Принципы AI-архитектуры

Главное

Почему независимость - инженерное требование, а не лозунг

Open-weight модели (DeepSeek V4, Qwen3, Gemma 4) разворачиваются в вашем контуре - данные и аудит остаются у вас.
Смена модели или среды - это изменение конфигурации, а не переписывание решения.
Переносимый контекст (AGENTS.md, skills, MCP, evals, журналы) живёт в вашем репозитории - развивать можно своими силами или другим подрядчиком.
Человек утверждает критичные действия; система сохраняет следы решений.

Open-source first

Мы используем международные open-source решения и открытые протоколы там, где это возможно.
Это снижает зависимость от одного поставщика, упрощает аудит, позволяет разворачивать контур в инфраструктуре клиента и сохраняет управляемость архитектуры.
Под жёсткий 152-ФЗ разворачиваем open-weight модели (DeepSeek V4 - MIT, Qwen3 - Apache 2.0, Gemma 4) на вашем железе или в RU-облаке; передовые закрытые модели подключаем через LLM-шлюз для 152-ФЗ, а не напрямую.
Открытый стек можно аудировать - видно, что внутри.

Оценить, где ИИ даст эффект в вашем процессе

Почта clients@kt.team Telegram @kt_team_it

Без vendor lock-in

AI-контур не должен быть заперт в одном продукте.
Мы проектируем так, чтобы компания могла использовать разные рабочие среды: Codex, Claude, Cursor, Hermes, OpenClaw и другие.
Если завтра меняется модель, IDE или агентская среда, корпоративная память, инструкции, навыки, MCP-интеграции и процессы остаются совместимыми - это изменение конфигурации, а не переписывание кода.
Какую модель брать под каждый процесс, разбираем в сравнении LLM 2026: одной «лучшей» модели нет, выбор зависит от задачи, бюджета и требований к данным.

Переносимый корпоративный контекст

Контекст компании должен быть переносимым: AGENTS.md, skills, MCP, markdown/json-база знаний, проверяемые инструкции, evals и журналы действий. Данные и критичные знания остаются под контролем клиента. Так устроен наш продукт Sloy: чаты, встречи, диск, Git, задачи и финансы превращаются в машиночитаемый корпоративный контекст, доступный ассистенту и переносимый между средами. AI не заменяет ответственность: человек утверждает критичные действия, а система сохраняет следы решений.