Что такое Sloy простыми словами?

Слой корпоративной памяти: разрозненный рабочий след - переписки, встречи, документы, задачи, решения - связывается с проектами и клиентами так, чтобы ИИ-агент отвечал по нему без ручного пересказа.

Зачем это, если есть общий диск и мессенджер?

Диск хранит файлы, мессенджер хранит сообщения. Ни то, ни другое не отвечает на вопрос «что мы решили по этому клиенту и почему». Sloy связывает след с сущностями бизнеса, поэтому решение находится вместе с его контекстом.

Кто видит эти данные?

Доступ настраивается по источникам и проектам; агент читает то же, что разрешено человеку в его роли. Подключение начинается с одного реального проекта или папки, а не со всего контура компании.

Как это связано с бухгалтерией?

Агент, который проводит документы, должен знать контекст клиента: договорённости, особенности, прошлые исключения. Sloy отдаёт этот контекст, а ИИ-бухгалтер делает саму учётную работу.

Sloy — корпоративная память для ИИ-агентов

Sloy делает компанию доступной для AI-агентов: рабочий след из чатов, встреч, документов, задач, кода и финансов превращается в проверяемую память по проектам, людям и решениям.

Компания становится доступной для агентов

Sloy связывает источники, память, регламенты, финансы и действие

01

Источники

чаты, почта, Drive, Plaud, Jira, Git, 1С, банки

02

Память

проекты, клиенты, сотрудники, решения, месячные сводки

03

Регламенты

общий словарь: Epic, L30, TTU, MARGIN, ИПР

04

Финансы

P&L, ДДС, БДДС, план-факт, маржа, оплаты

05

AI-агенты

понимают контекст, задают вопросы, готовят действия

06

Действие

ответ клиенту, контроль, проводка, эскалация, решение

Корпоративная память

Разговоры, документы и задачи становятся контуром понимания

Люди не меняют привычные системы

Google Docs, CRM, таск-трекеры, почта и переписки продолжают жить там, где удобны людям. Sloy забирает рабочий след и связывает его с проектами, клиентами, сотрудниками и решениями.

Память становится машинно-читаемой

README, короткие markdown-файлы, история изменений, месячные сводки и ссылки на исходники хранятся в корпоративном GIT. Такой контекст удобно читать агенту и проверять человеку.

Оригинал остаётся источником истины

Google Docs, Sheets, PDF, презентации и транскрипты сохраняются как исходники. Агент читает лёгкую версию, а к оригиналу возвращается для проверки спорного фрагмента.

Контекст принадлежит компании

Знания не остаются в личных чатах сотрудников и не теряются при смене людей. Компания видит, что произошло, кто принял решение и на каких фактах оно основано.

Wiki вместо RAG

Знания компилируются в llm-wiki, а не извлекаются заново на каждый вопрос

No RAG

Sloy не ищет случайные чанки в момент ответа. Контекст заранее превращается в связанный набор коротких markdown-представлений.

Source of truth

Оригинальные документы, письма, встречи и задачи остаются неизменяемыми источниками истины.

Context access

Агент сначала читает карту проекта, месячные сводки и релевантные страницы, поэтому видит накопленный синтез.

Anti-hallucination

Ответ опирается на проверяемые страницы и ссылки на исходники, а противоречия фиксируются в памяти проекта.

Вопрос сразу собирает контекст

Компания получает ответы, для которых раньше вручную собирали чаты и файлы

Что сейчас с проектом A?

Агент собирает последние решения, риски, открытые вопросы, ответственных и следующий шаг.

Где клиент это согласовал?

В ответе есть письмо, сообщение, встреча, документ или задача, где появилось подтверждение.

Где просела маржа?

Sloy сравнивает план/факт, выручку, трудозатраты, расходы и договорённости.

Что произошло за месяц?

Система собирает сделанные работы, спорные места, поручения и динамику по деньгам.

Поддерживаем конкретные источники, а не абстрактную «базу знаний»

Sloy подключает рабочие следы там, где они уже живут. Все данные по каждому проекту хранятся в корпоративном GIT, а к проекту можно подключать сторонние репозитории. Доступ идёт от имени пользователя или организации - не нужно добавлять бота в каждый чат.

Чаты: переписки привязываются к проектам и людям

Группы, каналы, личные рабочие и клиентские переписки. Контекст связывается с проектами и людьми.

Почта: письма становятся частью истории решений

Входящие письма, вложения, цепочки согласований, письма клиента и внутренние решения.

Файлы: файлы и встречи превращаются в лёгкую память

Папки, расшифровки встреч, документы, таблицы и аудио-заметки. Каждый документ получает лёгкое ИИ-представление.

Работа: задачи показывают ход внедрения

Сделки, задачи, статусы, комментарии, SLA и история внедрения. Новый коннектор добавляется быстро.

Финансы: деньги отвечают на вопросы о динамике

УО, 1С, таблицы, отчёты по деньгам и внешние финансовые источники для вопросов о динамике проекта.

Код: код и документация в том же контуре

Проектная память в корпоративном GIT: источники, сводки, решения и ссылки. Сторонние репозитории подключаются как отдельные источники.

Люди: роль и нагрузка сотрудника видимы

У сотрудника свой контур: роль, встречи, нагрузка, обратная связь, развитие, риски перегруза.

Расширения: новый источник без перестройки продукта

Если транспорт отдаёт данные через API, экспорт или webhook, подключаем его как новый источник контекста.

Оригинал остаётся источником истины, агент читает лёгкую версию

Каждый документ хранится в двух видах: оригинал как источник истины и лёгкое представление для чтения агентами. В лёгкую версию попадают структура, решения, таблицы, сущности, даты, люди, деньги, риски и ссылки на исходник.

Google Docs дают решения, а не полотно текста

Заголовки, решения, договорённости, открытые вопросы и ссылки на точные места вместо повторного чтения всего документа.

Таблицы как смысл, а не сетка

Листы, диапазоны, ключевые показатели, формулы и выводы - без контекста на пустые ячейки и оформление.

PDF и презентации в рабочий контекст

Документы разбираются на смысловые блоки, таблицы, изображения с подписями и факты, которые можно цитировать.

Встречи сразу становятся памятью

Транскрипт сжимается в решения, поручения, риски, участников и привязку к проекту или сотруднику.

Руководитель видит риски и потенциал по всему портфелю

Портфельный радар: где напряжение, где можно допродать, какие проблемы повторяются у разных клиентов. Например: «В каком из проектов самые напряжённые отношения с клиентом?» - Sloy сравнивает тон переписок, задержки ответов, претензии, отменённые встречи, переносы оплат и незакрытые обещания.

В каких проектах потенциал для допродаж?

Агент ищет клиентов, где уже есть доверие, повторяющиеся запросы за пределами договора, недоавтоматизированные процессы, рост объёма и понятная финансовая возможность расширения.

О каких проблемах клиенты говорят чаще всего?

Sloy группирует жалобы и сигналы по темам: скорость реакции, качество статуса, документы, ожидание решений, непонятные счета, зависшие согласования.

Что значимого произошло во время отпуска?

Для ПМа, разработчика или бухгалтера агент собирает только важное: решения, риски, изменения сроков, договорённости, эскалации, оплаты, блокеры и кому нужен ответ.

Один слой контекста для руководителя, ПМа и команды

Для руководителя: портфель целиком

Риски, потенциал допродаж, повторяющиеся проблемы и проекты, где нужен управленческий фокус.

Для проектного менеджера: история без ручного сбора

Решения, обещания, клиентский тон, сроки и финансовый контекст без ручного сбора статусов.

Для команды проекта: быстрый вход в контекст

Передача знаний, возвращение после отпуска и понимание, что изменилось, без пересказа в чатах.

Оценить, где ИИ даст эффект в вашем процессе

Почта clients@kt.team Telegram @kt_team_it

Проверить Sloy на реальном проекте - за день

За один день подключаем один реальный контур: проект, клиента, папку, Telegram-группу, почту, Drive, Plaud или другой источник. Цель пилота — показать, как разрозненный рабочий след становится корпоративной памятью и как агент получает контекст без ручного пересказа.

В облаке Sloy быстрее всего проверяет ценность: подключаются первые источники, и видно, как рабочий контекст превращается в память. В вашем контуре Sloy работает на серверах заказчика — для компаний, которым нужно держать переписки, файлы, встречи, Git-контекст, финансы и MCP-доступ внутри собственной инфраструктуры.

Чем подход llm-wiki отличается от RAG, графа знаний и дообучения, разобрано в статье «Как дать LLM ваши знания». Если нужна классическая база знаний с поиском по документам, начните со страницы RAG.

Новые источники складываются в общий входящий слой и маршрутизируются сами

01

Письмо или файл попадает во входящий контекст

Письмо, запись Plaud, файл в Drive или чат попадает в общий входящий контекст.

02

LLM предлагает проект по участникам и тексту

LLM смотрит текст, участников, ссылки, папку и историю похожих источников, затем предлагает проект.

03

Человек подтверждает, когда уверенности мало

При сомнении Sloy спрашивает владельца папки, клиента, направления или сотрудника.

04

Тяжёлый документ получает короткое представление

Структура, факты, таблицы, решения и ссылки на оригинал.

06

Месячная сводка сохраняет деньги, решения и риски

По каждому транспорту и проекту: деньги, решения, риски, открытые вопросы.

07

Агент читает нужную память, а не архив

Агент читает нужную месячную и проектную память. Сырые источники доступны при уточнении.

08

Проект создаётся из запроса

«Что у нас с проектом N» разворачивает проект, подтягивает источники и собирает первый контур памяти.

09

Сотрудник ведётся как контур с правилами доступа

Для HR, менторинга и аудита сотрудник ведётся как отдельный тип проекта.

Sloy нужен везде, где решения рождаются в переписках, встречах и задачах

Бухгалтерия - частный случай. Такой же слой нужен сервисным компаниям, внедренцам, юристам, консалтингу, поддержке, продажам, HR и внутренним командам. Контекст каждого проекта лежит в корпоративном GIT и доступен через MCP - его читают Codex, Claude, Cursor, Openclaw, Hermes и другие агенты, без привязки к одному вендору.

Клиент получает статус без опроса менеджера

Клиент просит статус в Telegram. Агент видит Jira, письма, встречи, договорённости и готовит ответ без опроса менеджера.

Проект видит, где застряло решение

Встречи, задачи, переписка и лёгкие версии документов собираются в проект. Видно, где застряли решения и кто должен ответить.

Деньги читаются вместе с контекстом

«Какая динамика по деньгам» читает УО, 1С, таблицы и месячные сводки, а не весь архив переписок.

Документ, письмо и проводка в одном следе

Акт, письмо клиента, комментарий менеджера и проводка связываются в один контекст для проверки и закрытия месяца.

Перегруз сотрудника видно раньше выгорания

Сотрудник как проект: нагрузка, встречи, обратная связь, конфликты, рост и ранние признаки перегруза.

История обращений ускоряет ответ

История обращений, SLA, письма, чаты и задачи дают агенту контекст для ответа и эскалации.

Обещания клиенту не теряются после встречи

Bitrix24, Gmail, встречи и чаты показывают, что обещали клиенту, кто решает и какой следующий шаг.

Один промпт вместо ручной настройки

Sloy выдаёт текст для агентской среды: пользователь открывает пустую папку, вставляет промпт, агент регистрирует MCP-доступ к нужному проекту.

Без Sloy агент видит сообщение, со Sloy - рабочую ситуацию

	Без Sloy	Со Sloy
Что видит агент	Только текущий чат: каждый новый агент снова просит объяснить клиента, проект и историю решений.	Память проекта в корпоративном Git: источники, месячные сводки, решения, деньги, встречи и лёгкие версии документов.
Источники	Разбросаны по чатам, папкам, CRM, почте, задачам и головам людей	Подключены и привязаны к проектам
Проект	Восстанавливается вручную	Маршрутизируется сам
ИИ-агент	Читает текущий чат	Действует с памятью проекта