AI-агенти та автоматизація
Агент підключається до ваших систем: бере дані з CRM чи обліку, виконує рутинну частину роботи й повертає результат туди, де його чекають. Там, де помилка коштує дорого, результат перевіряє людина.
Що автоматизуємо
Найкраще автоматизується повторювана робота з даними, яку зараз руками робить людина: прочитати, розкласти, перенести, підготувати.
Агент читає вхідні листи, форми й повідомлення, визначає тип звернення, витягує дані й передає їх далі — у CRM або потрібному виконавцю.
Документи й звіти, які складаються з даних облікової системи: агент збирає дані, заповнює шаблон і підсвічує розбіжності.
Картки товарів, довідники, записи клієнтів: агент доповнює, нормалізує й позначає дублікати, а сервіс перевіряє якість до запису в систему.
Повторювані питання клієнтів чи колег закриває агент, а складні передає людині разом із уже зібраним контекстом.
Збір із сайтів, відкритих API й Telegram за вашими критеріями: агент фільтрує потік і надсилає лише те, що потребує уваги.
Модель як частина вашого сервісу: аналіз зображень чи текстів, результат якого повертається в робочий процес користувача.
Контроль
AI помиляється інакше, ніж звичайний код: впевнено й непередбачувано. Тому агент отримує рамки до того, як потрапляє в продакшн.
Агент отримує один процес і критерій успіху, узгоджений до старту.
Там, де помилка дорога, агент готує, а рішення ухвалює людина: вона відправляє чернетку й публікує матеріал після модерації.
Набір реальних прикладів, через який проходить кожна зміна промпту чи моделі. Якість не просідає непомітно після чергового оновлення.
Телеметрія вартості кожного звернення до моделі, секрети поза кодом і промптами, доступ агента лише до потрібних даних.
Досвід
Назви замовників не розкриваємо — лише суть задачі й технології.
На платформі з каталогом на 800 тисяч позицій агенти — частина щоденної роботи: конфіги агентів на кожен репозиторій, задачі за специфікаціями, eval-гейти в CI, телеметрія вартості й хуки-вартові для секретів. Мерджі робить лише людина.
Чотири біржові API потоково пишуться в TimescaleDB, поверх — механізм правил на 40+ параметрів ризику. Систему від початку до кінця побудовано агентним пайплайном.
25 парсерів під конкретні сайти, дедуплікація за адресою джерела й моніторинг збоїв. Матеріали йдуть через REST-контракт у редакційну чергу модерації й публікуються після перевірки.
Знімки пацієнтів передаються на аналіз в Azure AI, а результат повертається в клінічний процес лікаря — з розмежуванням доступу до чутливих медичних даних.
Технології
Лише те, що вже працює в продакшні.
Питання
Так. Агент працює через ті самі інтеграції, що й інші системи: REST, OAuth, вебхуки, черги повідомлень. Облікову систему не переписуємо — агент читає з неї дані й записує результат назад.
Провайдера моделі обираємо разом з вами: Anthropic, OpenAI або Azure AI. Агент отримує лише ті дані, що потрібні для задачі, а ключі й секрети не потрапляють ні в код, ні в промпти.
Там, де помилка дорога, рішення лишається за людиною: агент готує чернетку чи ставить матеріал у чергу на перевірку. За якістю стежимо через eval-гейти — набір реальних прикладів, який має пройти кожна зміна.
Залежить від обсягу й моделі. Тому вартість кожного звернення пишемо в телеметрію з першого дня пілоту — до масштабування ви бачите реальну ціну одного обробленого запиту.
З короткого аудиту: шукаємо одну повторювану задачу, де автоматизація дає вимірюваний ефект. Далі — пілот на кілька тижнів із критерієм успіху, узгодженим до старту.
Щодня: конфіги агентів на кожен репозиторій, задачі за специфікаціями, eval-гейти в CI, телеметрія вартості, хуки-вартові для секретів. Мерджі в основну гілку робить людина.
Контакти
Опишіть у двох абзацах, що не працює. Відповімо, чи беремося, і з чого пропонуємо почати. Зустріч — онлайн або особисто в Ужгороді чи Києві.
