// услуга
Внедрение AI в бизнес: AI-агенты, автоматизация, RAG и MCP
Внедрение AI в бизнес — это подключение языковых моделей к вашим процессам и системам так, чтобы они выполняли конкретную работу: разбирали заявки, отвечали клиентам по базе знаний, готовили документы и данные для решений. Мы проектируем и разрабатываем такие решения под ключ: AI-агентов, MCP-серверы, RAG-системы по документам компании и ассистентов на российских или собственных моделях.
Начинаем не с выбора модели, а с процесса. Находим участок, где сотрудники тратят больше всего времени на повторяющиеся действия, и договариваемся, как измерить результат. Затем собираем прототип на ваших данных, проверяем качество на реальных примерах и только после этого подключаем решение к CRM, 1С, почте и мессенджерам. Так вы видите эффект на своих задачах до того, как вкладываться в масштабирование, а команда успевает привыкнуть к новому инструменту.
Отдельное внимание — безопасности. Агент получает ровно те права, которые нужны для задачи, все действия логируются, спорные случаи уходят человеку. Если данные нельзя передавать во внешние облака, разворачиваем модель в вашем контуре или используем GigaChat и YandexGPT. После запуска следим за качеством ответов и затратами на модели, обновляем базу знаний вместе с вашими процессами.
// задачи
С чем приходят клиенты
- Сотрудники часами переносят данные между почтой, таблицами, CRM и 1С
- Ответы на типовые вопросы клиентов и коллег отнимают время у специалистов
- Знания разбросаны по регламентам, чатам и папкам, нужное не найти за минуту
- Данные нельзя отправлять в зарубежные облака, а готовые сервисы этого не учитывают
// что делаем
Что входит
AI-агенты и автоматизация процессов
Агент выполняет цепочку действий сам: разбирает входящие письма и заявки, заполняет CRM, готовит документы и отчёты, передаёт человеку только спорные случаи.
MCP-серверы и интеграция LLM с системами
Пишем MCP-серверы, через которые модель безопасно работает с вашей CRM, 1С, базой данных или внутренним API: с ролями, логами и ограничением прав.
RAG и корпоративные базы знаний
Подключаем регламенты, договоры, инструкции и вики к языковой модели. Ответ строится по вашим документам и сопровождается ссылкой на источник.
AI-ассистенты для продаж и поддержки
Ассистент в Telegram, на сайте или в виджете отвечает клиентам по базе знаний, квалифицирует заявки и передаёт диалог менеджеру с готовым резюме.
LLM on-premise и российские модели
Разворачиваем открытые модели на ваших серверах или подключаем GigaChat и YandexGPT, чтобы персональные данные не покидали контур и соответствовали 152-ФЗ.
// стек
Технологии
- Python
- TypeScript
- MCP
- GigaChat API
- YandexGPT
- OpenAI-совместимые API
- vLLM / Ollama
- PostgreSQL + pgvector
- LangGraph
- Docker
// этапы
Этапы и сроки
- 01 · 1 неделя
Аудит процессов
Разбираем, где теряется время, какие данные доступны и какой результат считать успехом. Выбираем один процесс для пилота.
- 02 · 1–2 недели
Прототип
Собираем рабочий прототип на реальных данных и проверяем качество ответов на выборке типовых задач.
- 03 · 2–4 недели
Пилот в работе
Подключаем решение к рабочим системам для части сотрудников, собираем обратную связь, дорабатываем промпты и интеграции.
- 04 · от 2 недель
Внедрение и масштабирование
Выводим на всю команду, настраиваем мониторинг качества и затрат, переносим подход на следующие процессы.
- 05 · постоянно
Поддержка
Следим за качеством, обновляем базу знаний и модели, добавляем новые сценарии по мере роста задач.
// стоимость
Стоимость
Рассчитаем под задачу
Стоимость зависит от числа процессов, интеграций и требований к контуру данных. Начинаем с пилота на одном процессе: он показывает реальный эффект до вложений в масштабирование.
// faq
Вопросы об услуге
С чего начать внедрение AI в бизнес?
С одного процесса, где много повторяющейся ручной работы и есть понятная метрика: время обработки заявки, число обращений, скорость поиска документа. На нём делаем пилот, измеряем эффект и только потом масштабируем.
Чем AI-агент отличается от обычного чат-бота?
Чат-бот отвечает на вопросы. AI-агент выполняет действия: создаёт сделку в CRM, формирует счёт, отправляет письмо, запрашивает данные из 1С. Для этого он получает доступ к инструментам через API или MCP-сервер с ограниченными правами.
Что такое MCP-сервер и зачем он компании?
MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, по которому языковая модель подключается к внешним системам. MCP-сервер описывает, какие действия и данные доступны модели, и даёт единый контролируемый вход в вашу CRM, базу или API вместо разрозненных интеграций.
Как работает RAG-система по документам компании?
Документы разбиваются на фрагменты и индексируются по смыслу. На вопрос пользователя система находит подходящие фрагменты и передаёт их модели, а та формирует ответ со ссылками на источники. Модель не нужно дообучать, а база знаний обновляется без участия разработчика.
Можно ли использовать AI без передачи данных за рубеж?
Да. Используем российские модели GigaChat и YandexGPT или разворачиваем открытые LLM на ваших серверах (on-premise). Данные остаются в вашем контуре, доступ разграничивается по ролям.
Сколько стоит внедрение AI?
Зависит от числа процессов, интеграций и требований к инфраструктуре. Стоимость считаем после аудита: вы получаете оценку пилота и ориентир по ежемесячным затратам на модели и сервера.
// блог
Полезное по теме
RAG: корпоративная база знаний с нейросетью
RAG позволяет нейросети отвечать по документам компании со ссылкой на источник. Как работает корпоративная база знаний, из чего состоит и как её внедрить.
AI-агент для обработки заявок: как устроен и сколько экономит
AI-агент разбирает входящие заявки, заполняет CRM и отвечает клиенту за минуты. Как он устроен, где нужен человек и как посчитать экономию.
Что такое MCP-сервер и зачем он бизнесу
MCP-сервер даёт нейросети безопасный доступ к CRM, 1С и базам данных по открытому протоколу. Как он устроен, чем полезен бизнесу и как внедрить.