Агентный ИИ
Разработка и создание
ИИ-агентов
Создание автономных агентов ИИ на основе современных больших языковых моделей (LLM), ИИ-инструментов и AI-native разработки. Мы ускоряем внедрение, тестирование, рефакторинг и итеративное совершенствование надежных агентов.
Предметная адаптация
и кастомизация
Адаптация ИИ-агентов под конкретную предметную область, бизнес-процессы и данные компании. Мы отлаживаем поведение агента, его знания, контекст, память и бизнес-правила в соответствии с реальными процессами и потребностями организации.
Интеграция агентов и
автоматизация процессов
Подключение агентов к существующим приложениям, рабочей среде и бизнес-процессам. Мы интегрируем агентов с API, базами данных и корпоративным ПО, чтобы они могли получать нужную информацию и эффективно выполнять поставленные задачи.
Инструменты и сервисы
для агентов ИИ
Разработка и интеграция специализированных инструментов и ИИ-сервисов, расширяющих возможности агентов. Мы создаем API, MCP-совместимые инструменты, сервисы доступа к данным и другие интерфейсы, которые позволяют агентам работать с информацией и выполнять необходимые действия.
Мультиагентные системы
и оркестрация
Проектирование и реализация систем оркестрации, координирующих работу нескольких агентов, инструментов и моделей ИИ. Мы обеспечиваем взаимодействие индивидуальных агентов, обмен информацией между ними, делегирование задач и совместное решение сложных бизнес-задач.
Безопасность и контроль
ИИ-агентов
Построение инфраструктуры и систем контроля, гарантирующих эффективную, безопасную и подотчетную работу агентов. Мы внедряем разграничение прав доступа, защитные механизмы, системы оценки и мониторинга, чтобы агенты работали в пределах установленных полномочий.
Производительность ИИ-агентов и оптимизация затрат
Повышайте эффективность работы ИИ-агентов, оптимизируя скорость выполнения задач, использование токенов и операционные расходы. Мы анализируем затраченное время, количество вызовов больших языковых моделей (LLM), расход токенов и производительность рабочих процессов, чтобы выявить слабые места, устранить лишние операции и снизить затраты без ущерба для качества результатов.
Скорость выполнения
Выявление задержек и пробелов в рабочих процессах ИИ-агентов, чтобы сократить время выполнения заданий.
Эффективность токенов
Оптимизация промптов, контекста и взаимодействия с моделями, чтобы уменьшить излишнее потребление токенов.
Оптимизация затрат
Определение стоимости успешно выполненной задачи, чтобы повысить эффективность операций ИИ.
Часто задаваемые вопросы об агентном ИИ
Агентный ИИ (Agentic AI) – это системы искусственного интеллекта, обычно построенные на основе больших языковых моделей (LLM), которые ориентированы на достижение определенной цели, а не просто на ответ на запрос. ИИ-агент анализирует задачу, находит необходимую информацию, использует инструменты, такие как API и базы данных, и выполняет этапы бизнес-процесса с минимальным участием человека.
Команда QuData обеспечивает полный цикл создания индивидуальных ИИ-агентов. Это включает разработку агентов, адаптацию к вашей отрасли и данным, интеграцию с существующими приложениями и рабочими процессами, настройку специализированных инструментов и ИИ-сервисов, оркестрацию мультиагентных систем, а также оптимизацию производительности и затрат. Мы также создаем уровень контроля, который включает разграничение прав доступа, защитные механизмы, оценку и мониторинг поведения, чтобы агенты действовали в пределах установленных полномочий.
Чат-бот преимущественно отвечает на вопросы в рамках диалога, а традиционная автоматизация работает по фиксированным, заранее заданным правилам. ИИ-агент сочетает способность анализировать задачи с доступом к знаниям и инструментам. Благодаря этому он может самостоятельно определять необходимые этапы работы, выполнять действия в подключенных системах и адаптироваться к изменению обстоятельств.
Да. Команда QuData адаптирует агентов к конкретной предметной области, бизнес-процессам и наборам данных. Мы настраиваем поведение агентов, их знания, контекст, память и бизнес-правила с учетом реальных процессов и потребностей вашей организации.
Да. Мы подключаем ИИ-агентов к существующим приложениям, бизнес-процессам и технологической инфраструктуре через API, базы данных и корпоративное программное обеспечение. Это позволяет агентам получать необходимую информацию и выполнять реальные задачи. При необходимости мы также разрабатываем индивидуальные API, сервисы доступа к данным и инструменты, совместимые с MCP.
MCP (Model Context Protocol) – это открытый стандарт для согласованного подключения моделей искусственного интеллекта и агентов к внешним инструментам и источникам данных. MCP-совместимые инструменты упрощают предоставление агентам структурированного доступа к вашим системам и позволяют повторно использовать одни и те же инструменты с разными агентами и моделями.
Мультиагентная система объединяет несколько специализированных агентов, работа которых координируется с помощью оркестрации. Агенты обмениваются информацией, делегируют задачи и совместно решают проблемы, что подходит для рабочих процессов, слишком сложных или масштабных для одного агента. QuData проектирует и внедряет кастомные системы оркестрации, которые координируют взаимодействие агентов, инструментов и моделей.
ИИ-агенты могут работать медленно и обходиться дорого, поскольку каждый этап рабочего процесса часто предполагает один или несколько вызовов LLM, а длинные промпты, большой объем контекста и лишние операции увеличивают затраты времени и токенов. Команда QuData анализирует время выполнения запроса, расход токенов и производительность рабочих процессов, чтобы выявить слабые места. Затем мы устраняем ненужные операции и оптимизируем взаимодействие с моделями, сокращая задержки и затраты без ущерба для качества результатов.
Команда QuData создает для каждого агента уровень контроля. Он включает разграничение прав доступа, определяющее, к каким ресурсам агент может обращаться и какие действия выполнять, защитные механизмы, системы оценки и тестирования поведения, а также мониторинг в рабочей среде. Это помогает обеспечить работу агентов в пределах установленных полномочий.
Опишите процесс, который вы хотите автоматизировать, задействованные системы и ожидаемый результат. Команда QuData поможет оценить, как ИИ-агент может интегрироваться в ваш рабочий процесс. Свяжитесь с нами, чтобы обсудить ваш проект.