К2Тех запускает RuClaw — платформу для безопасного развертывания ИИ-агентов в корпоративном контуре on-premise
Компания К2Тех объявила о запуске RuClaw — платформы для развертывания ИИ-агентов внутри защищенного периметра корпоративных систем. Решение ориентировано на организации с высокими требованиями к контролю и защите данных и полностью соответствует 152-ФЗ и отраслевым стандартам.
Cколько железа нужно ИИ-агенту? Как мы считали ресурсы для on-premise LLM и почему калькуляторы ошиблись в 5 раз
Сколько железа нужно ИИ-агенту? Как мы считали ресурсы для on-premise LLMМы в LLMStart.ru
Helix Agent Ai — российский самообучающийся AI-агент. Полное руководство по развертыванию и использованию в 2026 году
Заголовок: Helix — российский самообучающийся AI-агент с поддержкой MCP: полное руководство по развертыванию и использованию в 2026 годуВведениеВ 2026 году вопросы приватности данных, цифрового суверенитета и контроля над искусственным интеллектом стали особенно актуальными. Helix — это российский open-source самообучающийся AI-агент (MIT-лицензия), предназначенный для полностью on-premise эксплуатации.Проект сочетает современную архитектуру на базе LangGraph, мощную поддержку Model Context Protocol (MCP), продвинутую систему изоляции и удобные интерфейсы.
Альпина GPT: 9 000 пользователей, −1 977 часов и главный барьер корпоративного ИИ
Архитектура агрегатора из 42 моделей, разбор воронки первого касания и измеренная экономия часов на маркетинге книгоиздания.Павел Путинцев, продакт-менеджер Альпина GPT (Alpina Digital), ex-куратор курса “ИИ в действии: как эффективно решать бизнес-задачи с помощью нейросетей. Физфак МГУ + KAUST (магистратура по компьютерным наукам). Канал в Telegram: «Дело в промпте» .
К2 НейроТех собрал готовый к поставке ПАК-AI на основе платформы Yandex AI Studio
ПАК-AI с установленной на него платформой Yandex AI StudioИИ-интегратор полного цикла К2 НейроТех
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.
Безопасное внедрение ИИ в корпорации: 3 архитектурных подхода и опыт Alpina Digital
88% компаний используют ИИ, но только 1% достиг зрелости. Главный барьер — не технология, а безопасность данных. Что мы делали два года и почему пришли к гибридной архитектуре.Жемал Хамидун, Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT, автор тг-канала «Готовим ИИшницу».
Как мы собрали локальный AI-сервер на 4× RTX 4090 с водянкой — кейс для крупного клиента
ПредысторияГод назад к нам пришёл заказ: собрать локальный сервер под задачи аналитики звонков для крупной компании в России. Поток — 10 000+ звонков в месяц. По требованию службы безопасности — всё в их контуре, on-premise. Никаких облачных API.Основной наш бизнес — речевая аналитика. Звонки забираем откуда угодно: CRM, IP-телефония, операторы (МТС, Билайн, Мегафон, Alltel и прочие), API Яндекс.Диска, любые внешние источники, до которых доехал клиент. Дальше всё транскрибируется, прогоняется через LLM, на выходе — оценка разговора, корневые причины, тесты для сотрудников. Привыкли работать в облаке. А тут — другой формат.
