новое

Онлайн школы и образовательные порталы

Интернет-магазины, маркетплейсы

Вебстудии и Outsource

Видео студии

СМИ

Здравоохранение

Строительные компаниии

Спортивные организации

Калькулятор: инженер или поддержка?

новое

Главная
»
Услуги
»
Обеспечение безопасности AI инфраструктуры

Внедрение корпоративных AI-агентов

ИИ-агенты закрывают типовые задачи без людей, снижают операционные расходы и обрабатывают запросы за секунды. Разрыв растёт с каждым кварталом — и нагонять его становится дороже.

Оставить заявку

3х
Быстрее типовые операции

60%
Задач агент закрывает
без участия человека

1−2 нед
От старта до агента
в продакшне

8 из 10 AI-проектов не достигают заявленного результата в первый год.
Чаще всего причина не в модели — данные утекали во внешние API, агент падал под нагрузкой, расходы на токены никто не контролировал.

6 сценариев, которые заканчиваются потерями

Агент — это не только промпт и модель. Под ним стоит инфраструктура. Если её не спроектировать заранее, проблемы проявляются уже в продакшне.

Агент падает при росте нагрузки

В момент рекламной кампании или пикового трафика инфраструктура не выдерживает. Агент недоступен именно тогда, когда нужен больше всего.
Корпоративные данные уходят во внешние модели

Агент без изоляции данных отправляет переговоры, клиентскую базу и внутренние документы в публичные API. Данные могут попасть в обучающую выборку провайдера — без уведомления.
Расходы на токены превышают план в 10−40 раз

Без мониторинга LLM-звонков стоимость за месяц превышает план в 10−40 раз. Это происходит в первый же год — до того, как кто-то замечает проблему.
Один провайдер —
нет плана Б

Агент завязан на одного поставщика. Изменение условий, рост цен или недоступность API останавливает бизнес-процесс целиком.
Модель обновилась – поведение агента изменилось

Промпт не менялся, но агент стал отвечать иначе. Откатиться некуда, история изменений не ведётся, но агент уже работает с клиентами.
Агент не рассчитан на рост

При 100 запросах в день работает нормально. При 5 000 — тормозит. Инфраструктуру не проектировали под масштаб, и агент становится узким местом.

Параметр

Без подготовки инфраструктуры

Git in Sky

Изоляция данных

✕ Данные уходят во внешние API

✓ Контур данных остаётся под вашим контролем

Масштабирование

✕ Агент падает при росте нагрузки

✓ Масштабирование, пиковые нагрузки учтены заранее

Контроль расходов

✕ Бюджет на токены выходит из-под контроля

✓ Мониторинг и лимиты настроены с первого дня

Версионирование

✕ Изменения в поведении агента необратимы

✓ GitOps-подход, полная история изменений

Резервный провайдер

✕ Один поставщик, нет запасного варианта

✓ Маршрутизация между OpenAI, YaGPT, Cloud.ru

Поддержка после запуска

✕ Интегратор закрыл проект — вы сами

✓ SLA, мониторинг, доработки по пакету

Где агенты уже работают

Детали клиентов скрыты под NDA.
Показываем задачу и результат.

IT-поддержка • NDA
Агент первой линии техподдержки

Хелпдеск получал сотни однотипных обращений в день — пароли, доступы, типовые инструкции. Время первого ответа — несколько часов.

65% обращений закрывает агент без участия человека. Среднее время ответа – 28 секунд.
HR • NDA
Агент онбординга новых сотрудников

HR-менеджер тратил 3−4 часа в день на повторяющиеся вопросы новичков — регламенты, льготы, первые шаги.

Нагрузка на HR снизилась на 45%. Сотрудник получает ответ в любое время – без ожидания.
Продажи • NDA
Агент квалификации входящих лидов

Менеджеры тратили 30−40% рабочего времени на нецелевые обращения. Квалификация одного лида — до 20 минут живого разговора.

Агент квалифицирует лида до передачи менеджеру. Доля целевых встреч выросла.
Аналитика • NDA
Агент для BI-запросов

Руководители ждали типовые отчёты по несколько дней. Аналитики большую часть времени делали выгрузки, а не анализ.

Стандартный отчёт формируется по запросу на естественном языке за минуты.
Юридический сектор • NDA
Агент первичной проверки договоров

Каждый типовой договор ждал проверки несколько дней — даже при стандартных условиях.

Агент выявляет отклонения от шаблонов и флагирует риски. Юристы работают только с нестандартными случаями.
Мониторинг • NDA
Агент мониторинга

Дежурный инженер получал сотни алертов в сутки. Среди шума терялись реальные инцеденты, что замедляло работу

Агент фильтрует алерты, приоритизирует инциденты и выполняет первичные runbook-действия. Ночные эскалации сократились.

От первого звонка до агента в продакшне

Мы проектируем инфраструктуру под агента – не только пишем промпты.

Диагностика задачи и данных

Фиксируем, что агент должен делать, какие данные использует и каков измеримый результат. Без этого шага нельзя спроектировать правильный контур.
Проектирование инфраструктуры и безопасности

Определяем, где хранятся данные, как изолировать контур, как маршрутизировать LLM-запросы и как контролировать расходы на токены.
Сборка агента и пилот

Запускаем агента на реальных данных в ограниченном контуре. Проверяем граничные сценарии, нагрузку и поведение при сбоях модели.
Продакшн и поддержка

Выводим в прод с мониторингом, алертингом и SLA. Дальше — режим поддержки: следим, дорабатываем, реагируем на обновления модели.