РАЗРАБОТКА AI-АГЕНТОВ
AI-агенты для реальных задач.С понятными границами.
YAS создаёт AI-агентов для исследования, классификации, подготовки и маршрутизации работы внутри заданных прав, инструментов и правил проверки.
Где AI-агент действительно полезен
Исследование источников
Агент собирает и сравнивает информацию, сохраняя источники и допущения для проверки.
Помощь оператору
Готовит решение, ответ или следующее действие, но оставляет контроль ответственному человеку.
Массовая классификация
Сортирует запросы, документы, лиды, товары или контент по заданным категориям.
Работа с инструментами
Выполняет ограниченные действия в разрешённых системах с логами и условиями остановки.
Какие возможности мы внедряем
- Research-агенты с сохранёнными источниками
- Copilot-процессы для поддержки и продаж
- Агенты извлечения и классификации документов
- Ассистенты контентных и publishing-процессов
- Внутренний поиск по базе знаний
- Tool-using агенты с подтверждением действий и аудитом
Что входит во внедрение под ключ
Начинаем с одного процесса. До расширения системы согласуем объём работ и критерии приёмки: результат — не просто демонстрация или набор промптов.
Границы первой версии
Процесс, пользователи, текущие инструменты, необходимые доступы и исключения из объёма работ. Сравниваем настройку готовых систем, обычную автоматизацию и AI — по задаче.
Интеграции и проверка
Согласованные подключения, валидация, проверка человеком и восстановление после сбоев. До запуска проверяем штатные случаи, нехватку данных и ошибки по согласованным критериям.
Запуск и передача команде
Развёртывание, инструкции по работе и согласованные доступы к реализации. Определяем, кто следит за системой, разбирает исключения и отвечает за изменения после запуска.
Как строится production-агент
- 01
Определяем работу
Фиксируем задачу, входы, результат, инструменты, права и владельца итогового решения.
- 02
Создаём набор проверок
Успешные, неоднозначные и ошибочные примеры становятся критерием готовности.
- 03
Добавляем инструменты и ограничения
Агент получает только нужные интеграции, структурированный вывод, лимиты и эскалацию.
- 04
Наблюдаем реальную работу
Измеряем точность, исключения, экономию времени и исправления операторов.
YAS / АВТОМАТИЗАЦИЯ НА ПРАКТИКЕ
Три процесса. Реальные публичные продукты.
Письма, документы и контент: как исходные данные превращаются в полезный результат, где нужен человек и с чего начать похожую систему для вашего бизнеса.
Это разборы собственных продуктов YAS по их публично описанным процессам — не клиентские кейсы и не заявления об измеренной окупаемости.
01 / Собственный продукт YAS
LaycanMatch
Из потока писем — в список для проверки
Если полезная информация разбросана по письмам, сначала её нужно превратить в записи, с которыми удобно работать.
На входе
Выбранные письма и рассылки брокеров.
Автоматизация
Извлечение данных о грузах и судах; подбор вариантов.
Проверка человеком
Проверка спорных полей по исходному письму.
На выходе
Поиск по предложениям и список кандидатов для брокера.
Границы процесса: Совпадение — кандидат для рассмотрения, а не коммерческое решение. Переговоры и согласование сделки остаются за человеком.
02 / Собственный продукт YAS
InvoKsef
Из документа — в проверенные данные счёта
Автоматизация документов не заканчивается распознаванием текста: пропущенные детали нужно заметить до передачи в следующую систему.
На входе
PDF, фотографии или созданные счета.
Автоматизация
Извлечение полей счёта для проверки.
Проверка человеком
Проверка распознанных значений перед отправкой.
На выходе
Записи счетов, статус KSeF и экспорт для бухгалтерии.
Границы процесса: Распознавание не заменяет бухгалтерское решение и не гарантирует соответствие требованиям. Правила и доступы конкретной компании проверяются отдельно.
03 / Собственный продукт YAS
My UGC Studio
Из фото товара — в креатив после проверки
Повторяемому контент-процессу нужны понятное задание, исходные материалы и контроль качества — не только кнопка генерации.
На входе
Фото товара и выбранное направление креатива.
Автоматизация
Генерация изображений или UGC-видео с помощью AI.
Проверка человеком
Проверка вида товара, надписей и соответствия бренду.
На выходе
Материалы для карточки товара или кампании.
Границы процесса: AI-креатив — не отзыв реального покупателя. Результат требует проверки и сам по себе не доказывает рост продаж.
Архитектура не привязана к одной модели
Модели выбираются по качеству задачи, задержке, приватности и стоимости. Вокруг них строится контролируемый слой приложения с поиском, инструментами, оценкой и подтверждением человеком.
FAQ
Чем AI-агент отличается от чат-бота?
Чат-бот в основном ведёт диалог. Агент выполняет ограниченную цель с разрешёнными данными и инструментами, соблюдая права и условия остановки.
Можно подключить агента к нашей CRM?
Да, если система предоставляет безопасный API или другую контролируемую интеграцию. Доступ ограничивается нужными действиями.
Как тестируется AI-агент?
Мы используем репрезентативные сценарии, проверяем вызовы инструментов и источники, отслеживаем ошибки и исправления человека.
Что отправить для начала?
Опишите один ручной процесс, используемые инструменты и желаемый результат. Для первого обсуждения достаточно нескольких предложений. Пароли, данные клиентов и подробное ТЗ не нужны. YAS рассмотрит заявку и уточнит задачу до предложения по внедрению.
Как согласуются стоимость внедрения и текущие расходы?
Предложение зависит от объёма работ, интеграций, доступов и критериев приёмки. Стоимость внедрения отделяется от регулярных расходов на модели, хостинг и сторонние сервисы. Обязанности согласуем до начала работ; по одной короткой заявке нельзя надёжно определить фиксированную цену.
Что происходит после запуска?
При передаче определяем ответственность за эксплуатацию, документацию и согласованные доступы к реализации. Постоянный мониторинг, поддержка и новые изменения требуют отдельной договорённости. Внедрение под ключ не означает безлимитную поддержку.