Как перейти от AI-пилотов к массовой автоматизации Пока компании точечно пробуют автоматизации с AI, им не нужна систематизация процесса. Отдельные инициативы можно запускать по-разному: завайбкодить внутри команды, отдать разработчикам, заказать на аутсорсе. Для пилотов такого подхода достаточно. Но когда задача меняется с «попробовать AI» на массовое повышение эффективности процессов через автоматизацию, нужен системный подход к разработке и поддержке. Иначе быстро появляются проблемы: ▪️ проекты долго реализуются ▪️ эксперименты выходят за защищённый контур ▪️ решения сложно поддерживать и переиспользовать ▪️ знания разрознены ▪️ часть инициатив так и остаётся в вечном пилоте.  Чтобы решить эти проблемы, мы создали Agent Builder — платформу для массовой автоматизации процессов через AI-разработку. На старте пользователь описывает задачу или готовит спецификацию, отвечает на вопросы AI-агентов. Дальше они пишут код, тестируют и выкладывают сценарий. Человек подключается, когда возникают вопросы: нужно уточнить требования, выбрать вариант реализации или решить проблему, с которой агенты не справились самостоятельно. При этом все сценарии автоматизации работают в едином контуре: — общая инфраструктура, доступы, тесты и хранилище секретов — маркетплейс интеграций с корпоративными системами и возможность переиспользовать готовые сценарии — разграничение прав на создание, редактирование, просмотр и запуск автоматизаций — корпоративные требования к логированию, мониторингу, работе с секретами и версиями — развёртывание в частном облаке или on-premise, если данные и процессы должны оставаться внутри защищённого контура Agent Builder изначально рассчитан на промышленное внедрение в крупных компаниях и соответствует их требованиям по развёртыванию в корпоративной среде. Бизнес-команды могут быстрее запускать и проверять новые автоматизации, а IT-подразделение сохраняет контроль над инфраструктурой, безопасностью и эксплуатацией.  😎 Попробуйте Agent Builder на ваших задачах. Напишите нам, чтобы получить демо-доступ

Не каждой базе знаний нужен RAG Сегодня RAG стал основой LLM-агентов, которые работают с корпоративными данными. Но не всегда этот подход экономически оправдан. Архитектуру AI-поиска стоит выбирать по типам запросов, которые будут приходить в систему. 🟢Типовые вопросы с устойчивыми ответами. Если сотрудники спрашивают одно и то же, как в FAQ, полноценный RAG может только увеличить стоимость и время обработки. Для такой задачи достаточно классификатора интентов и шаблонов ответов. 🟢Простые вопросы по документам. Если ответ находится в одном-двух фрагментах, подходит классический RAG: запрос → поиск → ответ. Он проще, быстрее и дешевле в разработке и эксплуатации.  🟢Сложные аналитические запросы. Когда для ответа нужно собрать несколько фактов из разрозненных документов, можно использовать агентский RAG. В нём поиском управляет LLM: выбирает источник и инструмент, определяет количество итераций и при необходимости корректирует запрос. На практике чаще всего выгоднее идти от простого к сложному: начать с классического RAG и добавлять агентский, если не устраивает уровень качества ответов. «Обычно используют такую SOTA-стратегию: в систему добавляют маршрутизатор, который распределяет запросы. Чаще всего 80% вопросов идёт в классический RAG, а 20% сложных — в агентский. Это позволяет не запускать более дорогой цикл без необходимости», — Екатерина Пославская, ML-разработчик KTS В новой статье подробно разбираем, как работают индексация, поиск и генерация в RAG-системах. Объясняем, как оценивать качество ответов и сокращать затраты на разработку и масштабирование. Заходите в блог

🔥 Открыли доступ к Agent Builder — платформе для массовой автоматизации процессов Компании запускают всё больше AI-инициатив, но точечные решения сложно масштабировать и поддерживать, и на каждый новый сценарий нужны ресурсы IT. При этом мы видим рост запросов не на разовые внедрения агентов, а на массовую автоматизацию. Поэтому разработали Agent Builder — платформу, на которой предметные специалисты могут самостоятельно создавать два типа сценариев автоматизации с AI-агентами: 1) Полное замещение процесса. Сценарий выполняет работу целиком, а человек видит только результат и подключается в критичных вопросах, если нужно. Например, агент сверяет заявку на закупку с бюджетом и отправляет на согласование. 2) Ассистенты для специалистов. Сотрудник по-прежнему ведёт процесс сам, а система помогает ему. Агенты ищут данные, готовят черновики, подсказывают следующий шаг.  Как это работает: ▫️ специалист описывает ТЗ или спецификацию с помощью AI-аналитика ▫️ AI-разработчик пишет код, человек подключается только, если нужно ответить на вопросы  ▫️ проект выкладывается в тестовую среду ▫️ после подтверждения специалистом автоматизация выходит в общую  эксплуатацию  В одном сценарии можно сочетать алгоритмические шаги и AI-агентов, подключать интеграции с корпоративными сервисами, ЛК, базами знаний. Все созданные автоматизации работают в едином хранилище и становятся описанием рабочего процесса — так автоматически строится карта. Можно анализировать эти сценарии и масштабировать эффективные решения на другие команды.  В результате вы забываете про вечные AI-пилоты и автоматизируете целые цепочки процессов. Проверяете гипотезы за считаные дни, сокращаете рутину без привлечения разработки и экономите на поддержке решений за счёт переиспользования.  Опишите вашу задачу, и мы покажем, как Agent Builder автоматизирует её ⌛️ Получить демо-доступ