ИИ-агентысценарий
Мультиагентные ИИ-системы
Не один промпт · граф агентов · расчёты, документы, продуктовые сценарии
Когда одного чата с LLM недостаточно
Сложные задачи режем на роли: один агент извлекает данные, другой считает, третий проверяет и оформляет результат. Так построены контуры вроде Costbl (себестоимость по чертежам) и SportsAge (мультиагентный разбор матчей).
Какую боль закрываем
- 01
Один промпт нестабилен на длинных документах и расчётах
- 02
Нужна прозрачная цепочка шагов, а не «чёрный ящик»
- 03
Есть эксперты/формулы — ИИ должен их исполнять, а не заменять молча
- 04
Нужен путь от прототипа (чат) к промышленному графу
Что внедряем
Декомпозиция на агентов
Роли, входы/выходы, tool-calling, человеческий контроль на критичных узлах.
Данные и инструменты
PDF/чертежи, таблицы, API, калькуляторы, внешние источники.
От пилота к продукту
Сначала чат/MVP, затем устойчивый граф, UI, биллинг, мониторинг.
Метрики качества
Точность шагов, доля эскалаций, время просчёта, бизнес-KPI продукта.
Кейсы
Кейсы по этому сценарию
ФАВОРИТ
Costbl - SaaS расчёта себестоимости металлоизделий по чертежам
Больше 5 месяцев, два этапа. Этап 1 — прототип: чат с ИИ и разбор PDF (скрины в блоке этапа 1). Этап 2 — как сейчас: полноценный расчёт (видео в блоке этапа 2). Продукт: https://costbl.ru/
B2C NDA
SportsAge AI — AI-советы на футбольные матчи
Собрали SportsAge AI: от Telegram-бота к веб-сервису с лигами, карточками матчей, AI-советом и детальной таблицей. Мультиагентный разбор внутри. Продукт в проде: у клиента ~200 000 ₽/мес уже больше полугода. Скрины — в галерее. Сайт: https://sportsageai.ru/
Проект (NDA)
AI-аватар для стримов
Собрали инструмент AI-трансляции: на камере - человек, в эфире - выбранный персонаж. Live face swap + выбор личности. Демо работы - в блоке «Видео» (без автоплея). Детали бренда под NDA.
Ориентиры по стоимости
Мультиагентные системы редко «с полки». Стартуем с пилота на одном сценарии, затем наращиваем граф.
| Пакет | Что входит | Цена | Срок |
|---|---|---|---|
| Исследовательский пилот | 1-2 агента, проверка точности на выборке | от 200 000 ₽ | 2-6 недель |
| Продуктовый контур | Граф, UI/API, мониторинг, итерации 2+ месяцев | по scope | от 2-5 месяцев |
Частые вопросы
Чем это отличается от RAG?
RAG отвечает по базе знаний. Мультиагентная система выполняет многошаговую работу: извлёк → посчитал → сверил → отдал результат. Часто RAG — один из инструментов внутри графа.
Есть ли готовый продукт?
Для типовых диалогов — ChatNeuron/CommBoost. Для уникальных расчётов и доменов — заказная система, как Costbl.
Смотрите также
- →
Все ИИ-агенты и интеграция AI
Хаб услуги: пилот, продукты, стек и FAQ
- →
On-Premise AI
Локальный GPU-контур без облака
- →
ИИ-видеоаналитика
Компьютерное зрение для производств
Обсудить мультиагентную систему
Опишите вход (документ/данные) и желаемый выход — предложим пилотную архитектуру.