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.
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
Из backlog в ТЗ: как мы с помощью AI превращаем клиентские запросы в исполнимые постановки на доработку системы
Мы в «Первой Форме» развиваем BPM-систему на базе low-code для автоматизации бизнес-процессов: документооборота, CRM, HR, PM и Service Desk. Мы работаем с B2B-клиентами, у которых платформа живет внутри реальных процессов компании: согласований, заявок, договоров, кадровых маршрутов, сервисных сценариев и внутренних регламентов. В такой модели у нас постоянно появляется поток запросов на доработку системы.
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.
Is a new wave of process excellence coming?
TL;DR Companies are rolling out AI by trying agents on whatever comes to mind, without the process mapping discipline that used to precede any serious automation. It's worth asking whether that discipline is about to matter again, as agent architecture, token economics, and regulation start catching up with the experimentation.It's a strange question to ask in 2026, when agents are at the top of most companies' agendas and calling yourself "AI-native" has become almost mandatory. Against that backdrop,
Сoоснователь Sierra: софт с кнопками уйдет — его заменят AI-агенты
Сооснователь и CEO Sierra Bret Taylor заявил, что привычная модель взаимодействия с софтом через интерфейсы и кнопки может уйти в ближайшие годы. По его мнению, ее заменит работа через естественный язык и AI-агентов.
