Разработка ИИ-агентов, ассистентов и чат-ботов для бизнеса
Помогаем компаниям автоматизировать рутинные операции: обработку заявок, документов, переписку, поиск по базе знаний, подготовку отчетов, работу с CRM, HRM, ERP и внутренними системами.
Почему мы
Больше 25 лет мы проектируем и разрабатываем сложные цифровые системы для бизнеса — и теперь используем этот опыт в разработке ИИ-агентов, ассистентов и корпоративных AI-решений.
Мы не пришли в ИИ из вайбкодинга. Применяем инженерный подход — выстраиваем систему, проводим ревью и документируем кодовую базу.
При разработке ИИ чат-ботов, или агентов мы подключаемся к корпоративным сервисам и базам данных. Это позволяет агенту сохранять контекст и достоверность данных, избегая галлюцинаций.
Являемся экспертами в вопросах защищенности. Проектируем ИИ-решения с учетом требований безопасности и защиты персональных данных. Настраиваем роли, права, логирование и контуры обработки данных так, чтобы снизить риски утечек, несанкционированного доступа и неконтролируемой передачи данных во внешние сервисы.
Направления разработки
ИИ-агенты
Разрабатываем агентов для автоматизации бизнес-процессов: получения задачи, анализа данных, обращения к системам, подготовки результата, передачи его человеку для проверки и принятия решения.
Сферы применения наших ИИ-агентов:
- Агент техподдержки — разбирает обращения, собирает контекст из CRM, базы знаний и внутренних систем, готовит ответ оператору и сокращает ручную обработку типовых запросов до 80%.
- Агент пресейла — анализирует запрос клиента, подбирает релевантные кейсы, формирует коммерческое предложение и помогает быстро подготовить первичный расчет стоимости.
- Агент рекрутинга — сопоставляет резюме с требованиями вакансии, ранжирует кандидатов и готовит краткие выжимки, чтобы рекрутер работал не с сотнями откликов, а с отобранным списком идеальных кандидатур.
- Агент проектной оценки — разбирает требования, выделяет модули, риски и спорные места, далее готовит черновик оценки для проверки техническим специалистом.
- Агент технической документации — собирает вводные из задач, встреч и проектных материалов, готовит черновики ТЗ, спецификаций, инструкций и описаний API.
- Агент проектного контроля — отслеживает задачи, дедлайны и блокеры в рабочих системах, подсвечивает риски и готовит короткие сводки для руководителя.
Чат-боты с ИИ
Разрабатываем ИИ чат-ботов для клиентов и сотрудников. Чат-боты учитывают контекст диалога, историю обращений и данные компании, работают в разы эффективнее обычных сценарных ботов.
Примеры задач, решаемых нашими ИИ чат-ботами:
- Бот клиентской поддержки — отвечает на частые вопросы, ищет информацию в базе знаний и передает сложные обращения оператору.
- HR-бот — консультирует кандидатов и сотрудников по вакансиям, документам, статусам, отпускам, справкам и внутренним правилам.
- Бот внутреннего service desk — принимает заявки от сотрудников, уточняет детали, классифицирует проблему и направляет обращение в нужную команду.
- Бот-консультант по продуктам и услугам — помогает клиенту разобраться в возможностях, условиях, ограничениях и подобрать подходящее решение.
- Бот для сбора заявок — задает уточняющие вопросы, проверяет полноту вводных и передает менеджеру уже структурированное обращение.
Корпоративные ассистенты
Внедряем ассистентов для помощи сотрудникам при работе с внутренними знаниями компании: документами, инструкциями, регламентами, базами проектов.
Примеры внедрения наших ассистентов:
- Работа с базами знаний
- Ассистенты для руководителей и сотрудников
- Найм, онбординг
- Автоматизация отдела продаж
- Техническая поддержка
RAG-системы
Создаем RAG-системы, которые подключают языковую модель к данным компании: документам, регламентам, инструкциям, CRM, ERP, HRM, Jira, базам знаний и внутренним сервисам. Источники используются для формирования ответов.
RAG-система позволяет:
- Быстро находить информацию в корпоративных документах
- Получать ответы по регламентам, инструкциям и внутренним правилам
- Готовить черновики ответов для клиентов и сотрудников
- Разбирать документы, заявки, обращения и проектные материалы
- Собирать внутреннего ИИ-ассистента для поддержки, HR, продаж, проектных и технических команд
- Снизить ручной поиск по десяткам файлов, таблиц и систем
- Получать сводную информацию по произвольному запросу из различных систем
Сроки разработки и внедрения
От 1 недели, стоимость по запросу.
Избранные кейсы
Проблема
2-я линия поддержки крупного DIY-ритейлера обрабатывала сотни тысяч обращений в месяц. Значительная часть запросов была типовой, но оператору всё равно приходилось вручную собирать контекст по каждому тикету. Для одного обращения специалист открывал несколько внутренних систем: CRM, историю заказов, биллинг, складскую систему, логистику и программу лояльности. Затем читал переписку с 1-й линией, искал нужный сценарий в базе знаний и готовил ответ в корпоративном стиле. На обработку одного обращения уходило 10–20 минут. Узкое место было не в сложности запросов, а в масштабе: рост обращений напрямую требовал роста команды поддержки.
Техническое решение
Мы разработали мультиагентную AI-систему для автоматизации 2-й линии поддержки.
- Классификация: Первый агент определяет тему, подтему и тип обращения по многоуровневой матрице сценариев.
- Сбор контекста: Система автоматически получает данные из внутренних источников: CRM, биллинга, истории заказов, клиентского профиля, логистики, программы лояльности и связанных сервисов.
- RAG-ядро: Отдельный контур ищет нужную информацию в корпоративной базе знаний: правилах, регламентах, условиях обслуживания, товарных данных и внутренних инструкциях.
- Генерация ответа: Основной агент собирает найденный контекст и формирует ответ по корпоративному сценарию. В систему встроены правила тона, ограничения и guardrails, чтобы бот не уходил за пределы разрешенных формулировок.
- Интеграция: Единый интерфейс подключен к закрытым системам ритейлера через защищенные API внутри корпоративного контура.
- Контроль: Оператор не собирает контекст и не пишет ответ с нуля. Он проверяет готовый результат, при необходимости корректирует его и отправляет клиенту.
Результат
Система резко сокращает время подготовки ответа по типовому обращению.
типовых запросов можно переводить в полуавтоматический контур обработки.
Специалист больше не тратит время на переключение между системами, поиск правил и сбор контекста по тикету.
Проблема
На первичную оценку проекта уходило слишком много времени. Нужно было собрать вводные, дождаться свободных слотов у технических специалистов, вручную разобрать требования, выделить модули, риски и подготовить черновик сметы. Сильные инженеры тратили время на рутинный разбор типовых вводных, хотя их экспертиза нужна в другом месте — для проверки архитектурных решений, сложных интеграций и нестандартных рисков.
Техническое решение
Мы разработали ИИ-агента для подготовки первой версии проектной оценки.
- Как работает: Агент анализирует описание задачи, выделяет функциональные блоки, сопоставляет проект с похожими оценками и формирует черновик сметы.
- Контроль: Система не принимает решение сама. Она показывает спорные места, допущения и риски, после чего оценку проверяет специалист.
- Интеграция: Агент работает с внутренними данными компании: историей оценок, проектной документацией, шаблонами КП и базой типовых модулей.
Результат
Первая версия оценки проекта вместо нескольких часов ожидания и ручного разбора.
Проблема
HR-команда тратила много времени на повторяющиеся вопросы кандидатов и сотрудников. Люди уточняли этапы отбора, список документов, правила оформления, статус рассмотрения и внутренние HR-регламенты. Часть вопросов была простой, но все равно отвлекала специалистов. В итоге HR занимался не только наймом и коммуникацией с сильными кандидатами, но и постоянной ручной поддержкой типовых сценариев.
Техническое решение
Мы разработали ИИ-чат-бота для HR-процессов.
- Как работает: Бот ведет диалог с кандидатом или сотрудником, учитывает контекст обращения и отвечает на основе внутренних правил компании.
- Контроль: Сложные вопросы бот передает HR-специалисту. В критичных сценариях система не принимает кадровые решения, а только помогает собрать данные и подготовить ответ.
- Интеграция: Бот может работать с базой знаний, HRM-системой, документами, статусами кандидатов и внутренними регламентами.
Результат
ручной рутины для HR. Типовые вопросы закрываются автоматически, а специалисты подключаются там, где нужен человек.
Проблема
После каждой встречи руководителю проекта нужно было вручную готовить фоллоу-ап: переслушивать запись, фиксировать решения, выписывать задачи, назначать ответственных и собирать открытые вопросы. При 2–3 встречах в день это превращалось в отдельную нагрузку. Часть деталей терялась, отчеты готовились с задержкой, а менеджеры тратили время на оформление вместо управления проектом.
Техническое решение
Мы разработали корпоративного ассистента для проектных менеджеров.
- Как работает: Ассистент расшифровывает встречу, выделяет договоренности, задачи, ответственных, сроки, риски и открытые вопросы.
- Контроль: Система готовит черновик фоллоу-апа и недельного отчета. Руководитель проекта проверяет текст, корректирует детали и отправляет клиенту.
- Интеграция: Ассистент может работать с записями встреч, проектной документацией, задачами в Jira / YouTrack и шаблонами клиентских отчетов.
Результат
Экономия времени для каждого руководителя проекта за счет автоматизации фоллоу-апов и отчетности.
Запишитесь на проблемное интервью
Если у вас есть процесс, который кажется слишком «человекоёмким», или задача, которую не получается решить стандартными алгоритмами — давайте это обсудим.
Никаких сейлз-скриптов: На звонке будет ведущий инженер или основатель компании.
Технический разбор: Мы вместе посмотрим на задачу, оценим её реализуемость на текущем стеке (LLM/ML) и прикинем примерные сроки разработки и объем требуемых инвестиций.
Честный фидбек: Если вашу задачу проще и дешевле решить без ИИ — мы скажем об этом прямо.
Контакты
124482, г. Москва, г. Зеленоград, к. 305, офис 55