- Главная
- Разработка
Разрабатываем ПО с искусственным интеллектом
Мы не продаём «внедрение ИИ» абстрактно. Начинаем с конкретной задачи — где у вас уходит время, теряются заявки или копится ручная работа — и делаем софт, который эту задачу закрывает.
От прототипа до системы, которой пользуются каждый день
Работаем как продуктовая команда: аналитик, разработчики, тестировщик. Код, инфраструктура и данные остаются вашими.
ИИ-агенты
Агенты, которые отвечают клиентам, разбирают заявки, заполняют CRM и готовят документы — под ваши регламенты.
MCP-серверы и интеграции
Подключаем модели к 1С, Битрикс24, amoCRM и внутренним базам через Model Context Protocol — с правами и аудитом.
Веб-сервисы и порталы
Личные кабинеты, внутренние системы, витрины и админки. Angular или React на фронте, Python или Go на бэкенде.
Документы и речь
Разбор счетов, договоров и актов, расшифровка звонков и встреч, извлечение полей в учётную систему.
Автоматизация процессов
Связываем разрозненные системы: заявка с сайта доходит до счёта в 1С без ручного переноса между окнами.
Поддержка и развитие
Берём на сопровождение и чужой код: чиним, документируем, снимаем зависимость от одного разработчика.
Аудит перед разработкой
Если не понятно, с чего начать, — начинаем с аудита: процессы, данные и план работ с приоритетами.
Как проходит работа
Порядок один и для агента в поддержку, и для внутреннего портала. Меняется объём этапов, а не их состав.
Разбор задачи
Смотрим, как процесс устроен сейчас: кто что делает руками, где данные, где узкое место. На выходе — описание решения и оценка. Обычно неделя.
Прототип
Собираем рабочую версию на реальных данных и показываем тем, кто будет ей пользоваться. Здесь дешевле всего понять, что решение не то.
Пилот в бою
Запускаем на части потока — одном отделе, одном канале. Смотрим на ошибки, дорабатываем правила и промпты по живым случаям.
Внедрение и передача
Разворачиваем на весь объём, обучаем команду, передаём код и документацию. Дальше — по договору поддержки или своими силами.
ИИ-агенты в рабочих процессах
Агент — это не чат-бот с кнопками. Он читает контекст, обращается к вашим системам и доводит дело до результата: отвечает клиенту по актуальному остатку на складе, создаёт сделку, ставит задачу менеджеру.
Границы задаёте вы: что агент делает сам, что показывает человеку на подтверждение, куда не лезет вовсе. Каждое действие пишется в журнал.
- Поддержка в мессенджерах и на сайте
- Квалификация входящих заявок
- Подготовка КП и договоров
- Разбор почты и звонков
Что важно решить до старта
Где живут знания. Агент отвечает по вашим документам и базам, а не по общим сведениям из интернета — иначе он будет уверенно выдумывать.
Что считать успехом. Доля обращений без человека, время до ответа, число ошибок — это фиксируется до разработки, а не после.
Кто отвечает за сбои. Понятный порядок эскалации на человека и внятное сообщение клиенту, когда агент не справился.
MCP-серверы: модель и ваши данные
Model Context Protocol — открытый стандарт, по которому языковая модель получает доступ к внешним инструментам. Вместо десятка самописных обвязок под каждую модель вы получаете один слой интеграции.
Практический смысл: сменить модель или добавить вторую можно без переписывания интеграций. Это же снимает привязку к конкретному поставщику.
- 1С, Битрикс24, amoCRM
- Внутренние базы и хранилища
- Права доступа по ролям
- Журнал всех вызовов
Почему это про безопасность
Модель не получает прямой доступ к базе. Она вызывает описанный инструмент с ограниченным набором параметров — а что этот инструмент делает, определяете вы.
Для контура с персональными данными по 152-ФЗ это принципиально: контроль остаётся на вашей стороне, а обращения к данным видны в аудите.
Веб-сервисы и внутренние системы
Личный кабинет клиента, портал для сотрудников, каталог с подбором, панель управления заказами. Обычная разработка, в которой ИИ появляется там, где реально помогает, — а не ради строчки в презентации.
Отдаём с исходным кодом, инструкцией по развёртыванию и тестами. Разворачиваем на вашей инфраструктуре или в российском облаке.
- Личные кабинеты и порталы
- Интеграции по API
- Серверный рендеринг и SEO
- Мобильная версия и PWA
Импортозамещение без переделки всего
Когда зарубежный SaaS перестал продлевать лицензии, чаще выгоднее заменить не всю систему, а тот кусок, который критичен, — и связать его с остальным.
Разбираем, что действительно используется, а что стоит в подписке по инерции. Часто половина функций оказывается лишней, и замена выходит проще ожидаемого.
Аудит перед разработкой
Если не понятно, с чего начать, — начинаем с аудита. Смотрим процессы и данные, считаем, где автоматизация окупится быстрее всего, и где она вообще не нужна.
На выходе — план работ с приоритетами и оценкой. С ним можно идти к нам, к другому подрядчику или делать своими силами.
- Карта процессов и потерь
- Готовность данных
- Выбор моделей под задачу
- План на квартал
Когда мы честно говорим «не надо»
Если задача решается настройкой имеющейся CRM или парой правил в почте — так и скажем. Разработка ради разработки дороже и вам, и нам.
Так же и с моделями: иногда достаточно поиска по документам, а языковая модель только добавит риск ошибки.
Как с нами можно работать
Проект под ключ
Фиксируем объём, сроки и стоимость. Подходит, когда задача понятна: конкретный сервис, интеграция, агент для одного канала.
Оплата по этапам, каждый этап — работающий результат.
Команда на поток
Выделяем разработчиков под ваши задачи на несколько месяцев. Подходит, когда направление длинное и приоритеты меняются на ходу.
Помесячная оплата, планирование спринтами.
Доработка и поддержка
Берём существующую систему — свою или чужую. Разбираемся в коде, чиним, развиваем и держим в рабочем состоянии.
Часы по факту или пакет на месяц.
Полный стек
На чём мы это делаем. Выбор под задачу, а не «всё сразу»: половина проектов обходится тремя-четырьмя пунктами из списка.
01ИИ и агенты
- GigaChat Pro
- YandexGPT
- T-lite
- Llama
- Qwen
- Mistral
- DeepSeek
- MCP
- LangChain
- LangGraph
- CrewAI
- AutoGen
- RAG
- Fine-tuning
- Embeddings
- AI Agents
- Prompt Engineering
- Whisper
- TTS
- Computer Vision
02Бэкенд
- Go
- Python
- Node.js
- FastAPI
- Django
- Express
- NestJS
- gRPC
- GraphQL
- REST API
- WebSocket
- WebRTC
- Celery
- RabbitMQ
- Kafka
03Фронтенд
- TypeScript
- React
- Next.js
- Angular
- Vue.js
- Nuxt
- Astro
- Tailwind CSS
- SCSS
- SSR / SSG
- PWA
- Vite
04Данные и хранение
- PostgreSQL
- MongoDB
- Redis
- ClickHouse
- Elasticsearch
- Pinecone
- ChromaDB
- Weaviate
- Qdrant
- S3
- SQLite
05Инфраструктура
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- Nginx
- GitHub Actions
- GitLab CI
- Prometheus
- Grafana
- Linux
- AWS
- Yandex Cloud
06Интеграции
- Telegram Bot API
- Битрикс24
- amoCRM
- 1С
- Яндекс API
- Google API
- Stripe
- ЮKassa
- СДЭК
- OAuth 2.0
О чём спрашивают до начала
Сколько стоит разработка ИИ-агента?
Зависит от того, к скольким системам он подключается и насколько строгие требования к точности. Простой агент для одного канала и одной базы знаний — это недели работы, агент с доступом к учётной системе и правом менять данные — месяцы. Точную оценку даём после разбора задачи, до этого любая цифра будет выдумкой.
Наши данные попадут к третьим лицам?
Нет. Разворачиваем в вашем контуре или в российском облаке, работаем с российскими и открытыми моделями — их можно запустить на своём железе. Что уходит за пределы контура и уходит ли вообще, решается на старте и фиксируется в договоре.
А если модель начнёт выдумывать?
Это не лечится «правильным промптом» — это ограничивается архитектурой. Ответы строим на ваших документах с указанием источника, критичные действия отправляем на подтверждение человеку, всё логируем. Полностью риск не исчезает, поэтому пилот и нужен: увидеть реальную частоту ошибок до полного запуска.
Что останется у нас после проекта?
Исходный код, документация, инструкции по развёртыванию и доступы к инфраструктуре. Мы не удерживаем клиента через невозможность уйти: если решите развивать сами или сменить подрядчика — всё для этого будет.
Расскажите, что нужно автоматизировать
Разберём задачу и скажем честно: делать ли её вообще, сколько это займёт и с чего начать. Без обязательств.