Разработка ИИ-агентов под ключ
Автономные ИИ-агенты, которые сами выполняют задачи в ваших системах: от обработки заявок до анализа документов и поддержки клиентов.
MotifAI — ИИ-агентство из Москвы, разрабатывает автономных ИИ-агентов на LangChain и мульти-агентных архитектурах. Пилот в продакшене за 3–4 недели, агент закрывает до 70% рутинных операций. Данные остаются в контуре компании, развёртывание возможно on-premise.
Автономность, а не чат-бот
Агент не просто отвечает на вопросы, а сам вызывает инструменты, ходит в CRM, базы и API, принимает решения по шагам и доводит задачу до результата без оператора.
Пилот за 3–4 недели
Сначала запускаем агента на одном процессе с измеримой метрикой. Видите эффект на реальных данных до масштабных вложений, дальше расширяем зону ответственности.
Мульти-агентные архитектуры
Под сложные процессы собираем команду агентов: планировщик, исполнители, ревьюер. Каждый отвечает за свой участок — это надёжнее одного монолитного промпта.
Данные не покидают контур
Разворачиваем в вашей инфраструктуре или в облаке РФ, поддерживаем self-hosted LLM. Соблюдаем 152-ФЗ, ПДн обрабатываются внутри периметра.
Интеграция в живые процессы
Агент встраивается в то, чем вы уже пользуетесь: Telegram, amoCRM, Bitrix24, 1С, почта, internal API. Без переноса команды в новый интерфейс.
Контроль и наблюдаемость
Логируем каждый шаг агента, ставим guardrails и человека в петлю на критичных действиях. Вы видите, почему агент принял решение, и можете его поправить.
Что такое разработка ИИ-агентов под ключ и зачем она бизнесу?
ИИ-агент — это программа на базе LLM, которая получает цель, сама разбивает её на шаги, вызывает нужные инструменты (поиск, CRM, базу данных, API) и доводит задачу до результата. В отличие от обычного чат-бота со сценарием, агент действует автономно и адаптируется к ситуации. Разработка под ключ означает, что MotifAI берёт весь цикл: от анализа процесса и проектирования архитектуры до интеграции, тестирования и поддержки в продакшене.
Бизнесу это даёт автоматизацию задач, которые раньше требовали человека и не поддавались жёстким скриптам: разбор входящих заявок, поиск по документам, первичная поддержка, подготовка отчётов, обработка почты. Типовой агент-ассистент закрывает 50–70% рутинных обращений и работает 24/7, освобождая сотрудников под задачи, где нужна экспертиза.
Мы работаем по РФ, начинаем с пилота на одном узком процессе с понятной метрикой, чтобы вы оценили окупаемость до масштабирования. Стек — LangChain, RAG, мульти-агентные паттерны; при необходимости разворачиваем on-premise с self-hosted моделью.
Технологический стек
Что входит
- Аудит процесса и выбор задач, где ИИ-агент даёт измеримый эффект
- Проектирование архитектуры: один агент или мульти-агентная система, набор инструментов
- Разработка агента на LangChain с tool-calling и памятью диалога
- RAG-подключение к вашим базам знаний, документам и регламентам
- Интеграции с CRM, 1С, мессенджерами, почтой и внутренними API
- Guardrails, фильтры и human-in-the-loop на критичных действиях
- Тестирование на реальных данных, метрики качества и стоимости ответа
- Развёртывание, мониторинг, логирование и сопровождение в продакшене
Как мы работаем
- 1
1. Discovery и выбор сценария
Разбираем процессы, считаем объёмы и стоимость рутины, выбираем 1–2 задачи под пилот с измеримой метрикой (время ответа, доля автоматизации, экономия часов).
- 2
2. Проектирование архитектуры
Определяем тип решения: одиночный агент или мульти-агентная система. Описываем инструменты, источники данных, точки контроля и сценарии эскалации на человека.
- 3
3. Прототип на ваших данных
Собираем работающий MVP на LangChain, подключаем RAG к вашим документам, показываем агента в деле на реальных кейсах за 2–3 недели.
- 4
4. Интеграции
Встраиваем агента в CRM, мессенджеры, 1С, почту и внутренние сервисы. Настраиваем аутентификацию, права доступа и работу в вашем контуре.
- 5
5. Guardrails и тестирование
Добавляем ограничения, проверку фактов, human-in-the-loop. Прогоняем на тестовом наборе, замеряем точность, стоимость и скорость ответов.
- 6
6. Запуск в продакшен
Разворачиваем в облаке РФ или on-premise, включаем мониторинг и логирование каждого шага агента, обучаем вашу команду работе с системой.
- 7
7. Поддержка и развитие
Следим за метриками, дообучаем на новых данных, расширяем зону ответственности агента и подключаем новые процессы по результатам пилота.
Агент-ассистент первой линии разбирает входящие обращения, отвечает по базе знаний и эскалирует сложное на оператора — закрывает до 65% обращений без человека.
Мульти-агентная система для бэк-офиса: один агент извлекает данные из документов, второй проверяет и заносит в учётную систему, освобождая сотрудников от ручного ввода.
Запуск агента на одном процессе с понятной метрикой обычно окупается за квартал за счёт сэкономленных часов команды, после чего зону ответственности расширяют.
Стоимость
Стоимость рассчитывается индивидуально под задачу и уточняется с менеджером — назовём смету после бесплатного аудита.
Пилот
Один ИИ-агент на узкий процесс с измеримой метрикой за 3–4 недели. Чтобы проверить окупаемость до масштабирования.
- 1 сценарий, 1 ключевая интеграция
- Агент на LangChain с tool-calling
- RAG по одной базе знаний
- Запуск на реальных данных
- Отчёт по метрикам и план развития
Под ключ
Полноценный агент или мульти-агентная система в продакшене с интеграциями и поддержкой.
- Мульти-агентная архитектура
- 3–5 интеграций (CRM, 1С, мессенджеры)
- RAG по нескольким источникам
- Guardrails и human-in-the-loop
- Мониторинг, логирование, 2 месяца поддержки
Enterprise / on-premise
Развёртывание в закрытом контуре с self-hosted LLM, требованиями безопасности и SLA.
- On-premise, self-hosted модели
- Соответствие 152-ФЗ, данные в контуре
- Сложные мульти-агентные пайплайны
- Интеграция с внутренними системами
- SLA, выделенная команда, развитие
Частые вопросы
Чат-бот работает по жёсткому сценарию и отвечает заготовками. ИИ-агент получает цель, сам разбивает её на шаги, вызывает инструменты — CRM, базы, API — и доводит задачу до результата, адаптируясь к ситуации. Это автономный исполнитель, а не дерево ответов.
Стоимость зависит от формата: пилот на одном процессе, полноценный агент или мульти-агентная система под ключ, либо enterprise с on-premise и self-hosted LLM. Точная смета зависит от числа интеграций и сложности процесса и уточняется с менеджером после discovery.
Работающий пилот на ваших данных мы показываем за 3–4 недели. Полная разработка под ключ с интеграциями, guardrails и запуском в продакшен обычно занимает 1,5–3 месяца в зависимости от объёма.
Нет. Мы разворачиваем решение в вашем контуре или в облаке РФ, поддерживаем self-hosted модели через vLLM. Персональные данные обрабатываются внутри периметра, соблюдаем 152-ФЗ. Для закрытых контуров делаем полностью on-premise.
С amoCRM, Bitrix24, 1С, Telegram, почтой, базами данных и любыми внутренними API. Если у системы есть программный интерфейс — агент сможет в ней работать. Интеграции настраиваем под ваш стек.
На критичных шагах мы ставим human-in-the-loop: агент готовит действие, но финальное подтверждение остаётся за человеком. Плюс guardrails, проверка фактов и логирование каждого шага — вы всегда видите, почему агент принял решение.
Да, для этого и существует формат пилота. Вы платите за один агент на узком процессе, проверяете эффект на реальных данных и метриках, и только потом решаете масштабировать. Это снижает риск вложений.
Поддержку клиентов первой линии, разбор и маршрутизацию заявок, поиск по документам и регламентам, извлечение данных из документов, подготовку отчётов, обработку почты и заявок. Подходят там, где много рутины, которую сложно описать жёстким скриптом.
Начать
сотрудничество
Оставьте заявку на бесплатную консультацию. Наши архитекторы проанализируют ваши задачи и предложат оптимальный стек технологий для внедрения ИИ.
Аудит инфраструктуры
Анализ готовности данных к ML
PoC разработка
Быстрый прототип за 2-4 недели
Интеграция
Развертывание в вашем контуре