demo
−42%Ручные обращения первой линии
AI-агенты · Нейросетевые системы · Автоматизация
Из хаоса данных — в работающие системы
Я создаю AI-агентов и нейросетевые системы, которые не просто отвечают, а выполняют работу.
Проектирование, разработка и внедрение автономных AI-систем: от идеи и прототипа до надёжного продукта.
Состав системы
- ReasoningРассуждение
- MemoryПамять
- ToolsИнструменты
- DataДанные
- ActionДействие
Подход
Не чат-бот.Рабочая система.
Разница не в модели, а в том, что вокруг неё.
- Отвечает по шаблонуЧитает состояние клиента
- Только текстВызывает CRM, базы, внутренние API
- Уверенно ошибаетсяЗнает границы и зовёт человека
- Качество на глазРегрессионный набор на каждом релизе
Избранные кейсы
Задача, решение, измеримый результат
Что было до, что система делает сама и на чём проверяется качество.
Разбор запроса
Как это работает
Клиент пишет: «перенесите доставку на четверг». Дальше — пять шагов, которые система проходит сама.
Запрос
Живая фраза в мессенджере. Ни формы, ни кнопок.
Маршрут
Что за задача и насколько она рискованная.
Контекст
Заказ, правила и права — до того, как решит модель.
Действие
Только заранее разрешённые инструменты. Остального система не умеет.
Проверка
Результат сверяется с системой, а не со словами модели.
А если система не уверена?
Останавливается и зовёт человека. Граница задана заранее — по риску действия, а не по уверенности модели.
Процесс
От задачи до системы, которая живёт в эксплуатации
Шесть этапов. Каждый заканчивается конкретным результатом, который можно проверить, — а не переходом к следующему этапу «на доверии».
01 / 06
Задача
Разбираем, как работа устроена сейчас и какая ошибка стоит дороже всего. Часть задач закрывается без AI — и это нормальный результат.
Результат этапаКритерий успеха и оценка, стоит ли делать
Проверяемое
Цифры и ссылки, а не обещания
У каждой метрики в кейсах указано, как её замеряли. Где выборка мала — это написано прямо.
6
внедрённых систем
в эксплуатации у клиентов
4
отрасли
SaaS, логистика, финтех, промышленность
3 нед.
до рабочего прототипа
типичный срок на узкий сценарий
100%
проектов с evals
регрессионный набор до продакшена
TODO: заменить на портрет или рабочий кадр
Обо мне
Я собираю системы, которые доводят задачу до результата.
От разбора процесса и оценки осуществимости — до внедрения в контур клиента и поддержки в эксплуатации. Модель здесь один из компонентов: надёжность определяется всем, что вокруг неё.
- 01
Сначала бизнес-задача
Если задача решается правилом в коде или изменением регламента — скажу об этом прямо, даже когда это уменьшает проект.
- 02
Измеримость и наблюдаемость
Критерий качества формулируется до разработки. Каждый шаг трассируется, изменения проходят через регрессионный набор.
- 03
Человек в контуре
Деньги, права доступа и письма от лица компании требуют подтверждения человека. Не настройка, а архитектурное ограничение.
Свободен для новых задач
Начнём?
Расскажите, что происходит сейчас и что мешает. Разберём, решается ли задача автоматизацией — и я прямо скажу, если для неё не нужен AI.
Александр Шефер