Корпоративные AI-агенты
У большинства компаний агенты живут в окне чата и до продакшена не доходят. Работа, которая окупается, лежит внутри систем: очередь тикетов, CRM, счета, которые никто не хочет сверять. Я делаю агентов, которые выполняют эту работу с чётко заданными правами, и слой оркестрации: он держит их согласованными и показывает, что именно они сделали.
Корпоративные AI-агенты — это программные агенты, которые выполняют многошаговую работу внутри систем самой компании: читают тикеты, обновляют записи, готовят ответы, передают человеку сложные случаи, и всё это в заранее заданных правах доступа. Оркестрация AI-агентов — слой, который держит флот таких агентов под контролем: направляет каждую задачу нужному агенту, повторяет упавшее и передаёт работу человеку там, где ошибка дорого стоит. Олег Сотников проектирует и запускает этот слой: самих агентов, интеграции с вашими системами и ограничения вокруг них. AppMaster он ведёт командой из двух человек, с агентами в продакшене и 11+ млрд токенов в месяц. AI-агенты для бизнеса окупаются именно этой дисциплиной: заданные права, видимое поведение и человек там, где цена ошибки высока.
Если нужно только отвечать на звонки, это другой продукт, проще и дешевле: AI-ресепшн внедряется за фиксированные $10 000. Эта страница — про агентов, которые работают внутри ваших систем; там объём считается под задачу. Посмотреть пакет AI-ресепшн
Что именно строится
Шесть частей рабочей системы агентов. Обычно нужны все шесть, а порядок задаёт то место, где работа болит сильнее всего.
Агенты внутри ваших систем
Агент работает там, где уже идёт работа: CRM, ERP, тикет-система, внутренние API. Связывает всё MCP-сервер на каждую систему: один описанный интерфейс вместо отдельной интеграции под каждого агента.
Оркестрация агентов
Задача уходит тому агенту, который за неё отвечает; упавшее повторяется или уходит по другому маршруту; состояние переживает перезапуск; передача между агентами и людьми происходит без потерь. Один агент — это демо, флоту нужен диспетчер.
Права доступа и ограничения
Минимально необходимые права на каждого агента, ключи с ограниченной областью и сроком, журнал всех действий вместе с породившим их запросом. Мой открытый проект sallyport устроен так же: агент получает операцию, но не ключ.
Знания из ваших данных
Ответы берутся из ваших документов, тикетов и записей, а не из того, что модель запомнила на обучении. Качество поиска, свежесть данных и разграничение доступа здесь важнее, чем выбор модели.
Человек в контуре
Точки согласования стоят перед всем, где ошибка дорого обходится: возвраты денег, договоры, письма, которые прочитает клиент. Агент готовит работу, человек подтверждает, а снимать подтверждение можно позже — когда это заслужат логи.
Наблюдаемость и эвалы
Трассировка того, что и почему сделал каждый агент, дашборды по стоимости и доле сбоев, эвалы на каждое изменение. Поведение агентов уплывает тихо, поэтому им нужны те же приборы, что и любой другой системе в продакшене.
Как это работает
Разбираем процесс и права
Берём один реальный процесс от начала до конца: кто что делает сегодня, каких систем это касается, что агенту можно и чего нельзя в каждой из них. На выходе — проект решения с уже принятой моделью прав, а не презентация.
Собираем и оркеструем на реальных кейсах
Агентов собираем на ваших настоящих тикетах, записях и пограничных случаях, а не на чистом демо-наборе. Оркестрация, повторы и передача человеку появляются, как только агентов становится больше одного.
Запускаем под эвалами и передаём
До клиентов ничего не доходит, пока нет трассировки, дашбордов по стоимости и эвалов. Команда получает код, дашборды и регламент; я остаюсь как CTO по подписке, только если вы хотите оставить ответственность на мне.
Почему я
- AppMaster держится на AI-first команде из двух человек вместо 25, с агентами в продакшене: 11+ млрд токенов в месяц при аптайме 99,99%
- Я делаю и поддерживаю открытую инфраструктуру для агентов: sallyport — хранилище для Mac, которое выполняет за AI-агента действия с авторизацией по MCP; сам ключ агенту при этом не достаётся
- 25+ лет интеграции корпоративных систем: начинал в корпоративном IT в 2000-х, дальше 1 000+ проектов и 9 основанных стартапов
Связанные услуги
Части программы работы с агентами — у каждой своя страница.
Частые вопросы
Что такое корпоративные AI-агенты?
Корпоративные AI-агенты — это программные агенты, которые выполняют многошаговую работу внутри систем компании, а не только отвечают на вопросы в чате. Агент поддержки читает тикет, находит аккаунт, обновляет запись, готовит ответ и передаёт человеку всё, что выходит за его полномочия. Корпоративный уровень здесь задают права доступа, журнал действий и эвалы вокруг агента; выбор модели значит меньше, чем принято думать.
Что такое оркестрация AI-агентов?
Оркестрация AI-агентов — это слой, который координирует нескольких агентов и людей, работающих рядом с ними. Он направляет каждую задачу тому агенту, который должен её взять, повторяет или перенаправляет сбои, хранит состояние на шагах длиной от минут до дней и передаёт работу человеку в заданных точках. Без него получается набор демо, каждое из которых работает в одиночку, и никакой картины по системе целиком.
Чем кастомные AI-агенты отличаются от AI-ресепшна?
AI-ресепшн — продуктизированный агент под одну задачу: отвечает на звонки, записывает встречи, квалифицирует лиды, внедрение стоит фиксированные $10 000. Корпоративные агенты под заказ — работа другой формы: несколько агентов в нескольких системах, ваша модель прав, ваши процессы, поэтому объём считается под конкретный проект. Если вся задача сводится к приёму звонков, берите пакет: он дешевле и запускается быстрее.
Как сделать AI-агентов безопасными?
Минимально необходимые права, чтобы агент трогал только то, что нужно для его работы; точки согласования перед действиями с деньгами и перед всем, что увидит клиент; журнал каждого действия вместе с запросом, который его вызвал; эвалы на каждое изменение, чтобы уплывшее поведение всплывало раньше клиентов. Ключи в агент вообще не попадают: мой открытый sallyport выполняет действие с авторизацией и возвращает результат — агент получает операцию, но не ключ.
Сколько стоят корпоративные AI-агенты?
Объём считается под конкретный проект: стоимость определяют ваши системы и права доступа, а не модель. Обычно начинают с Team & AI Audit за $5 000 или с AI proof of concept на одном процессе — так цифра по разработке появляется до того, как под неё выделяют бюджет. Дальше работа с агентами чаще всего идёт внутри формата CTO по подписке за $5 000–10 000 в месяц.
Поставьте агентов туда, где работа
Принесите один процесс, который хотели бы отдать. Получаса обычно хватает, чтобы понять, место ли там агенту и чего будет стоить запустить его безопасно.
Если агенты для этого процесса — неподходящий инструмент, я скажу об этом на звонке.
По теме
Агенты в продакшене, интеграция через MCP и то, что нужно для их безопасной работы.
