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.
- 3хБыстрее 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 нагрузкиВ момент рекламной кампании или пикового трафика инфраструктура не выдерживает. Агент недоступен именно тогда, когда нужен больше всего.
- Корпоративные данные уходят во внешние моделиАгент 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 разБез 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 БАгент завязан на одного поставщика. Изменение условий, рост цен или недоступность API останавливает бизнес-процесс целиком. - Модель обновилась – поведение агента изменилосьПромпт не менялся, но агент стал отвечать иначе. Откатиться некуда, история изменений не ведётся, но агент уже работает с клиентами.
- Агент не рассчитан на ростПри 100 запросах в день работает нормально. При 5 000 — тормозит. Инфраструктуру не проектировали под масштаб, и агент становится узким местом.
Параметр
Без подготовки инфраструктуры
С Git in Sky
Изоляция данных
❌ Данные уходят во внешние API
✅ Контур данных остаётся под вашим контролем
Масштабирование
❌ Агент падает при росте нагрузки
✅ Автомасштабирование, 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.
Показываем задачу и результат.
- IT-поддержка • NDA
Агент первой линии техподдержкиХелпдеск получал сотни однотипных обращений в день — пароли, доступы, типовые инструкции. Время первого ответа — несколько часов. - HR • NDA
Агент онбординга новых сотрудниковHR-менеджер тратил 3−4 часа в день на повторяющиеся вопросы новичков — регламенты, льготы, первые шаги.
- Продажи • NDA
Агент квалификации входящих лидовМенеджеры тратили 30−40% рабочего времени на нецелевые обращения. Квалификация одного лида — до 20 минут живого разговора. - Аналитика • NDA
Агент для BI-запросовРуководители ждали типовые отчёты по несколько дней. Аналитики большую часть времени делали выгрузки, а не анализ. - Юридический сектор • NDA
Агент первичной проверки договоровКаждый типовой договор ждал проверки несколько дней — даже при стандартных условиях.
- Мониторинг • NDA
Агент мониторингаДежурный инженер получал сотни алертов в сутки. Среди шума терялись реальные инцеденты, что замедляло работу
От первого звонка до агента в продакшне
Мы проектируем инфраструктуру под агента – не только пишем промпты.
- Диагностика задачи и данныхФиксируем, что агент должен делать, какие данные использует и каков измеримый результат. Без этого шага нельзя спроектировать правильный контур.
- Проектирование инфраструктуры и безопасностиОпределяем, где хранятся данные, как изолировать контур, как маршрутизировать LLM-запросы и как контролировать расходы на токены.
- Сборка агента и пилотЗапускаем агента на реальных данных в ограниченном контуре. Проверяем граничные сценарии, нагрузку и поведение при сбоях модели.
- Продакшн и поддержкаВыводим в прод с мониторингом, алертингом и SLA. Дальше — режим поддержки: следим, дорабатываем, реагируем на обновления модели.
Руководители AI/ML направления
- Генеральный директорСергей Житинский
- Технический директорМаксим Федотов
- DevOps АрхитекторДмитрий Лерх
Часто задаваемые вопросы
Большинство интеграторов фокусируются на логике агента — промптах, сценариях, UI. Мы фокусируемся на инфраструктуре под ним: изоляция данных, масштабирование, мониторинг расходов, версионирование, резервные провайдеры. Интегратор сдаёт агента и уходит. Мы остаёмся и поддерживаем.
Облако даёт вычислительные мощности, но не решает задачи изоляции данных между агентом и внешними LLM-провайдерами, контроля расходов на токены и отказоустойчивости при пиковых нагрузках. Это отдельный слой работы, который провайдер облака не делает за вас.
Стоимость зависит от сложности задачи, количества интеграций и требований к инфраструктуре. Обсуждаем на первом звонке — после того, как понимаем задачу. Фиксированных прайсов нет: агент для IT-поддержки и агент для юридической проверки договоров — разные по объёму проекты.
От первого разговора до агента в продакшне — 1−2 недели для типовых сценариев. Сложные интеграции с корпоративными системами занимают дольше. Пилот на ограниченном контуре данных можно запустить за 3−4 недели.
Проектируем изолированный контур с первого шага — данные не уходят во внешние API без явного разрешения. Для высоких требований к безопасности разворачиваем модели on-premise или в частном облаке: Cloud.ru, Yandex Cloud. Конкретные меры зависят от вашего профиля риска — обсуждаем на диагностике.
Наши клиенты
и реализованные проекты
Git in Sky реализовал 250+ проектов в разных отраслях. Основные группы наших клиентов и кейсы:
Давайте обсудим
ваш проект
Оставьте заявку — наш специалист свяжется с вами для детального обсуждения задачи
Также можете позвонить по номеру
8 800 222 19 68
8 800 222 19 68