Открыты к проектамОбсудить проектEN
ИИ-команда нового типа
2026 · доступны

ИИ-команда нового типа для ваших продуктов — приложения и сервисы за дни, а не месяцы.

Распределённая команда ИИ-агентов под единой оркестрацией: аналитики, архитекторы, разработчики, тестировщики и инженеры эксплуатации — в одном контуре. Полный цикл от исследования и архитектуры до тестирования, развёртывания и сопровождения — скорость команды без её накладных расходов.

agent-build · сборка проектаlive
модулипотоки данныхR A C V T D · агенты01 · исследование · 0%
От брифа до MVP
2 нед.
типовой срок
Сервисов в проде
0+
запущено
Агентов в команде
0
специализированных
К скорости разработки
×0
против обычной команды

«Мы не нанимаем людей под задачу — мы собираем под неё команду ИИ-агентов и ведём её под единой оркестрацией. Поэтому запуск занимает недели, а не кварталы.»

§ 01

Что мы делаем

4 направления

От точечной автоматизации до приложения под ключ. Берём задачу целиком — от постановки и прототипа до прод-развёртывания, тестирования и сопровождения.

01

Внедрение ИИ в процессы

Аудит процессов, поиск точек автоматизации, быстрый пилот на реальных данных и оценка эффекта до масштабирования.

аудитпилотROI-оценка
02

Приложения и сервисы под ключ

Разработка продукта от прототипа до прод-версии: бэкенд, интерфейс, инференс, мониторинг и эксплуатация.

MVPпродмониторинг
03

Агенты и автоматизация

Конвейеры ИИ-агентов под рутину: обработка документов, поддержка, отчётность, исследование, контроль качества.

multi-agentпайплайныworkflow
04

Интеграции и RAG

Подключение LLM к данным и системам: базы знаний, RAG, голос, документы, vision, связки с внутренними API.

RAGLLM-APIvision · voice
§ 02

Команда агентов

Единая оркестрация

Это не «разработчик с ChatGPT», а слаженная команда специализированных агентов. Каждый отвечает за свой этап, а оркестрация держит архитектуру, качество и ответственность за результат.

Рис. 1 · Конвейер агентовЕдиная оркестрация · 6 этапов
00 · ядроОркестраторСтавит задачи каждому агенту, держит архитектуру и качество, отвечает за результат.
01 · researchИсследованиеТребования, анализ предметной области, подбор подхода.
02 · architectАрхитектураПроектирование, выбор стека, декомпозиция на шаги.
03 · coderРазработкаГенерация кода по модулям — параллельно.
04 · reviewРевью кодаРефакторинг, безопасность, соответствие стандартам.
05 · qaТестыСценарии, прогон, фиксация и воспроизведение дефектов.
06 · devopsРазвёртываниеКонтейнеризация, CI/CD, прод и сопровождение.
Поток: бриф → продЭтапы 01 → 06 идут последовательно
§ 03

Как идёт проект

От брифа до прода

Прозрачный ритм с короткими итерациями. Вы видите рабочий результат уже на первой неделе — а не презентацию через месяц.

День 0

Бриф и цель

Разбираем задачу, метрику успеха и ограничения. Фиксируем объём.

День 1–2

Прототип

Рабочий прототип на ваших данных — проверяем гипотезу в деле.

Неделя 1

MVP

Сервис с ключевым сценарием, интерфейсом и базовым мониторингом.

Неделя 2

Прод

Развёртывание, нагрузочная проверка, документация и передача.

Далее

Сопровождение

Поддержка, доработки и масштабирование по обратной связи.

§ 04

Кейсы

Избранное

Несколько проектов, собранных нашей командой агентов. Структура и метрики — ориентир под ваш сценарий.

RAGскриншот · 16:10
Кейс 012 нед.

Ассистент по базе знаний

Поиск и ответы по 12 000 внутренних документов с ссылками на источник и контролем галлюцинаций.

RAGFastAPIpgvector
−70%время поиска
94%точность
Agentsскриншот · 16:10
Кейс 0210 дней

Конвейер обработки заявок

Классификация, обогащение и маршрутизация входящих обращений флотом агентов без участия оператора.

multi-agentqueuewebhook
×6пропускная
24/7без пауз
Voiceскриншот · 16:10
Кейс 033 нед.

Голосовой ассистент

Телефонный бот с распознаванием речи, сценариями и передачей сложных диалогов живому оператору.

STT · TTSrealtimeSIP
62%автоответов
1.2сзадержка
§ 05

Стек

Инструменты

Подбираем инструменты под задачу, но опираемся на проверенный набор для скорости и надёжности.

Модели и агенты
LLM-API · открытые моделиОркестрация агентовRAG · векторный поискFunction calling
Бэкенд
Python · FastAPINode.jsPostgreSQL · pgvectorRedis · очереди
Фронтенд
TypeScript · ReactNext.jsTailwindWebSocket · стриминг
Данные и инфра
Docker · CI/CDОблако · serverlessObservabilityВекторные БД
§ 06

Поговорим о проекте

Ответ в течение дня

Есть идея ИИ-сервиса или процесс, который пора автоматизировать?

Опишите задачу в двух предложениях — вернёмся с оценкой срока и подходом. Первый прототип обычно показываем в течение недели.