Разрабатываем ИИ-агентов
и автоматизируем бизнес-процессы

🤖 ИИ-агенты и чат-боты

Многофункциональные LLM-агенты с инструментами: работа с базой знаний, CRM, NocoDB, Telegram. Агент понимает контекст, выполняет действия и уведомляет команду.

GPT-4 · YandexGPT · Claude · LangChain · n8n

Чек: от 80 000 ₽

🧠 RAG-системы и базы знаний

Агенты с доступом к вашим документам, регламентам и базам данных. Отвечают точно и в контексте, не галлюцинируют благодаря векторному поиску и контролю источников.

LangChain · Supabase Vector · PostgreSQL · LlamaIndex

Чек: от 100 000 ₽

⚙️ Автоматизация бизнес-процессов

Проектирование и внедрение автоматизаций в n8n: от простых уведомлений до сложных пайплайнов с LLM, API, вебхуками, расписаниями и условной логикой.

n8n · REST API · Webhooks · Telegram · NocoDB

Чек: от 50 000 ₽

🖥️ Веб-приложения с AI

Полноценные веб-приложения с AI-функциональностью: дашборды, аналитика, генерация документов. Полный цикл - от прототипа до деплоя на сервер.

Python · FastAPI · Next.js · React · PostgreSQL · Docker

Чек: от 120 000 ₽

Платформа управления БП на базе двух ИИ-агентов

Задача: «Компании требовалась система, где бизнес-процессы проектируются и исполняются с помощью ИИ - без ручного контроля на каждом шаге.»

Решение: «Разработала двух LLM-агентов:
- ИИ-проектировщик: 16 инструментов для создания процессов, этапов, переходов, артефактов → NocoDB.
- ИИ-исполнитель: 10 инструментов для управления задачами с автоматическим созданием следующей задачи при завершении текущей.»

Результат: «26 инструментов в двух агентах. Полный цикл от создания процесса до исполнения задач - без ручного переключения между системами.»

Стек: n8n · GPT-4 · NocoDB · Webhooks

ИИ-консультант с доступом к базе знаний

Задача: «Служба поддержки тратила часы на поиск ответов в разрозненных документах и регламентах. Сотрудники отвечали по-разному, качество консультаций зависело от опыта конкретного специалиста. Нужен был агент, который даёт точные ответы на основе внутренней базы знаний - быстро и единообразно.»

Решение: «Разработала автономного RAG-агента на LangChain + Supabase Vector + PostgreSQL. Агент индексирует документы, ищет релевантные фрагменты через векторный поиск и формирует ответ с высокой точностью и ссылками на источники. Контроль галлюцинаций через проверку по контексту.»

Результат: «Время ответа на запрос: минуты → секунды. Единообразие ответов вне зависимости от смены. Снижение нагрузки на старших специалистов.»

Стек: LangChain · Supabase Vector · PostgreSQL · LLM API

Наталья

Основатель · ИИ-архитектор

Data Science с 2021. Основала ИИ-студию, реализовала 50+ проектов по автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ. Проектирует архитектуру каждого решения лично.

Анна

Партнёр · стратегия и продажи

Практик B2B-продаж с крупными чеками. Отвечает за клиентский сервис, внедрение и то, чтобы решения давали измеримый бизнес-результат: выручку, конверсию и прозрачный контроль.