Практика AI-автоматизации
Разбираем, как подключать агентов к знаниям и системам компании, перестраивать рабочие процессы и сохранять контроль над результатом.
AI-сотрудник: где заканчивается обычный чат
Почему модели недостаточно: восемь слоёв, которые превращают чат в управляемую рабочую систему.
LLM Wiki: память компании для AI-агентов
Почему доступ к CRM и документам ещё не даёт агенту память — и как LLM Wiki дополняет RAG, сохраняет provenance и собирает правильный контекст.
RAG в 2026: система доказательств
Почему векторного поиска уже недостаточно: hybrid retrieval, брокер контекста, provenance, Read-Gate, evals и контроль действий.
Какие сложные процессы уже поручают AI-агентам
32 процесса — от тендеров и закупок до KYC, производства и закрытия месяца. Где AI уже ведёт дело, а где остаётся обычным workflow.
Персональные ИИ-агенты: от чата к цифровому сотруднику
Как персональные ИИ-агенты превращаются из чатов в рабочие системы — и где проходит граница между памятью, средой, инструментами и доверием.
От знаний к действиям: как онтология и навыки, управляют агентом
Онтология описывает мир компании, навыки — способы работы в нём. Показываем, как агент соединяет эти слои с действиями, инструментами, RAG и памятью.
Что такое онтология компании
AI умеет читать документы, но не знает сам, что в компании считается клиентом, сделкой, обязательством или разрешённым действием. Для этого нужен отдельный слой — онтология.
AGENTS.md для бизнеса: управляющий слой AI-сотрудника
Как AGENTS.md связывает онтологию, Skills, знания и Tools, задаёт маршрутизацию и границы автономии AI-сотрудника.
Agent Skills: как превратить процессы компании в навыки агентов
Как превратить регламенты, рабочие приемы и опыт сотрудников в проверяемые процедуры для AI-агентов. Разбираем SKILL.md, репозитории навыков, evals и границы автономии.