Нужно не только отвечать, но и действовать
После анализа система должна вызвать API, создать задачу, подготовить файл или выполнить другой разрешённый шаг.
AI-агенты с инструментами и контролируемыми действиями
Создание и запуск ИИ-агентов в Барнауле
Создаём агентные сценарии с доступом к определённым API, базе знаний и внутренним сервисам. Для каждого инструмента задаём границы полномочий, проверку параметров, журнал действий и условия передачи решения человеку.
18+production-систем спроектировано и запущено
AI-firstархитектура формируется вокруг прикладной задачи и рабочего процесса
Human-in-the-loopсогласование с ответственным специалистом там, где цена ошибки высока
Productionпроверка корректности, журналирование и наблюдение, backup и восстановление
Когда это нужно
Агенты, которые выполняют разрешённые действия
Модель может выбрать и предложить действие, но программный слой должен проверить разрешённый инструмент, аргументы, путь, права и условия выполнения. Для высокорисковых операций добавляется независимое подтверждение.
Слишком много разных инструментов
Сотрудник вручную переключается между системами, хотя последовательность действий можно формализовать.
Нужна адаптивная логика
Следующий шаг зависит от результата предыдущего и не укладывается в жёсткий линейный сценарий.
Требуется контроль автономности
Нужно дать AI инструменты, но ограничить область действий и сохранить проверку операций с высоким риском.
Из чего состоит в услугу
Комплектация решения вытекает из конкретного рабочего сценария
Состав работ зависит от целевой операции, доступных данных и действующей инфраструктуры. Ниже — типовые компоненты, которые могут входить в реализацию.
Агенты с API
Запуск согласованных API-операций с заранее проверяемыми параметрами.
Интеграция ИИ →Работа с файлами
Извлечение сведений из файлов и формирование документов через ограниченный набор функций.
ИИ для документов →Веб-поиск
Поиск в разрешённых источниках с передачей найденных фактов в контекст модели.
ИИ-ассистенты →Серверные действия
Управляемые операции с allowlist, проверкой пути, backup и возможностью rollback.
Кейсы →Многоэтапные агенты
Planner, executor, approver и verifier могут быть разделены на разные этапы.
Разработка систем ИИ →Human-in-the-loop
Согласование человеком операций, ошибка в которых может привести к ущербу.
Как работаем →Архитектура
Безопасный агент — это модель внутри детерминированных границ
Модель может выбрать и предложить действие, но программный слой должен проверить разрешённый инструмент, аргументы, путь, права и условия выполнения. Для высокорисковых операций добавляется независимое подтверждение.
1Задачацель, контекст и ограничения
→
2Планвыбор следующего шага или инструмента
→
3Проверкаallowlist, policy и аргументы
→
4Выполнениедетерминированный runner или API
→
5Верификацияконтроль полученного результата и следующий шаг
Allowlist инструментов
Агент видит только разрешённые функции и не может произвольно выполнять системные команды.
Проверка аргументов
Каждое действие валидируется до фактического выполнения.
Backup и rollback
Изменения файлов и состояния проектируются с возможностью безопасного отката.
Независимая проверка
Для сложных сценариев целесообразно разграничивать модель, предлагающую действие, и модель или код, которые его проверяют.
Реальные проекты
Как это выглядит в рабочем контуре
Применяем только подтверждённые примеры реализованных систем и не приписываем им неподтверждённые показатели.
Server Agent01
Контролируемый серверный coding agent
Система использует planner, executor, policy, approver, runner и verifier. Модели предлагают действия, а файловые изменения выполняет детерминированный код.
allowlistwrite_filebackuprollback
Корпоративный AI02
ИИ-чат с function calling
Корпоративный чат умеет вызывать разрешённые функции и взаимодействовать с серверным агентом через отдельный контролируемый API.
function callingвеб-интерфейсдокументыголос
Multi-model03
Многоэтапный AI pipeline
В отдельных алгоритмах используются разные модели для генерации, критики, проверки и финального решения.
plannerexecutorapproververifier
Как организована работа
От постановки задачи до промышленной эксплуатации
Определяем действия
Фиксируем, какие инструменты агенту действительно нужны.
Ограничиваем права
Разрабатываем allowlist и правила для каждого действия.
Проектируем цикл
Определяем планирование, выполнение и проверку результата.
Создаём инструменты
Разрабатываем API и функции с контролируемыми аргументами.
Тестируем угрозы
Проверяем выход за границы, повторные действия и ошибки инструментов.
Запускаем
Вводим агента в production с логами, мониторингом и подтверждениями.
Стоимость
Как формируется бюджет
Итоговую смету готовим после изучения процесса, интеграций, данных и требований к эксплуатации.
Быстрый старт
Простой агент
от 21 000 ₽
Один сценарий и небольшой набор разрешённых инструментов.
Рабочий процесс
Рабочий агент
от 84 000 ₽
Несколько инструментов, бизнес-логика и интеграции.
Комплексная система
Многоэтапная система
от 175 000 ₽
Planner/executor/approver, сложные правила и повышенные требования к безопасности.
Расходы на внешние сервисы, телефонию и вычислительные мощности оцениваются отдельно от работ по разработке.
Все цены и варианты внедренияЦены ориентировочные и не являются публичной офертой.FAQ
Ответы на вопросы заказчиков
Что такое ИИ-агент?+
Это AI-система, которая получает задачу, анализирует контекст и способна вызывать заранее разрешённые инструменты: API, поиск, файлы или другие функции.
Чем агент отличается от чат-бота?+
Чат-бот в основном отвечает текстом. Агент может инициировать структурированное действие через инструмент, если оно разрешено архитектурой системы.
Может ли агент самостоятельно менять данные?+
Технически это возможно, но для критичных действий мы рекомендуем детерминированные ограничения, allowlist и human-in-the-loop. Модель не должна иметь неограниченный системный доступ.
Можно ли сделать агента для работы с сервером?+
В предоставленных материалах есть собственный серверный AI-агент с function calling и отдельным детерминированным контуром проверки действий.
Можно ли использовать несколько агентов или моделей?+
Да. В многоэтапных системах целесообразно разграничивать роли planner, executor, critic или approver, когда это соответствует требованиям проекта.
Сколько стоит разработка ИИ-агента?+
Небольшой агент с одним набором инструментов начинается ориентировочно от 21 000 ₽, рабочий агент с интеграциями — от 84 000 ₽, сложная многоэтапная система — от 175 000 ₽.
Начать с конкретной задачи
Опишите текущий процесс и желаемый результат
Для первичной оценки достаточно понять, что сотрудники выполняют сейчас, какие системы используют и что должно происходить автоматически после внедрения AI.
Создание и запуск ИИ-агентов в Барнауле
AI-агент нужен, когда одного ответа в чате недостаточно: требуется прочитать сведения, выбрать допустимое действие, вызвать инструмент и подтвердить результат.
Критическое требование к разработке AI-агентов — ограничение автономности. Инструменты, аргументы и допустимые пути должны проверяться программно, а высокорисковые действия — требовать отдельного подтверждения.
Разработка ИИ-агентов в Барнауле может выполняться удалённо. Для оценки достаточно описать задачу, системы и действия, которые агент должен уметь выполнять.