AI
Когда ассистентов в компании становится десятки, главный риск — не качество одного агента, а потеря контроля: кто владелец, какие данные он видит, что ему разрешено делать и кто отвечает за ошибку. KT.Team строит единый контур управления агентами как часть корпоративной архитектуры.
AI-контур
Сквозной тезис AI-блока: пилот с измеримым эффектом, приватные данные под контролем, действия агента журналируются, качество проходит evals перед расширением.
Чат-бот отвечает; ассистент проверяет регламент, ходит в системы, фиксирует отклонение и предлагает следующий шаг.
Реестр агентов, владелец, права, память, evals, trace logs, kill-switch и бюджет на уровне enterprise-контура.
RAG даёт ответ со ссылкой на источник; LLM Gateway обфусцирует ПДн до модели и восстанавливает после ответа.
Пять ассистентов еще можно держать как набор промптов и инструкций. Десятки ассистентов в большой компании требуют системы управления: кто владелец, какие данные доступны, какие действия разрешены, как проверяется результат, где хранится память и как расследуются ошибки. KT.Team строит такой контур как часть корпоративной архитектуры, а не как разрозненные эксперименты.
Реестр ассистентов фиксирует владельца, роль, права, интеграции и зону ответственности.
Корпоративная память хранит документы, регламенты, решения, историю проектов и рабочие инструкции в переносимом формате. AgentOps дает логи, контроль качества, evals и трассировку действий.
Безопасность задает доступы, контуры данных, согласования и аудит.
Интеграции подключают Jira, Git, 1С, DWH, Slack, почту, ЭДО и внутренние API.
Результат измеряется не количеством агентов, а изменением работы компании: меньше ручных согласований, быстрее подготовка документов, меньше ошибок в данных, короче онбординг команд и прозрачнее ответственность за решения. Для каждого ассистента задаем владельца, метрики, допустимые действия и критерии качества.
Контакты
Оставьте актуальные контакты и опишите задачу. Мы вернемся с уточняющими вопросами и предложением по следующему шагу.
