Технические заметки о том, как мы реально внедряем ИИ-агентов, RAG, MCP-серверы и интеграции для бизнеса: архитектура, грабли и выводы.
Расскажу про случай, который меня самого в своё время удивил простотой. У заказчика уже полгода жил внутренний чат-ассистент — красивый интерфейс, отвечает бодро, но каждый раз с нуля. Спросишь про регламент отпусков —…
Пришёл заказчик с типовой задачей: поднять ИИ-агента поверх корпоративной переписки, КП и расшифровок звонков. База уже перевалила за миллион чанков, и вопрос «какой индекс в pgvector» перестал быть академическим — от н…
Знакомая история: вчера AI-секретарь перепутал имя клиента, извинился, всё сгладил. Сегодня разговор с тем же человеком — и он снова пишет «Игорь» вместо «Егор». Ты открываешь логи, смотришь в промпт и понимаешь: между…
У нас был обычный ИИ-агент секретаря: разбирал клиентов, ставил задачи менеджерам, фиксировал результаты касаний. Внутри — LLM-движок, сверху — наш офисный API. И всё вроде бы работало — ровно одну итерацию.
Расскажите, какой процесс хотите автоматизировать. Разберём, что можно сделать агентом, какие данные и интеграции понадобятся, и с чего начать пилот.
