Данные и ИИ
Разработка ИИ-агентов
ИИ-агенты, которые планируют и выполняют многошаговую работу в ваших инструментах. У них понятные права доступа и полный журнал действий, а всё важное одобряет человек. Создаёт их команда во главе с основателями.
Поговорить с основателямиЧто дает разработка ИИ-агентов в Authect
ИИ-агент не просто отвечает на вопрос: он движется к цели. Он сам решает, какие шаги сделать, какими инструментами воспользоваться и когда задача выполнена. Поэтому агенты так хорошо справляются с многошаговыми задачами, которые отнимают время у вашей команды. И поэтому они требуют большего внимания, чем чат-бот.
Мы создаем агентов так же, как любую систему, которая действует от вашего имени. Основатели вместе с вами разбирают рабочий процесс, разработку ведет опытный инженер, а каждый агент получает минимальные права доступа, полный журнал действий, тесты на реальных случаях и этап одобрения человеком везде, где ошибка обошлась бы дорого.
Мы начинаем с малого: один процесс и понятный критерий успеха. Расширяем, когда агент заслужит ваше доверие. Код, промпты и подключения к инструментам принадлежат вам с первого дня.
Что мы делаем
Какие ИИ-агенты мы можем для вас разработать
Разные задачи требуют разных агентов. Многие реальные системы сочетают несколько типов, и там, где это возможно, мы используем простые и предсказуемые компоненты.
Обучающиеся агенты
Агенты, которые становятся лучше благодаря обратной связи: правки вашей команды и результаты прошлых задач влияют на то, как они решают следующие. Каждое изменение тестируется до запуска.
Агенты, основанные на полезности
Агенты, которые сопоставляют варианты с затратами, рисками и приоритетами и выбирают лучшее действие. Подходят для планирования, распределения ресурсов и решений о ценах.
Целеориентированные агенты
Агенты, которые получают цель, например подготовить отчет или закрыть обращение, сами планируют шаги, используют ваши инструменты и по ходу проверяют свою работу.
Агенты с моделью среды
Агенты, которые поддерживают актуальную картину меняющейся среды, например складских остатков или состояния оборудования, и реагируют на то, что видят.
Простые рефлекторные агенты
Быстрые агенты на правилах, которые мгновенно реагируют на конкретные сигналы, например оповещение или превышение порога. Идеальны для мониторинга, где важнее всего предсказуемость.
Мультиагентные системы
Несколько специализированных агентов под управлением оркестратора, каждый хорошо делает одну работу. Подходят для процессов, слишком широких, чтобы их надежно вел один агент.
Не уверены, какой агент подойдет вашему процессу? Основатели помогут вам определиться.
Связаться с намиПреимущества
Что дает внедрение ИИ-агентов
- 01
Многошаговая работа быстрее
Агенты собирают данные из нескольких систем, заполняют формы, готовят черновики ответов и обновляют записи за один проход. Задачи, на которые уходили часы кликов, теперь требуют лишь нескольких минут проверки.
- 02
Качественный и стабильный сервис
Каждый запрос обрабатывается одинаково внимательно и по вашим правилам, а сложные или деликатные случаи сразу передаются нужному человеку.
- 03
Работа круглые сутки
Агенты продолжают обрабатывать запросы ночью и в других часовых поясах. Клиенты на всех рынках получают ответ вовремя, а ваша команда начинает день с понятной очередью.
- 04
Мощности растут вместе со спросом
Когда объемы резко растут, агенты берут дополнительную нагрузку на себя. Вы растете, а качество сервиса не падает и затраты не увеличиваются следом.
- 05
Выводы из каждой задачи
Агенты записывают, что и почему они делают. Поэтому вы подробно видите, откуда приходят запросы, где буксуют процессы и что стоит улучшить дальше.
Отрасли
Применение агентного ИИ в отраслях
Здравоохранение
Мониторинг данных устройств и медицинских записей на предмет отклонений, о которых нужно сообщить врачам, координация расписаний и ресурсов, учет запасов лекарств и прогноз потребностей в поставках, координация работы лабораторий. Клинические решения всегда принимает медицинский персонал.
Ритейл
Отслеживание остатков и продаж для подготовки заказов, корректировка цен в рамках заданных вами правил, координация графиков персонала, контроль поставок и прогноз задержек, управление программами лояльности и омниканальными коммуникациями с клиентами.
Медиа и развлечения
Координация распространения контента на разных платформах, разметка и систематизация медиатек, учет лицензий и использования прав, управление графиками и ресурсами производства.
Финтех
Мониторинг транзакций на предмет необычных паттернов, подготовка комплаенс-проверок и отчетов, сверка платежей и аналитика для казначейства и команд по управлению портфелем, которую они проверяют и утверждают.
Страхование
Проверка документов по страховым случаям, выявление возможного мошенничества и урегулирование простых случаев в установленных лимитах, подготовка андеррайтинговых досье, продление полисов и передача сложных запросов нужному специалисту.
Логистика
Корректировка маршрутов и порядка доставки при изменении трафика и погоды, координация складских операций, планирование обслуживания автопарка, отслеживание грузов и запуск резервных планов при задержках.
Энергетика
Мониторинг данных с датчиков на объектах и оборудовании, планирование обслуживания до поломок, координация выездных бригад и подготовка отчетов для регуляторов и операторов.
Пример системы
Пример мультиагентной ИИ-системы
Вот как мультиагентная система могла бы помочь сервисной компании отвечать на запросы коммерческих предложений. Это иллюстрация архитектуры, а не клиентский проект: специализированные агенты выполняют подготовительную работу, а люди проверяют и утверждают каждое предложение.
Прием запросов и фильтр конфиденциальности
Запросы приходят по электронной почте, через формы или веб-портал. Профили сотрудников и резюме проходят этап анонимизации: личные и конфиденциальные данные удаляются до того, как их увидит любая модель.
Агент структурирования профилей
Агент анализа запросов
Агенты подбора и оценки
Сборка и проверка предложения
Как мы работаем
Как мы внедряем агентные ИИ-системы
Агенты действуют от вашего имени, поэтому доверие выстраивается поэтапно: сначала они предлагают, затем действуют с одобрения и только потом, там, где это безопасно, самостоятельно.
Вопросы и ответы
Вопросы об агентном ИИ
Что такое агентный подход в ИИ?
Это способ создавать ИИ-системы, которые преследуют цель, а не просто отвечают на отдельный запрос. Система оценивает ситуацию, планирует шаги, использует инструменты, например поиск, базы данных или бизнес-приложения, проверяет результат и решает, что делать дальше.
Какой есть пример агентного ИИ?
Агент, который обрабатывает просьбу клиента изменить бронирование: читает сообщение, проверяет доступность, применяет ваши правила, обновляет систему бронирования, готовит черновик подтверждения и просит человека одобрить всё, что выходит за рамки правил.
Чем генеративный ИИ отличается от агентного?
Генеративный ИИ по запросу создает контент, например текст или изображения. Агентный ИИ использует генеративные модели как часть более широкого цикла: он планирует, выполняет действия в других системах и проходит несколько шагов на пути к цели.
Как держать ИИ-агентов под контролем?
Каждый агент получает только необходимые ему права, каждое действие записывается в журнал, действия с серьезными последствиями требуют одобрения человека, а агентов тестируют на реальных случаях до запуска и отслеживают после. Самостоятельность растет постепенно, по результатам.
С чего начать работу с ИИ-агентами?
С одного понятного повторяющегося процесса, который затрагивает несколько систем и имеет четкий критерий успеха. Мы поможем выбрать его на этапе исследования, создадим первую версию, которая предлагает действия, и будем расширять систему дальше.