Обзор нашего клиента
Клиент хотел внедрить возможности искусственного интеллекта в рабочие процессы компании, однако столкнулся с проблемой: создание и настройка ИИ-агентов требовали технической экспертизы и участия разработчиков. Это существенно замедляло эксперименты с ИИ и ограничивало его использование только инженерными командами.
В то же время различные подразделения компании нуждались в инструментах для создания исследовательских ИИ-агентов, поиска информации и работы с внутренней базой знаний. Поэтому клиенту требовалось решение, которое позволило бы сотрудникам без технического бэкграунда самостоятельно создавать и использовать ИИ-агентов, интегрируя их в рабочие процессы и корпоративную базу знаний.
Задача
По мере роста интереса к использованию ИИ внутри компании возникла проблема масштабирования таких решений. Даже при наличии отдельных ИИ-инструментов создание новых агентов или настройка ИИ-процессов требует участия разработчиков и длительной конфигурации.
Это существенно ограничивает скорость внедрения ИИ в различных подразделениях. Каждая новая задача — будь то исследование информации, работа с документами или анализ данных — требует разработки отдельного решения.
Компании было необходимо универсальное решение, которое позволило бы быстро создавать ИИ-агентов для различных задач и интегрировать их в рабочие процессы без сложной разработки.
Краткое описание проекта
В рамках проекта была разработана платформа, позволяющая создавать ИИ-агентов через простой чат-интерфейс без необходимости писать код. Пользователи могут описывать задачи в диалоге, после чего система автоматически генерирует логику агента и соответствующий ИИ-процесс.
Для оркестрации рабочих процессов использовался LangGraph, для сбора данных из внешних источников — Crawl4AI, а для обработки документов — Docling. Инфраструктура платформы была развернута с использованием Docker, что обеспечивает изолированное развертывание агентов и упрощает управление системой.
- Локация: Европа
- Отрасль: корпоративное ПО / платформы ИИ
- Сроки: 5 месяцев
Решение
Для решения задач клиента мы разработали агентную платформу, которая позволяет пользователям создавать и использовать ИИ-агентов без программирования.
Система предоставляет диалоговый интерфейс, в котором пользователи могут формулировать задачи, настраивать возможности агентов и управлять рабочими процессами. Платформа автоматически преобразует эти инструкции в логику агентов и пайплайны выполнения.
Агенты могут получать доступ к документам, искать информацию во внутренних базах знаний и собирать данные из внешних источников. Они также способны выполнять автоматизированные исследовательские задачи, собирая и анализируя информацию из различных источников. Платформа включает инструменты для управления развертыванием, работы с файлами и поиска.
За счет объединения фреймворков оркестрации агентов с инструментами обработки документов и веб-данных решение позволяет пользователям создавать сложные ИИ-процессы, взаимодействуя с системой на естественном языке.
Функции платформы
- Создание и настройка ИИ-агентов через чат-интерфейс.
- No-code проектирование процессов для автоматизации на базе ИИ.
- Интеграция с внутренними документами и базами знаний.
- Сбор веб-данных и возможности для проведения исследований.
- Управление развертыванием и жизненным циклом ИИ-агентов.
- Инструменты управления файлами и обработки документов.
- Поиск по внутренним и внешним источникам данных.
- Поддержка внешних и локальных LLM и моделей эмбеддингов.
Технологический стек
Для создания платформы агентного ИИ были использованы следующие технологии:
- Оркестрация агентных процессов: LangChain, LangGraph.
- Сбор веб-данных: Crawl4AI, Tavily.
- Обработка документов: Docling, NumPy, Pandas.
- Инфраструктура и развертывание: Docker, Docker compose.
Результаты
Разработанная платформа значительно упростила процесс внедрения ИИ в организации. Теперь команды могут создавать ИИ-агентов, проектировать процессы и развертывать инструменты на базе ИИ без знаний программирования.
Чат-интерфейс снижает порог входа для использования ИИ, позволяя сотрудникам интегрировать его в исследовательские задачи, обработку документов и внутренние рабочие процессы.
В результате клиент получил гибкую среду для экспериментов с ИИ-решениями и масштабирования их использования в различных подразделениях без увеличения технической сложности.