Как я за месяц перевела команду с SQL-промптов на мультиагентную систему и сэкономила команде 200 часов
Дарья Воронкина
Закрытый контур + локальная LLM: как мы запустили AI-агента без интернета
Полтора года назад мы запустили AI-ассистента внутри «Первой Формы», чтобы он помогал сотрудникам компании выполнять рабочие процессы. Сегодня он отвечает на вопросы по регламентам, ищет документы, подсказывает по задачам, даже запускает проверку контрагентов и формирует КП. Всё это работает через большую языковую модель, а точнее — через набор моделей, потому что разные задачи требуют разного подхода: для быстрой классификации входящего запроса нужна одна, для развёрнутой генерации ответа — другая, для работы с длинным контекстом — третья.
Я построила диагностику «стоит ли это автоматизировать» — и она трижды говорила глупости. Разбор ошибок
Инфографика-диалог из четырёх реплик между заказчиком и аналитиком, мемная
AI-агент для финансовых процессов: как мы научили ИИ считать числа из базы данных без галлюцинаций
ИИ-агент в «Первой Форме» работает со всеми типами бизнес-процессов: документы, регламенты, задачи, заявки, договоры. Текстовые вопросы он закрывал хорошо с самого начала. А вот финансовые — с галлюцинациями. Мы переделали подход — и теперь агент отвечает точно, с совпадением с SQL до рубля. Ниже — как именно это устроено.Почему RAG не умеет считать
Внедрение ИИ‑агента в бизнес‑процесс за один день: от развертывания до прототипа
Меня зовут Андрей Коптелов, я долгие годы работаю с бизнес‑процессами и корпоративной архитектурой, теперь волею судеб мне приходится погружаться в тему искусственного интеллекта. По мере возможностей пытаюсь делиться своим скромным опытом в этой теме.Представьте: вам поручили «внедрить искусственный интеллект (ИИ)», но без бюджета, и с требованием сохранить данные внутри периметра организации. Результат нужен вчера. Ваши подчиненные не умеют программировать, и используют большие языковые модели только в режиме чата.Результат
Agent Loop: почему одного вызова инструментов уже недостаточно для корпоративного AI-агента
В последние два года разговор об AI-агентах почти везде начинается одинаково. Берётся большая языковая модель, к ней подключаются инструменты — поиск, CRM, почта, база знаний, API — и дальше предполагается, что модель сможет сама выбрать нужный инструмент, вызвать его и на этом решить задачу.
Организация как Код: как описывать подразделения как исполнимые сервисные контракты
В большинстве компаний подразделение до сих пор описывается двумя способами. Первый — оргсхема, где есть прямоугольник с названием отдела и стрелками подчинённости. Второй — положение о подразделении, где сказано, что оно «обеспечивает», «контролирует», «сопровождает» и «взаимодействует». Формально этого достаточно: отдел существует, функции перечислены, зона ответственности обозначена.
Как мы превратили BPM-систему в инструмент для ИИ-агентов: реализация MCP в «Первой Форме»
У любой системы управления процессами есть одно неудобное узкое место. Между человеком, который понимает, какой процесс нужен бизнесу, и системой, где этот процесс должен работать, почти всегда стоит посредник — разработчик, интегратор или хотя бы продвинутый администратор. Владелец процесса знает, что ему нужна категория для согласования отпусков с определёнными полями и правами. Но чтобы это появилось в системе, он пишет ТЗ, ставит задачу, ждёт очереди и получает результат через несколько дней.
