Мультиагентная
платформа для
корпоративных
процессов
Создаем системы, которые работают с корпоративными знаниями, управляются в одной среде и снижают стоимость владения генеративным ИИ.
Исследования и уникальные алгоритмы ИТМО.
Инфраструктура и эксплуатация Selectel.
Общий инженерный контур соединяет разработку алгоритмов, работу с корпоративными знаниями, вычисления, безопасность и дальнейшую эксплуатацию.
Ведущий исследовательский университет в области информационных технологий
Крупнейший независимый провайдер сервисов IT-инфраструктуры в России
Алгоритмы и научная экспертиза
- Современные модели и методы
- Собственные разработки ИТМО
- Работа с данными и знаниями
- Исследования и эксперименты
Инфраструктура и эксплуатация
- Надежная масштабируемая инфраструктура
- Безопасность и изоляция данных
- DevOps и мониторинг 24/7
- SLA и непрерывность
Работающий ИИ-продукт
- Проверенные алгоритмы в рабочем контуре
- Стабильная и безопасная эксплуатация
- Интеграция в бизнес-процессы
- Измеримый результат
ИИ-агенты для SLA, операционного контроля и фабрики приложений
Три инструмента работают на общей мультиагентной платформе: источники, агенты, инструменты, трассировка и инфраструктура Selectel × ИТМО. Каждый продукт — проверяемый workflow с онтологией процесса, доказательным следом и человеком в контуре, а не еще один ИИ-чат.
Сигнал — ИИ для расследования инцидентов и обеспечения SLA
AI SRE / Service Assurance
Сигнал — это ИИ-система обеспечения SLA, которая собирает алерты, логи и обращения в один доказательный кейс: вероятная причина, влияние и следующий шаг для инженера. Инженер стартует с гипотезы, а не с пяти открытых вкладок.
Цели пилота
- до 2×быстрее диагностика
- >80%причина в топ-5
- 100%решений за человеком
- Десятки алертов схлопываются в один кейс с причиной и зоной влияния
- Контекст готов раньше, чем обойти 5 систем вручную
- Любой вывод раскрывается до лога, метрики, runbook или похожего инцидента
Карта — ИИ для согласования договоров и операционного контроля
Operations Intelligence / Decision Intelligence
Карта — это система операционного интеллекта, которая связывает документы, данные и правила в обоснование решения с источниками для руководителя. По карте видно, куда смотреть: некомплект, отклонения, риски, следующий вопрос и границу ответственности.
Цели пилота
- до 50%короче цикл решения
- 100%выводов с источником
- 0автономных решений
- Некомплект и ошибка видны до начала согласования
- Проверки финансов, юристов, СБ и комплаенса идут параллельно
- Риск срыва срока или бюджета появляется заранее, до нарушения
Цех — управляемое создание корпоративных приложений по описанию
Managed Text-to-App / корпоративная фабрика приложений
Цех — это управляемая фабрика приложений: бизнес-задача проходит путь от уточнения к спецификации, тестам и приложению с владельцем, без теневой разработки. Собственный цех автоматизации дает скорость прототипа без техдолга.
Цели пилота
- 3–4 нед.первый прототип
- 100%задача → тест
- 100%владелец и журнал
- Размытая «хотелка» превращается в точные вопросы, а не в случайный код
- До кода уже есть что согласовать: ТЗ, экраны, API, модули
- Из первого решения растет каталог переиспользуемых блоков
Все три продукта работают на общей платформе: источники, онтологии, агентные роли, тесты, трассировка и эксплуатационный контур. Человек в контуре, доказательный след и безопасное размещение — базовые свойства, а не опции.
Цифры — цели пилота. Эффект считаем на вашем baseline, а не на рекламном примере.Чем мультиагентная платформа отличается от чат-бота, RPA и low-code
Таблицы помогают поисковым системам и ИИ-краулерам извлекать ответ на сравнительные запросы: что выбрать, где границы и почему важен контур эксплуатации.
| Подход | Что делает | Ограничение | Что закрывает платформа Selectel × ИТМО |
|---|---|---|---|
| Чат-бот | Отвечает на вопросы в диалоге. | Не управляет инструментами, не дает полный доказательный след и плохо подходит для сложного workflow. | ИИ-агенты работают с данными, инструментами, ролями и трассировкой, а не только с текстом. |
| RPA | Автоматизирует повторяемые действия в интерфейсах и системах. | Слабо работает с неструктурированными знаниями и ситуациями, где нужно рассуждение. | Платформа соединяет правила, документы, семантический слой, модели и человека в контуре. |
| Low-code / no-code | Ускоряет сборку приложений из блоков. | Риск теневой автоматизации без governance, тестов, владельца и эксплуатации. | Цех превращает задачу в спецификацию, тесты, приложение и журнал изменений. |
| Мультиагентная платформа | Оркестрирует агентов, знания, инструменты и инфраструктуру. | Требует зрелой постановки процесса, данных и правил контроля. | Дает проверяемый рабочий процесс с источниками, безопасностью, качеством и управляемым TCO. |
Gartner прогнозирует, что к 2028 году не менее 15% повседневных рабочих решений будет приниматься автономно через agentic AI.
Ведомости со ссылкой на исследование НИУ ВШЭ отмечают рост сегмента low-code/no-code до 30 млрд ₽ к 2028 году.
VibeCraft и SourceCraft показывают рост спроса на создание сайтов, приложений и кода по описанию; корпоративному рынку нужен управляемый контур.
Самоэволюционирующая мультиагентная система: шире охват, ниже стоимость
Платформа не остается статичной после внедрения. Мультиагентный контур расширяет охват новых случаев и снижает стоимость знакомых сценариев за счет детерминированной логики, кэша и более легких моделей.
Эволюция управляемая: каждое изменение наблюдаемо, проходит автоматические проверки и остается под контролем человека, без скрытого самоизменения в обход эксплуатации.
Сигнал учится на инцидентах
Новые типы инцидентов достраивают онтологию сервиса и сценарии разбора. Знакомые кейсы уходят на более дешевый путь: проверки, кэш и компактные модели.
Карта учится на номенклатуре
Новые типы позиций, статей и структур договора расширяют зону автоматической проверки. Типовые позиции проверяются правилами и шаблонами.
Цех производит развивающиеся решения
Приложения и workflow на выходе рассчитаны на развитие: новые требования добавляются через версии, тесты и журнал изменений, а каталог проверенных блоков растет.
Сменные модели, измеримое качество, управляемая эксплуатация
Система строится вокруг управляемого контура моделей, агентов и инструментов. Компоненты можно развивать независимо, сохраняя контроль над данными, качеством, задержкой и стоимостью.
Декомпозиция задачи, специализированные роли, планирование, критик и управляемый вызов инструментов.
RAG, семантический слой, онтологии или графы, контракты данных, происхождение данных и коннекторы к корпоративным системам.
Выбор модели по стадии и классу задачи, резервный маршрут, замена инструментов без пересборки всей агентной структуры и контроль стоимости.
Изоляция, ролевой и capability-доступ, управление секретами, аудит действий, защита от инъекций и инфраструктурная наблюдаемость.
Глубина решения соответствует задаче
Система оценивает сложность и выбирает достаточный уровень декомпозиции, не расходуя вычисления без необходимости.
Критика сильнее генерации
Риски, противоречия и альтернативы проверяются до того, как результат попадет в рабочий процесс.
Оценка встроена в разработку
Агенты и приложения получают автоматические тесты, инварианты и регрессионные проверки под конкретный контур.
Версии и деградации наблюдаемы
Трассы, метрики и sandbox-эксперименты позволяют безопасно обновлять агентов и находить просадки качества.
Данные становятся знаниями
Семантика, происхождение и связи между сущностями сохраняются, чтобы выводы были объяснимыми и воспроизводимыми.
Компоненты переиспользуются
Проверенные шаблоны ускоряют создание новых продуктов без потери контроля над функциональностью и эксплуатацией.
Подберите оптимальное решение под требования к безопасности, нагрузке и архитектуре
Выбор зависит от класса данных, требований к безопасности, задержки, нагрузки и текущей архитектуры компании.
Агенты, знания, инструменты, тесты и трассировка
Модели, приложения и вычисления размещаются в облачной среде.
Чувствительные данные и часть сервисов остаются у заказчика, остальные компоненты распределяются между контурами.
Исполнение разворачивается внутри периметра компании при соответствующих требованиях.
| Вариант | Когда подходит | Контроль данных | Особенности эксплуатации |
|---|---|---|---|
| Облако | Быстрый старт и масштабирование вычислений. | Данные работают в согласованной облачной среде. | Быстрый доступ к инфраструктуре и сервисам платформы. |
| Гибрид | Часть данных или систем должна оставаться у заказчика. | Чувствительные источники остаются внутри вашего контура. | Компоненты распределяются между облаком и внутренней средой. |
| Контур заказчика | Высокие требования к безопасности, регуляторике или задержкам. | Данные и исполнение остаются внутри периметра компании. | Требуется согласование инфраструктуры и поддержки с ИТ-командой. |
Контроль заложен в архитектуру, а не добавлен после запуска
Доказательность, безопасность и наблюдаемость остаются частью продукта на всем жизненном цикле.
Человек в контуре
Система знает, когда передать решение эксперту в критичном сценарии.
Выводы воспроизводимы
Каждый результат сопровождается источниками, шагами и артефактами.
Ошибки видны раньше
Критики, тесты и алерты помогают реагировать до влияния на бизнес-процесс.
Данные под контролем
Политики доступа, изоляция и аудит действий встроены на каждом уровне.
Экономика предсказуема
Нагрузка и модели оптимизируются, стоимость планируется и контролируется.
Соответствие и аудит
Архитектура учитывает требования регуляторов, а аудит доступен по запросу.
Обсудить задачу
Оставьте заявку — обсудим проект, архитектуру и интеграцию. Подберем оптимальный технологический контур и ответим на вопросы.
Часто задаваемые вопросы
Ответы сформулированы как поисковые запросы: они подходят и для сниппетов, и для ИИ-ответов.
Что такое мультиагентная платформа и чем она отличается от чат-бота?
Мультиагентная платформа — это управляемая среда, где несколько ИИ-агентов работают с корпоративными знаниями, инструментами и инфраструктурой как проверяемый workflow. В отличие от чат-бота, она не только отвечает текстом, а собирает доказательный кейс, вызывает инструменты, оставляет трассировку и сохраняет человека в контуре.
Можно ли запустить ИИ-агентов в своем контуре или on-premise?
Да. Архитектура поддерживает облачный, гибридный и локальный контур заказчика, а режим размещения выбирается по требованиям к данным, безопасности, задержкам и нагрузке.
Что такое AI SRE и как ИИ помогает расследовать инциденты?
AI SRE — это применение ИИ-агентов в эксплуатации сервисов для анализа алертов, логов и обращений. Сигнал собирает разрозненные события в один доказательный кейс: вероятная причина, влияние и следующий шаг для инженера.
Как ИИ помогает согласовывать договоры и кто отвечает за решение?
ИИ помогает согласовывать договоры, связывая документы, данные, правила и риски в обоснование решения с источниками. Ответственность остается у человека: система готовит основание, а не принимает решение автономно.
Чем управляемый text-to-app отличается от обычного вайбкодинга и low-code?
Управляемый text-to-app превращает бизнес-задачу в спецификацию, тесты, интерфейсы и приложение с владельцем, журналом изменений и контролем качества. В отличие от обычного вайбкодинга, Цех работает в корпоративном контуре и снижает риск теневой разработки.
Решение привязано к одной языковой модели?
Нет. Архитектура предусматривает маршрутизацию, резервный маршрут и замену моделей или инструментов без пересборки всей агентной структуры.
Сколько длится пилот и как считается эффект?
Пилот обычно планируется на недели, а эффект считается относительно вашего baseline: времени диагностики, цикла решения, доли выводов с источником, количества уточнений и качества доказательного следа.
Можно ли работать с закрытыми корпоративными данными и требованиями 152-ФЗ?
Да. Контур может включать изоляцию, ролевой и capability-доступ, управление секретами, аудит и развертывание внутри контролируемого периметра с учетом требований 152-ФЗ и внутренних политик безопасности.