Какие процессы можно автоматизировать поверх корпоративной базы знаний от KTS × Selectel
ИИ-поиск помогает сотрудникам быстрее находить и проверять информацию. Следующий уровень работы с корпоративными знаниями — автоматизированные цепочки под конкретные процессы компании.
Решение KTS и Selectel можно использовать для различных сценариев:
— подготовки черновиков документов;
— проверки отчётной документации;
— контроля контрактов с поставщиками;
— мониторинга рисков;
— поиска аналогов неисправностей;
— поддержки сотрудников по вопросам техники безопасности и обслуживания оборудования.
Такие цепочки сокращают ручную работу в регламентированных операциях и ускоряют подготовку и согласование документов.
В совместном решении KTS отвечает за платформенный слой: мы разрабатываем ассистентов на базе собственного решения AI Platform. Настраиваем RAG (Retrieval-Augmented Generation), сценарий и логику работы агента, встроенные механизмы контроля (guardrails) и интеграции с источниками данных и корпоративными системами.
Наш партнёр Selectel обеспечивает инфраструктуру: ассистент может быть развернут как в облаке, так и в контуре заказчика — в этом случае Selectel предоставляет серверы с GPU (графическими процессорами) в аренду, размещая и обслуживая их на площадке клиента.
Обработка данных и эксплуатация — совместная зона: Selectel держит ресурсы и связность, а KTS контролирует индекс, качество и сценарии.
✅ Протестировать решение на собственных документах
ИИ-поиск помогает сотрудникам быстрее находить и проверять информацию. Следующий уровень работы с корпоративными знаниями — автоматизированные цепочки под конкретные процессы компании.
Решение KTS и Selectel можно использовать для различных сценариев:
— подготовки черновиков документов;
— проверки отчётной документации;
— контроля контрактов с поставщиками;
— мониторинга рисков;
— поиска аналогов неисправностей;
— поддержки сотрудников по вопросам техники безопасности и обслуживания оборудования.
Такие цепочки сокращают ручную работу в регламентированных операциях и ускоряют подготовку и согласование документов.
В совместном решении KTS отвечает за платформенный слой: мы разрабатываем ассистентов на базе собственного решения AI Platform. Настраиваем RAG (Retrieval-Augmented Generation), сценарий и логику работы агента, встроенные механизмы контроля (guardrails) и интеграции с источниками данных и корпоративными системами.
Наш партнёр Selectel обеспечивает инфраструктуру: ассистент может быть развернут как в облаке, так и в контуре заказчика — в этом случае Selectel предоставляет серверы с GPU (графическими процессорами) в аренду, размещая и обслуживая их на площадке клиента.
Обработка данных и эксплуатация — совместная зона: Selectel держит ресурсы и связность, а KTS контролирует индекс, качество и сценарии.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥4
MCP для Яндекс Трекера пробил 100 звёзд на GitHub⭐️
Когда-то давно мы сделали сервер для собственных процессов: с ним AI-ассистенты создают и обновляют задачи, дополняют описания, оставляют комментарии и фиксируют затраты времени прямо в Трекере.
Потом открыли код на GitHub. И теперь видим больше 100 звёзд и радуемся, что инструмент пригодился и другим командам.
К первой сотне выпустили обновление 0.8.0. Главное изменение: MCP научился работать с проектами, портфелями и целями. Добавили 39 инструментов для поиска, создания, обновления и удаления этих сущностей, а также работы с комментариями.
Теперь агенту можно поручить создать проект, обновить статус цели или собрать информацию по портфелю. Меньше данных придётся переносить вручную между AI-ассистентом и Трекером.
В релизе есть и другие изменения. Полный список собрали в changelog.
Спасибо всем, кто пользуется сервером, ставит звёзды и помогает его развивать! 💚
Когда-то давно мы сделали сервер для собственных процессов: с ним AI-ассистенты создают и обновляют задачи, дополняют описания, оставляют комментарии и фиксируют затраты времени прямо в Трекере.
Потом открыли код на GitHub. И теперь видим больше 100 звёзд и радуемся, что инструмент пригодился и другим командам.
К первой сотне выпустили обновление 0.8.0. Главное изменение: MCP научился работать с проектами, портфелями и целями. Добавили 39 инструментов для поиска, создания, обновления и удаления этих сущностей, а также работы с комментариями.
Теперь агенту можно поручить создать проект, обновить статус цели или собрать информацию по портфелю. Меньше данных придётся переносить вручную между AI-ассистентом и Трекером.
В релизе есть и другие изменения. Полный список собрали в changelog.
Спасибо всем, кто пользуется сервером, ставит звёзды и помогает его развивать! 💚
🔥16👍7❤2👎2😁2
🔥 Вместе с Selectel собрали коллег на встречу «ИИ-шашлыки: Well done. Доводим AI до окупаемости»
Своим опытом поделились Александр Опрышко, управляющий партнёр KTS, и Владислав Кирпинский, директор направлений облачной интеграции Selectel. Вместе обсудили:
💬 сценарии автоматизации поверх базы знаний
💬 выбор инфраструктуры для AI-решения: облако, изоляция или on-prem
💬 переход от RAG к фабрике агентов и окупаемость ИИ на масштабе
Было много инсайтов, интересных знакомств и жарких дискуссий. А атмосферу встречи лучше покажут фотографии — листайте, чтобы узнать, как это было 👀
Своим опытом поделились Александр Опрышко, управляющий партнёр KTS, и Владислав Кирпинский, директор направлений облачной интеграции Selectel. Вместе обсудили:
Было много инсайтов, интересных знакомств и жарких дискуссий. А атмосферу встречи лучше покажут фотографии — листайте, чтобы узнать, как это было 👀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18❤1
Агенты и агентские автоматизации
В прошлом посте писал про Spec-Driven Development, который даёт новый уровень абстракции в nocode-разработке. Теперь сузим скоуп и посмотрим на агентские автоматизации.
Классический сценарий AI-агента — это чат для взаимодействия с пользователем. Сначала такие чатики практически ничего не умели и выступали в роли поисковиков и собеседников. Потом появились инструменты (MCP), которые подключают агента к внешним системам и позволяют выполнять действия. Но принцип оставался тем же: пользователь что-то попросил — ИИ сделал.
Агентская автоматизация работает иначе. Она даёт возможность автономного запуска агентов и делает их полноценными участниками бизнес-процессов.
По сути, это набор детерминированных шагов, внутри которого агенты выполняют действия и при необходимости обращаются к человеку за согласованием плана или подтверждением. Так называемый human in the loop.
Простой пример: есть Excel-таблица, каждую строку которой нужно проскорить по определённым критериям. Процесс можно собрать так:
▫️ сценарий получает строки из таблицы;
▫️ запускает агента и последовательно скорит строки;
▫️ передаёт результат обратно в таблицу или отправляет во внешнюю систему.
Это сочетание жёсткой логики и нейросетевой гибкости даёт два важных плюса.
Предсказуемость. Агент не выдумывает процесс, а идёт по заранее определённым этапам. При необходимости инженеры могут собрать датасеты и улучшить качество агентских шагов.
Экономика. Для подобных задач агент может использовать быстрые и дешёвые модели, что увеличивает его ценовую эффективность.
Конечно, сценарии могут быть гораздо сложнее: один агент вызывает другого, отдельные шаги запускают дополнительные сценарии. Но в основе остаётся детерминированный цикл.
Именно в этой парадигме мы развиваем новый продукт — Agent Platform. Он позволит предметным специалистам самостоятельно создавать агентов и объединять их в цепочки для автоматизации своих процессов без разработчиков.
Сейчас проводим закрытые пилоты. Скоро расскажем подробнее про работу продукта и откроем запись на демо.
#александр_опрышко
В прошлом посте писал про Spec-Driven Development, который даёт новый уровень абстракции в nocode-разработке. Теперь сузим скоуп и посмотрим на агентские автоматизации.
Классический сценарий AI-агента — это чат для взаимодействия с пользователем. Сначала такие чатики практически ничего не умели и выступали в роли поисковиков и собеседников. Потом появились инструменты (MCP), которые подключают агента к внешним системам и позволяют выполнять действия. Но принцип оставался тем же: пользователь что-то попросил — ИИ сделал.
Агентская автоматизация работает иначе. Она даёт возможность автономного запуска агентов и делает их полноценными участниками бизнес-процессов.
По сути, это набор детерминированных шагов, внутри которого агенты выполняют действия и при необходимости обращаются к человеку за согласованием плана или подтверждением. Так называемый human in the loop.
Простой пример: есть Excel-таблица, каждую строку которой нужно проскорить по определённым критериям. Процесс можно собрать так:
▫️ сценарий получает строки из таблицы;
▫️ запускает агента и последовательно скорит строки;
▫️ передаёт результат обратно в таблицу или отправляет во внешнюю систему.
Это сочетание жёсткой логики и нейросетевой гибкости даёт два важных плюса.
Предсказуемость. Агент не выдумывает процесс, а идёт по заранее определённым этапам. При необходимости инженеры могут собрать датасеты и улучшить качество агентских шагов.
Экономика. Для подобных задач агент может использовать быстрые и дешёвые модели, что увеличивает его ценовую эффективность.
Конечно, сценарии могут быть гораздо сложнее: один агент вызывает другого, отдельные шаги запускают дополнительные сценарии. Но в основе остаётся детерминированный цикл.
Именно в этой парадигме мы развиваем новый продукт — Agent Platform. Он позволит предметным специалистам самостоятельно создавать агентов и объединять их в цепочки для автоматизации своих процессов без разработчиков.
Сейчас проводим закрытые пилоты. Скоро расскажем подробнее про работу продукта и откроем запись на демо.
#александр_опрышко
👍7❤4
Разработали AI-поиск по сотням документов Level Group и получили точность ответов выше 90%
В базе знаний девелопера хранится множество регламентов и инструкции по разным направлениям. При этом данные для ответа на один вопрос могут быть разбросаны сразу по нескольким источникам, объём информации растёт, появляются дубли и устаревшие документы. Всё это замедляет работу с базой знаний и отнимает время сотрудников.
Чтобы инженеры и менеджеры быстрее получали точные ответы, мы вместе с командой Level Group запустили ИИ-ассистента. Обычно для ускорения поиска используют классический RAG, где система ищет фрагменты по семантической близости. Но для процессов в девелопменте у такого подхода есть ограничения: модель не видит связей между разрозненными чанками и теряет общий контекст.
Для ИИ-ассистента Level Group мы спроектировали архитектуру на базе KTS AI Platform и подключили к ней корпоративную wiki. При разработке решения использовали фреймворк LightRAG, который объединяет векторный и графовый поиск. Такой подход позволяет связывать разрозненные документы в единые смысловые кластеры.
Например, сотрудник спрашивает о порядке действий при обнаружении дефекта. Векторный поиск найдёт шаблон акта осмотра. Графовый свяжет его с регламентами по расчётам с подрядчиками, строительными ГОСТами и сроками устранения. LLM получит полный контекст и сможет точнее сформулировать ответ.
Чтобы быстрее получить измеримый результат и подтвердить эффективность решения перед масштабированием, мы сначала запустили пилот на одном источнике. На подготовленном массиве данных точность ответов превысила 90%.
Подробнее о том, как подготовили базу данных к подключению LLM и объединили два подхода к поиску, читайте в статье.
В базе знаний девелопера хранится множество регламентов и инструкции по разным направлениям. При этом данные для ответа на один вопрос могут быть разбросаны сразу по нескольким источникам, объём информации растёт, появляются дубли и устаревшие документы. Всё это замедляет работу с базой знаний и отнимает время сотрудников.
Чтобы инженеры и менеджеры быстрее получали точные ответы, мы вместе с командой Level Group запустили ИИ-ассистента. Обычно для ускорения поиска используют классический RAG, где система ищет фрагменты по семантической близости. Но для процессов в девелопменте у такого подхода есть ограничения: модель не видит связей между разрозненными чанками и теряет общий контекст.
Для ИИ-ассистента Level Group мы спроектировали архитектуру на базе KTS AI Platform и подключили к ней корпоративную wiki. При разработке решения использовали фреймворк LightRAG, который объединяет векторный и графовый поиск. Такой подход позволяет связывать разрозненные документы в единые смысловые кластеры.
Например, сотрудник спрашивает о порядке действий при обнаружении дефекта. Векторный поиск найдёт шаблон акта осмотра. Графовый свяжет его с регламентами по расчётам с подрядчиками, строительными ГОСТами и сроками устранения. LLM получит полный контекст и сможет точнее сформулировать ответ.
Чтобы быстрее получить измеримый результат и подтвердить эффективность решения перед масштабированием, мы сначала запустили пилот на одном источнике. На подготовленном массиве данных точность ответов превысила 90%.
Подробнее о том, как подготовили базу данных к подключению LLM и объединили два подхода к поиску, читайте в статье.
🔥11👍4
Эпоха жирного SaaS заканчивается
Ещё лет пять назад мы жили так: нужна функциональность — ищешь подходящий инструмент, смотришь его возможности и решаешь, что в своих процессах переделать, с чем смириться, а что донаращивать надстройками и плагинами. И только после этого начинается работа.
Классический пример — JIRA. Инструмент с кучей ограничений, вокруг которого вырос целый рынок плагинов, пытавшихся донастроить отсутствующую функциональность. В итоге получалось дорогое решение, прикрученное скотчем и верёвочкой: вроде работает, но каждая смена процесса — риск, что что-то отвалится или придётся докупать очередную надстройку.
С приходом AI-инструментов для разработки скорость поставки решений выросла, а трудозатраты сократились. Появился ряд продуктов — в их числе моя OKRsana, — которые можно гибко настраивать под себя и запрашивать у поставщика кастомизации, если это по карману (а по карману это обычно только энтерпрайзу).
Но часть лидов, приходивших ко мне, вообще не хотели внедрять систему целиком и перекраивать процессы под неё. Им были нужны точечные автоматизации. Например, быстрые проверки OKR перед тем, как драфт уйдёт на встречу, или на выравнивание целей по горизонтали и вертикали. И тогда, и сейчас это были кастомные задачи — «возьмётесь ли сделать».
Сегодня мы можем предложить доменным специалистам самим создавать таких агентов без разработки. И дело здесь не только в стоимости — решение у опытной команды дешёвым не бывает.
Суть в том, что кастомных агентов нужно поддерживать и развивать: процессы меняются, появляются новые вводные, всегда хочется что-то докрутить. Если агента настраивает и обновляет сам специалист, цикл «есть идея — реализовали — проверили» сокращается в разы. Про этот сдвиг отдельно писали в постах о Spec-Driven Development как новом уровне no-code и агентских автоматизациях.
Долгое время это была задача из элитарных. В больших компаниях сложность создавали согласования: почему разработка должна ставить в приоритет внутренние проекты с трудносчитаемой экономикой, а не задачи внешнего контура. В маленьких своих разработчиков нет, поэтому делать просто некому. Сейчас мы в эпохе новых возможностей ИИ, и вопрос в другом: как сделать среду для создания, проверки и мониторинга агентов настолько простой и дружелюбной, чтобы желание автоматизировать не гасло через пять минут после входа.
KTS разрабатывает продукт — Agent Platform, который закрывает эту потребность. Он даёт доменным специалистам создавать агентов и объединять их в цепочки для автоматизации своих процессов без разработчиков.
В основе — три принципа:
Простой интерфейс. Как сборка шведской мебели: в комплекте все детали и инструкции, идёшь по шагам, и решение собирается.
Надёжность. Перед выходом в прод агент проходит эвал-, юнит- и интеграционные тесты. Получается решение для промышленного использования, где исключена случайность в качестве ответов.
Дешёвый и простой вход. Можно начать в облаке, а при необходимости (масштаб, требования безопасности) перейти в закрытый контур, сохранив всех агентов и их работу.
Если вам нужно автоматизировать через ИИ часть бизнес-процессов до конца года, пишите, попробуем помочь. Мы предлагаем удочку, а не подсаживаем на постоянные походы в рыбный магазин.
#иван_лавров
Ещё лет пять назад мы жили так: нужна функциональность — ищешь подходящий инструмент, смотришь его возможности и решаешь, что в своих процессах переделать, с чем смириться, а что донаращивать надстройками и плагинами. И только после этого начинается работа.
Классический пример — JIRA. Инструмент с кучей ограничений, вокруг которого вырос целый рынок плагинов, пытавшихся донастроить отсутствующую функциональность. В итоге получалось дорогое решение, прикрученное скотчем и верёвочкой: вроде работает, но каждая смена процесса — риск, что что-то отвалится или придётся докупать очередную надстройку.
С приходом AI-инструментов для разработки скорость поставки решений выросла, а трудозатраты сократились. Появился ряд продуктов — в их числе моя OKRsana, — которые можно гибко настраивать под себя и запрашивать у поставщика кастомизации, если это по карману (а по карману это обычно только энтерпрайзу).
Но часть лидов, приходивших ко мне, вообще не хотели внедрять систему целиком и перекраивать процессы под неё. Им были нужны точечные автоматизации. Например, быстрые проверки OKR перед тем, как драфт уйдёт на встречу, или на выравнивание целей по горизонтали и вертикали. И тогда, и сейчас это были кастомные задачи — «возьмётесь ли сделать».
Сегодня мы можем предложить доменным специалистам самим создавать таких агентов без разработки. И дело здесь не только в стоимости — решение у опытной команды дешёвым не бывает.
Суть в том, что кастомных агентов нужно поддерживать и развивать: процессы меняются, появляются новые вводные, всегда хочется что-то докрутить. Если агента настраивает и обновляет сам специалист, цикл «есть идея — реализовали — проверили» сокращается в разы. Про этот сдвиг отдельно писали в постах о Spec-Driven Development как новом уровне no-code и агентских автоматизациях.
Долгое время это была задача из элитарных. В больших компаниях сложность создавали согласования: почему разработка должна ставить в приоритет внутренние проекты с трудносчитаемой экономикой, а не задачи внешнего контура. В маленьких своих разработчиков нет, поэтому делать просто некому. Сейчас мы в эпохе новых возможностей ИИ, и вопрос в другом: как сделать среду для создания, проверки и мониторинга агентов настолько простой и дружелюбной, чтобы желание автоматизировать не гасло через пять минут после входа.
KTS разрабатывает продукт — Agent Platform, который закрывает эту потребность. Он даёт доменным специалистам создавать агентов и объединять их в цепочки для автоматизации своих процессов без разработчиков.
В основе — три принципа:
Простой интерфейс. Как сборка шведской мебели: в комплекте все детали и инструкции, идёшь по шагам, и решение собирается.
Надёжность. Перед выходом в прод агент проходит эвал-, юнит- и интеграционные тесты. Получается решение для промышленного использования, где исключена случайность в качестве ответов.
Дешёвый и простой вход. Можно начать в облаке, а при необходимости (масштаб, требования безопасности) перейти в закрытый контур, сохранив всех агентов и их работу.
Если вам нужно автоматизировать через ИИ часть бизнес-процессов до конца года, пишите, попробуем помочь. Мы предлагаем удочку, а не подсаживаем на постоянные походы в рыбный магазин.
#иван_лавров
🔥5❤2👍2🎉1
Больше возможностей для работы с изображениями в Agent Platform
▪️ Добавили топовые графические модели от ведущих провайдеров:
— Google, Nano Banana 2: отличается высоким уровнем детализации, может создавать изображения в разрешении до 4K и точнее понимает контекст сложных запросов
— OpenAI, GPT Image 2: корректно добавляет текст на изображения, стабильнее работает в сериях и генерирует реалистичный UI и скриншоты
— Black Forest Labs, Flux.2: умеет делать фотореалистичные кадры и учитывает данные из открытых источников в реальном времени
Полный список моделей смотрите в комментариях.
▪️ Расширили функциональность для работы с изображениями. Теперь кроме анализа с помощью модели и генерации, доступно редактирование уже созданных иллюстраций через текстовое описание.
Тестируйте обновления в Agent Platform и делитесь впечатлениями
▪️ Добавили топовые графические модели от ведущих провайдеров:
— Google, Nano Banana 2: отличается высоким уровнем детализации, может создавать изображения в разрешении до 4K и точнее понимает контекст сложных запросов
— OpenAI, GPT Image 2: корректно добавляет текст на изображения, стабильнее работает в сериях и генерирует реалистичный UI и скриншоты
— Black Forest Labs, Flux.2: умеет делать фотореалистичные кадры и учитывает данные из открытых источников в реальном времени
Полный список моделей смотрите в комментариях.
▪️ Расширили функциональность для работы с изображениями. Теперь кроме анализа с помощью модели и генерации, доступно редактирование уже созданных иллюстраций через текстовое описание.
Тестируйте обновления в Agent Platform и делитесь впечатлениями
❤4👍1