращений автономно
2025 - Llama-3.1-8B-Instruct, RAG-система
- Клиент: Крупный селлер на Wildberries, Ozon и Мегамаркет (категория: электроника и бытовая техника).
- Проблема: Наплыв однотипных вопросов от покупателей в чатах поддержки (около 3 000 обращений в сутки) в периоды распродаж. Живая поддержка не справлялась, из-за долгих ответов падал рейтинг магазина, площадки пессимизировали карточки товаров в выдаче.
- Решение: Создание умного ИИ-ассистента в WhatsApp и встроенных чатах маркетплейсов с бесшовной интеграцией в CRM.
- Как это работает: ИИ-агент не просто отвечает по шаблону, а анализирует контекст вопроса. Он проверяет статус заказа по API, дает персональные рекомендации на основе карточки товара и закрывает возражения покупателей. При фиксации негатива со стороны клиента система мгновенно и незаметно переводит диалог на старшего оператора, передавая ему краткую выжимку предыдущей беседы.
Стек технологий: Llama-3.1-8B-Instruct, RAG-система (Retrieval-Augmented Generation) на базе векторной базы данных Qdrant, Node.js, WhatsApp Business API.
- Результаты:
- Автономный агент успешно закрывает 84% всех входящих обращений без привлечения людей.
- Скорость ответа клиенту в любое время суток составляет менее 3 секунд.
- Оценки за качество поддержки на маркетплейсах выросли с 4.1 до 4.9 баллов, что подняло карточки товаров в топ выдачи платформ.
Что говорят Заказчики
Наш проект в разработке «Умный мониторинг»: ИИ-агент для ИТ-инфраструктуры
Проект «Умный мониторинг» — интеллектуальная надстройка над классической ИТ-инфраструктурой…
Снижение усталости от алертов (Alert Fatigue)
Использование LLM для контекстной фильтрации и приоритизации сигналов…
Автоматизация устранения (Self-healing)
Создание сценариев автоматического восстановления сервисов…
Сокращение времени восстановления (MTTR)
Ускорение диагностики за счёт мгновенной интерпретации логов нейросетью.
Частые вопросы о создании ИИ-агента под ключ
Какая цена разработки ИИ-агента?
Стартовая стоимость — от 50 000 ₽. Итоговую цифру называем после аудита процессов: она зависит от сложности сценариев, объёма данных для обучения и глубины интеграций с вашими системами.
Чем ИИ-агент отличается от чат-бота?
Чат-бот отвечает по заранее заданному сценарию. ИИ-агент самостоятельно принимает решения: обращается к вашим системам, выполняет действия и доводит задачу до результата — например, сам создаёт лид в CRM или находит товар на складе.
Сколько времени занимает внедрение ИИ-агента?
Первый работающий агент запускаем за 14 дней. Полный цикл с интеграциями и тестированием занимает 3–6 недель.
Где разворачивается ИИ-агент и насколько защищены данные?
Разворачиваем агента в вашем контуре: на серверах компании или на ПК с картами RTX. Данные не выгружаются наружу, работаем в соответствии с 152-ФЗ.
С какими системами интегрируется ИИ-агент?
Подключаем к Битрикс24, amoCRM, 1С, ERP-системам, сайту, Telegram, WhatsApp и почте через API.
Подходит ли ИИ-агент малому бизнесу?
Да. Агент окупается за счёт снятия рутинных обращений с сотрудников. Стартовые решения доступны с бюджетом от 50 000 ₽.
Можно ли создать ИИ-агента самому, без разработчика?
Базового агента можно собрать на no-code-платформах, но для работы с вашими системами, базой знаний и безопасностью нужна разработка. Мы берём на себя весь цикл под ключ.
Что проще: собрать на n8n или заказать под ключ?
n8n подходит для простых сценариев своими силами. Если агенту нужно работать с CRM, 1С и закрытым контуром — выгоднее заказать разработку под ключ: получите готовое решение с поддержкой.
Как вы обучаете ИИ-агента на наших данных?
Собираем ваши регламенты, прайсы и справочники в единую базу знаний и настраиваем RAG-поиск: агент отвечает строго по вашим актуальным документам, без выдумок.
Разрабатываете ли вы ИИ-агентов на заказ?
Да, разработка ИИ-агентов на заказ — наш основной профиль. Вы можете заказать ИИ-агента под конкретный процесс, а не покупать типовую коробку. Работаем и с малым бизнесом, и с крупными компаниями: в проекте для маркетплейсов агент автономно закрывал 84% обращений. На заказ делаем дообучение модели, интеграции и развёртывание в вашем контуре. Если задача уже решается готовым сценарием, скажем об этом и сэкономим бюджет.
Как заказать ИИ-агента и что происходит после заявки?
Оставляете заявку, и в течение дня мы связываемся, чтобы обсудить процесс. Дальше четыре шага. Аудит процессов: разбираем, где теряется время и что реально автоматизировать. ТЗ и смета: фиксируем сценарии, интеграции и цену. Пилот: за 14 дней показываем первого работающего агента на одном участке. Запуск: подключаем остальные системы, тестируем и передаём документацию. Первый шаг бесплатный.
Можно ли заказать разработку ИИ-агента под уже работающую систему?
Да, и это типовой сценарий. Чаще всего заказывают разработку ИИ-агента, который встраивается в существующие Битрикс24, amoCRM или 1С и не требует менять то, что уже работает. Мы подключаемся через API и работаем с данными в пределах выданных прав. Если система закрытая или самописная, разбираем её интерфейсы на аудите и сразу говорим, какие ограничения будут.
Обсудить разработку ИИ-агента
