1
Контекст
Определяем сценарий, пользователей и метрику.
Агентные сценарии
AI-агенты с понятной сметой.
Создаём управляемых AI-агентов для исследований, операций и клиентского сервиса — с инструментами, границами решений и контролем качества.
Агентные сценарии
Контроль действий
Production-подход
Прозрачная оценка
01 — Состав
Что входит.
Аудит сценариев и данных
Карта рисков и критериев качества
UX ключевого взаимодействия
Архитектура AI-контура
Интеграции с системами клиента
Оценка ответов и мониторинг
Тестирование крайних случаев
Документация и передача команде
02 — Метод
Как создаём ai-агенты
Начинаем с решения и качества результата, затем выбираем модель и технологический контур.
2
Данные
Проверяем источники, доступы и качество.
3
Прототип
Тестируем опыт и ответы на реальных кейсах.
4
Production
Собираем интеграции, наблюдаемость и защиту.
5
Развитие
Улучшаем систему по данным использования.
03 — Процесс
Этапы работы.
01
Фиксируем задачу и границы первой версии.
02
Собираем сценарии, данные и требования.
03
Делаем решение инкрементами с регулярными демо.
04
Проводим тесты, обучение и включаем мониторинг.
04 — Интеграции
Интеграции для AI-агентов
OpenAI APIПодключаем OpenAI API и проверяем надёжность обмена данными.
Anthropic APIПодключаем Anthropic API и проверяем надёжность обмена данными.
Google Vertex AIПодключаем Google Vertex AI и проверяем надёжность обмена данными.
PostgreSQLПодключаем PostgreSQL и проверяем надёжность обмена данными.
TelegramПодключаем Telegram и проверяем надёжность обмена данными.
CRMПодключаем CRM и проверяем надёжность обмена данными.
05 — Стек
Технологии проекта.
Модели
GPTClaudeGeminiLlama
06 — Сравнение
Внедрение вместо эксперимента
| Критерий | meretti.pro | Разрозненный пилот | Готовый бот |
|---|---|---|---|
| Сценарий | Привязан к процессу | Проверяется в вакууме | Ограничен шаблоном |
| Качество | Тесты и мониторинг | Без системы оценки | Не управляется |
| Данные | Права и контекст | Ручные выгрузки | Закрытый контур |
07 — Цифры
Почему с нами.
48 ч
на первичную оценку
1
команда от гипотезы до запуска
100%
прозрачности по данным
7 дней
ритм демо
08 — Стоимость
Тарифы и ориентиры.
Пилот
от 360 000 ₽
8–10 недель
- Ключевой сценарий
- Прототип
- Тестовые кейсы
Популярный
Production
от 569 000 ₽
10–16 недель
- Всё из «Пилота»
- Интеграции
- Мониторинг и безопасность
Масштаб
от 961 000 ₽
16–24 недели
- Всё из «Production»
- Несколько сценариев
- План развития
Стоимость зависит от данных, интеграций и требований к качеству; состав работ фиксируем до старта.
Дополнения
Подготовка данныхДополнительные интеграцииОценка качестваПоддержка
09 — Портфолио
Последние проекты
Файвен
Классифайды живут скоростью и доверием. Если категория, поиск или переписка «тормозят» — пользователь уходит к привычной площадке.
Live
Продукт в проде
РФ
Города и регионы
PWA
Мобильный сценарий
10 — FAQ
Частые вопросы
Что такое AI-агент в вашем понимании?
Система, которая планирует шаги и вызывает инструменты: CRM, почта, база, тикеты — с контролем. Не чат ради чата. Права инструментов минимальны.
Чем опасно?
Ошибочные действия в прод-системах. Нужны подтверждения, песочницы, аудит. Сначала read-only инструменты. Критичные write — с approve.
Где агенты дают эффект?
Триаж поддержки, подготовка черновиков, сбор данных из нескольких систем, рутинные отчёты. Не «заменить отдел целиком» на старте. Пилот на одном процессе.
Нужен ли RAG агенту?
Часто да для корпоративных знаний. Иначе опирается на общие знания модели. Связка с RAG.
Стек?
LLM API + orchestration + tools + логирование. Иногда open-source модели. Выбор по данным и латентности. Наблюдаемость обязательна.
11 — Связанное
Контекст для решения
Следующий шаг
Найдём сценарий,
где AI окупается.
На первой встрече разберём процесс, данные и границы полезного пилота.