Ассистент
Ищет, анализирует, готовит черновик и объясняет следующий шаг, но не изменяет рабочие системы.
Agentic AI · ВирТЭК
ИИ-агенты, которые не только отвечают —
а выполняют работу
Проектируем агентные системы, которые понимают цель, собирают контекст, планируют шаги и безопасно действуют в корпоративных системах. Связываем модели, знания, API и людей в управляемый цифровой процесс.
От гипотезы и цифрового процесса — до промышленной эксплуатации и AgentOpsЗа пределами чат-бота
Не добавляем ИИ ради эффекта.
Перестраиваем выполнение процесса
Чат-бот формирует ответ. Агентная система работает с состоянием задачи, выбирает разрешённые инструменты, проверяет условия и доводит процесс до контролируемого результата. Уровень автономности выбираем по цене ошибки, обратимости действия и зрелости данных.
Агент процесса
Выполняет последовательность операций через API и инструменты, соблюдает правила и запрашивает подтверждение для значимых действий.
Система агентов
Специализированные агенты распределяют работу, передают контекст и контролируются общим оркестратором и политиками.
Референсная архитектура
Агент — это не модель.
Это инженерная система вокруг модели
Надёжность создаётся слоями. Каждый компонент можно наблюдать, тестировать, ограничивать и заменять независимо — без привязки бизнес-процесса к одному поставщику модели.
Цель и маршрутизация
Определяем намерение, контекст, допустимый маршрут и критерий завершения задачи.
План и оркестрация
Декомпозируем работу, выбираем последовательность шагов, обрабатываем исключения и повторные попытки.
Модельный шлюз
Маршрутизируем запросы между локальными и облачными моделями по качеству, скорости, стоимости и политике данных.
Знания и память
Подключаем RAG, базы, графы и краткосрочную память с учётом прав, актуальности и происхождения данных.
Инструменты и интеграции
Предоставляем строго описанные API, MCP-инструменты, очереди и автоматизации вместо неконтролируемого доступа к системам.
Идентичность и полномочия
Агент действует от имени конкретного пользователя или сервисной роли с минимальными разрешениями и лимитами.
Проверки и подтверждения
Схемы данных, бизнес-правила, human-in-the-loop, безопасный отказ и передача специалисту встроены в исполнение.
Трассировка и оценка
Фиксируем версии, вызовы инструментов, задержки, стоимость, ошибки и результат каждого запуска для анализа и улучшения.
Детерминированные участки оставляем обычным кодом и workflow-движком. Модель подключаем там, где действительно требуется интерпретация, поиск, планирование или работа с неструктурированным контекстом.
Где агенты создают ценность
Автоматизация не отдельных ответов,
а сквозной работы
Начинаем с процесса, в котором понятны вход, владелец, допустимые действия и измеримый результат. Затем определяем, какую часть выполняет агент, какую — классическая автоматизация, а какую сохраняет человек.
ИТ-эксплуатация и Service Desk
Классификация обращения, сбор телеметрии, поиск по базе знаний, подготовка диагностики, безопасный запуск регламента и эскалация инженеру.
Документы и корпоративные знания
Разбор входящих документов, проверка комплектности, извлечение реквизитов, сопоставление с регламентами и подготовка результата со ссылками на источники.
Закупки и снабжение
Сбор потребности, сравнение предложений, проверка ограничений, подготовка согласования и синхронизация данных с учётной системой.
Продажи и работа с заказчиком
Квалификация запроса, сбор контекста из CRM, подготовка следующего действия, материалов и поручений с сохранением истории решения.
Инженерия и разработка
Анализ требований, работа с репозиториями, подготовка изменений, проверка качества, документация и участие в разборе инцидентов.
Бэк-офис и внутренние сервисы
Кадровые, договорные, финансовые и административные запросы с ролевым доступом, маршрутами подтверждения и передачей нетиповых случаев человеку.
Как внедряем
От карты процесса
до управляемого цифрового сотрудника
PoC проверяет не красоту диалога, а способность выполнить реальную задачу в заданных границах. Промышленный запуск начинается только после оценки качества, безопасности, экономики и операционной готовности.
01
DISCOVERРазбираем процесс
Наблюдаем работу, фиксируем исключения, ручные решения, системы, данные и цену ошибки.
02
DESIGNПроектируем роль агента
Формулируем цель, полномочия, инструменты, память, точки подтверждения и условия остановки.
03
CONNECTГотовим интеграции
Создаём безопасные адаптеры к API, базам, очередям, файлам и интерфейсам, нормализуем контекст.
04
EVALUATEСтроим испытания
Собираем реальные сценарии, крайние случаи, негативные проверки и критерии бизнес-результата.
05
PILOTЗапускаем ограниченный контур
Проверяем систему на реальной нагрузке с наблюдением, лимитами, подтверждениями и быстрым откатом.
06
OPERATEВводим в эксплуатацию
Настраиваем SLO, трассировку, стоимость, поддержку, версии, регрессионные тесты и план развития.
Архитектурная точность
Выбираем не самый сложный подход,
а самый надёжный для задачи
Высокая компетенция проявляется не в количестве агентов, а в правильной границе между кодом, моделью, человеком и корпоративной системой.
Агент или обычная автоматизация?+
Если маршрут полностью известен, используем детерминированный workflow. Агент нужен для интерпретации контекста, вариативного плана и выбора инструмента.
Один агент или несколько?+
Начинаем с минимальной архитектуры. Разделяем агентов, когда нужны независимые роли, разные права, модели, контексты или критерии качества.
API, MCP или работа с интерфейсом?+
Предпочитаем стабильные API и типизированные инструменты. MCP используем для управляемого каталога возможностей; computer use — только там, где интеграции недоступны.
Локальная или облачная модель?+
Выбор определяется данными, задержкой, качеством, стоимостью и требованиями к размещению. Поддерживаем локальные, облачные и гибридные маршруты.
Нужна ли долговременная память?+
Добавляем её только для доказанного сценария. Память имеет владельца, срок жизни, происхождение, правила исправления и удаления.
Когда агент может действовать сам?+
Автономность повышаем постепенно: наблюдение, предложение, действие после подтверждения и только затем ограниченное самостоятельное выполнение обратимых операций.
Что получает заказчик
Не демонстрацию,
а собранную способность бизнеса
Передаём не только интерфейс. В состав решения входят архитектура, интеграции, набор испытаний, правила эксплуатации и материалы для команды заказчика.
Карта процесса и модель эффекта
Baseline, узкие места, объём ручного труда, целевые метрики и критерии остановки проекта.
Архитектура агентной системы
Роли агентов, модели, данные, память, инструменты, доверительные границы и схемы взаимодействия.
Интеграционный слой
Версионируемые API-адаптеры, MCP-сервисы, очереди, схемы данных, секреты и политики доступа.
Промышленный агентный контур
Интерфейс, runtime, оркестрация, модельный шлюз, хранилища контекста и безопасное выполнение инструментов.
Evaluation и приёмка
Набор реальных задач, негативные сценарии, регрессия, нагрузочные проверки и воспроизводимый отчёт.
AgentOps и передача в работу
Дашборды, журналы, SLO, управление версиями, runbook, обучение пользователей и технической команды.
AgentOps
Управляем качеством
каждого выполнения
Оцениваем не абстрактный интеллект модели, а способность всей системы стабильно завершать рабочую задачу. Технические метрики связываем с результатом процесса.
Завершение задачи
Доля сценариев, достигших корректного бизнес-результата без скрытого нарушения процесса.
Точность действий
Правильный выбор инструмента, параметры вызова, последовательность операций и обработка ошибок.
Опора на контекст
Корректность источников, соблюдение прав доступа, актуальность и достаточность доказательств.
Человеческое участие
Где и почему потребовались подтверждение, исправление, эскалация или полное ручное выполнение.
Скорость и надёжность
Задержка по этапам, ошибки интеграций, повторные попытки, доступность и время восстановления.
Экономика запуска
Стоимость задачи, токены, вычисления, вызовы внешних систем и фактический эффект для процесса.
Безопасность и политики
Нарушения политик, запрещённые действия, утечки чувствительных данных и срабатывания защитных ограничений.
Регрессии и дрейф
Изменение качества после обновления модели, промпта, инструментов, данных или маршрутизации.
Технологический контур
Соединяем модели, данные
и корпоративные системы
Архитектура остаётся переносимой: прикладная логика, инструменты и проверки отделены от конкретной модели и среды размещения.
Модели и маршрутизация
- Локальные и облачные LLM
- Мультимодальные и reasoning-модели
- Model gateway и fallback
- Контроль качества, задержки и стоимости
Контекст и память
- RAG и гибридный поиск
- Векторные и графовые хранилища
- Права на уровне источника
- Краткосрочная и долговременная память
Действия и интеграции
- OpenAPI и типизированные функции
- MCP-серверы и каталог инструментов
- Очереди, события и workflow
- Изолированное выполнение кода и задач
Контроль и эксплуатация
- SSO, сервисные роли и секреты
- Human-in-the-loop и политики
- Трассировка, evals и AgentOps
- CI/CD, версии и безопасный откат
Мы можем войти в проект на любом уровне: оценить процесс, спроектировать платформу, собрать первый агент, интегрировать существующее решение или выстроить общий контур для семейства агентов. Команда объединяет разработку, данные, инфраструктуру, информационную безопасность и эксплуатацию — поэтому агент не остаётся изолированной лабораторной функцией.
Начать с процесса
Опишите процесс, который хотите улучшить.
Мы спроектируем агента вокруг результата
На первой встрече разберём один процесс, системы, данные, исключения и цену ошибки. После этого предложим границы пилота, архитектуру и измеримые критерии успеха.
Обсудить задачу↗︎