Enterprise Agentic AI Studio

Создаём AI-агентов, которые работают в реальном бизнес-процессе

От диагностики процесса и архитектуры до production-внедрения, интеграций и модели управления. Не ограничиваемся чат-интерфейсом — строим управляемый контур «цель → решение → действие → факт».

Начать с Phase 0 Посмотреть подход →

25+ летпроектного и технологического опыта

3+ млрд ₽бюджеты реализованных проектов

800человек в управляемых командах

4 неделидо рабочего прототипа

Human-in-the-loopАвтономность — только в заданных границах

Опыт работы с крупными компаниями

Магнит

Роснефть

Связной

Евросеть

СургутНефтегаз

Shell

General Motors

Apple

Для коммерческих, операционных и технологических руководителей, которым нужен измеримый результат, а не очередная AI-демонстрация.

1 процессфокус первого спринта

Live dataпрототип на реальных данных

Board-readybusiness case и план внедрения

Решения

Agentic-системы, встроенные в операционную модель компании

Агент получает цель, планирует действия, использует корпоративные инструменты, проверяет ограничения и передаёт человеку только те решения, которые действительно требуют внимания.

01 / DISCOVERY

Карта процесса и потенциала

Находим повторяемые решения, потери времени, точки контроля и сценарии, где агент даст измеримый эффект.

Process miningKPI baselineROI hypothesis

02 / BUILD

Агенты и Agentic-платформа

Проектируем роли агентов, tool API, память, orchestration, интерфейсы и интеграции с ERP, CRM, DWH и корпоративными сервисами.

Multi-agentMCP / APIRAG

03 / CONTROL

Governance и эксплуатация

Закладываем политики, согласования, наблюдаемость, оценку качества, аудит и безопасное масштабирование.

GuardrailsEvaluationsAudit trail

AI-ассистенты

Персональные ИИ-помощники для руководителей: управление задачами, почтой, календарём и проектами через единый интерфейс.

Аналитика

Дашборды и отчёты в реальном времени: визуализация ключевых метрик, прогнозирование трендов, автоматические инсайты.

Интеграции

Связываем системы и сервисы с полным контролем через ИИ-агентов: CRM, ERP, мессенджеры и внешние API в едином потоке.

Старт без «большого взрыва»

Phase 0: доказать ценность за 4 недели

Берём один болезненный workflow, создаём прототип на реальных данных и показываем, что именно можно автоматизировать, какой контроль необходим и на чём формируется экономический эффект.

✓карта процесса и целевая модель

✓рабочий прототип агента

✓оценка эффекта и рисков

✓production-архитектура и roadmap

Выбрать процесс для Phase 0

Четыре недели

Как устроен спринт

Неделя 1
ДиагностикаРазбираем один workflow: шаги, данные, точки потерь и то, кто и на каком основании принимает решения.
Неделя 2
ПрототипСобираем агента на реальных данных заказчика и проверяем гипотезу на живых кейсах, а не на демо-выборке.
Неделя 3
Границы и контрольОпределяем, где агент действует сам, где запрашивает подтверждение и как откатывается ошибочное действие.
Неделя 4
РешениеСчитаем эффект и риски, фиксируем production-архитектуру и план внедрения в формате для правления.

Прикладные сценарии

Не универсальный бот, а специализированная цифровая роль

Каждый агент имеет понятную ответственность, доступ только к разрешённым инструментам и измеримый результат процесса.

Агент принятия коммерческих решений

Собирает контекст, запускает модели и сценарии, объясняет выбор и формирует проект решения на согласование.

Агент мониторинга исключений

Следит за KPI и событиями, отделяет значимые отклонения от шума и маршрутизирует проблему ответственному.

Агент операционного исполнения

Управляет очередью действий, соблюдает окна и SLA, контролирует публикацию и подтверждает фактическое исполнение.

Агент аналитика и документов

Проводит факторный анализ, строит графики и формирует отчёт, презентацию или пакет для управленческого решения.

Реальные внедрения

Кейсы, где Agentic-подход уже решает прикладную задачу

Прикладные сценарии выше показывают типологию цифровых ролей. Здесь — конкретные процессы, в которых решения уже реализованы.

Документы и знания

Информационное пространство проекта

Задача20+ участников, 5 направлений; информация в почте, чатах и головах

Решениеприём почты и чатов, расшифровка встреч, протоколы, поручения, поиск по всей истории

Эффектответ на вопрос по проекту — минуты вместо дней сбора

SAP и ИТ

Агенты в релизном цикле

Задачаlegacy ABAP без документации, ручная регрессия, ложные срабатывания BPCA

Решениеописание кода, проверка изменений, генерация тестов, разбор дефектов, доступ к SAP через MCP

Эффектменьше ручных тестов, знание о коде перестаёт быть личным

Тестирование

Maestro — автоматизация тестирования

Задачарегрессия ERP и веб-систем идёт вручную, тесты хрупкие и держатся на разработчиках

Решениемодельное описание сценариев без кода, автогенерация и самовосстановление тестов, запуск по расписанию

Эффектрегрессия за часы, тест-кейсы понятны бизнес-аналитику

Требования

Анализ бизнес-требований (БФТ)

ЗадачаБФТ пишут разные аналитики, качество плавает, ошибки всплывают в разработке

Решениепроверка по критериям — полнота, однозначность, тестируемость, непротиворечивость; подсветка проблем

Эффекттребования уходят в разработку чистыми, меньше переделок

Корпоративные данные

Аналитический ассистент руководителя

Задачамежду вопросом и цифрой — очередь к аналитику на несколько дней

Решениерасчёт план-факта, разбор причин отклонений, оповещение при выходе за пороги

Эффектрешение принимается на цифрах в день вопроса

Закупки

Агент-аналитик коммерческих предложений

Задачадесятки предложений в разных форматах сводятся в таблицу вручную

Решениеизвлечение позиций и условий, приведение к единой номенклатуре, сверка с требованиями

Эффектсравнение за часы, отклонения со ссылкой на пункт документа

×10скорость выполнения задач

−80%рутины в работе команды

+35%эффективность бизнес-процессов

Совместная работа

Агент усиливает команду, а не создаёт «чёрный ящик»

Мы проектируем точки взаимодействия человека и AI: когда агент действует сам, когда запрашивает подтверждение, как показывает основания решения и как пользователь может остановить или откатить действие.

«Людям остаются стратегия, правила и контроль. Агентам — сбор контекста, расчёты, рутина и дисциплина исполнения.»

Enterprise readiness

Контроль встроен в архитектуру

Управляемая автономность — обязательное условие промышленной Agentic-системы. Для каждого решения сохраняются данные, версии моделей, вызванные инструменты, проверки и инициатор.

Запросить архитектурную сессию

Human-in-the-loopуровни одобрения по риску

Guardrails & policy engineжёсткие ограничения и правила

Trace & auditполная история решения

Evaluation & monitoringкачество, стоимость, latency

Access & isolationRBAC и разделение данных

Rollback & kill switchостановка и безопасный откат

Технологии

Стек подбираем под архитектуру процесса и корпоративный контур

LLM, orchestration, интеграции, ERP, инфраструктура и автоматизация тестирования — без привязки проекта к одному поставщику модели.

OpenAI GPTAnthropic ClaudeGoogle GLMMCPLangGraph / LangChainLlamaIndexAnthropic SDKLangflowSAP S/4HANAABAP1СPythonNode.jsReact / Next.jsTypeScriptDocker / KubernetesPostgreSQLREST API / GraphQLAWS / Yandex CloudCI/CDPlaywright / Tosca

Начните с одного процесса

Покажите, где команда теряет часы

Мы предложим, что именно изучить в Phase 0, какой прототип собрать и какими метриками доказать целесообразность промышленного внедрения.

На связи ежедневно, 09:00–21:00 МСК. Можно написать напрямую удобным способом.

Telegram@Evgeny_2020

→

WhatsApp+7 964 537-77-20

→

Emailalex@a-help.me

→

Телефон+7 958 638-41-35

→