1С.
А что на входе? Разбираем структуру данных для AI-агента
После прошлой статьи мне в личку прилетел вопрос: «А что на входе? Как именно ты подаёшь данные агенту? Просто кидаешь текст ТЗ — и всё?»
ИИ-помощник «Атом.Зая» зарегистрирован в Роспатенте и переведён в постоянную эксплуатацию
ИИ-ассистент «Атом.Зая» доступен всем пользователям в системах 1С ERP 2.0: «Цифровой Росатом» и «ЕОС Закупки 2.0» без ограничений.
Пошаговый план внедрения AI-агента: от идеи до ROI за 3 месяца
Финал серии. Время собрать всё вместе.За пять статей мы разобрали: — Почему 95% пилотов не дают результата — Почему инструкция для AI в 20 раз больше инструкции для человека — Как распределить ответственность за ошибки — Как построить отказоустойчивую архитектуру — Как передать агенту неявные знанияТеперь — практический план. От «хотим автоматизировать» до работающего агента с измеримым ROI.Фреймворк: 3 фазы, 12 недель
Как научить AI-агента работать «как у нас принято»: RAG для передачи знаний
Новый сотрудник приходит в компанию. Первый месяц смотрит, как работают другие. Задаёт вопросы. Впитывает неписаные правила.«К Петрову лучше не ходить в пятницу после обеда». «Если клиент из Газпрома — сначала согласуй с Мариной». «Этот шаблон договора устарел, бери новый из папки на диске».Через месяц-два новичок работает «как принято». Без инструкций — просто потому что видел, как это делают другие.AI-агент так не умеет. Всё, что сотрудники «знают на автомате», для него не существует. Пока не будет явно описано и загружено в систему.Проблема tacit knowledge
Ваша CRM работает на вас или против?
Чек-лист для бизнеса в 10 пунктахСегодня CRM стала почти обязательным инструментом любого современного бизнеса.
Что делать, когда AI-агент «упал»: архитектура отказоустойчивости
Понедельник, 9 утра. Начало рабочей недели.API OpenAI лёг. Или лимиты закончились. Или интернет в офисе пропал.Что делает AI-агент? Ничего. А процесс, который он обслуживал, встаёт. Заявки копятся, договоры не согласовываются, клиенты ждут.И хуже всего — люди не знают, что агент не работает. Думают, что всё идёт по плану.Реальные сценарии сбоевЗа год работы с AI-агентами в проде я собрал коллекцию того, что ломается.Сбои провайдера LLM. OpenAI: 2-3 крупных сбоя в год плюс периодические замедления. Anthropic: реже, но бывает. GigaChat: стабильнее, но тоже не без проблем.Сетевые проблемы.
ИИ‑агент внутри 1С
1C AI Agent — продукт, который не “поговорить”, а “сделать”Привет. Это первая публикация про наш новый продукт — 1C AI Agent.Если коротко: LLM — это уже нормальный рабочий инструмент, и с ним всё ок. Но нам хотелось сделать следующий шаг: чтобы в 1С можно было не только “спросить и получить текст”, а попросить и получить результат в базе — с понятным планом, проверками и ограничениями.Мы сделали иначе: агент внутри 1С получает задачу человеческими словами, раскладывает её на шаги и исполняет
1Yes: выпустили ТЗ-машину для 1С. И даём финансовую гарантию
Коротко: мы выпустили функционал, которого ждали наши пользователи – автоматическая подготовка технического решения и спецификации для разработчика без галлюцинаций. Покажу на реальном примере.Как это работаетАналитик описывает задачу. 1Yes берёт конфигурацию 1С – со всей её кастомизацией, самописными объектами и многолетними наслоениями – и делает следующее:Шаг 1. Два технических решения с разбором.
