AI-агенты и ассистенты
Разработка AI-агентов, чат-ботов и автоматизации коммуникаций для бизнеса.
Перейти на страницу направления →AI-чат-бот для гостиницы: что он реально умеет и сколько стоит
Разбираем реалистичный набор задач AI-бота для отеля — от FAQ до бронирования — и что остаётся на администраторе.
ЧитатьAI-прогнозирование спроса и загрузки: как это работает на практике
Из каких данных строится прогноз спроса для ресторана или отеля и какая точность реалистична в первый сезон.
ЧитатьAI-обработка отзывов: автоматические ответы и мониторинг репутации
Как AI закрывает рутину ответов на отзывы на 2ГИС, Яндекс.Картах и Google Maps, не теряя тон бренда.
ЧитатьDeepSeek, GLM, Kimi: как выбрать модель под реальную задачу
Практическая схема выбора между DeepSeek, GLM и Kimi по типу задач, длине контекста, качеству и бюджету.
ЧитатьClaude, GPT, Gemini: где каждая модель приносит больше пользы
Сравниваем роли Claude, GPT и Gemini в сервисных и продуктовых процессах: поддержка, аналитика, код, мультимодальные задачи.
Читатьn8n как AI-оркестратор: связываем чат-бот, CRM и 1С
Почему low-code инструмент вроде n8n часто оказывается практичнее кастомного бэкенда для AI-автоматизаций.
ЧитатьRouter моделей: как балансировать качество, стоимость и задержку
Пошагово разбираем router-паттерн для AI-сервисов: маршрутизация запросов между моделями, fallback и контроль метрик.
ЧитатьАрхитектура AI-агента: orchestrator, workers, memory
Разбираем базовую архитектуру агентных систем: как разделить роли оркестратора и рабочих агентов, чтобы не терять управляемость.
Читатьn8n и LangGraph: когда нужен визуальный оркестратор, а когда граф логики
Сравниваем два подхода к оркестрации AI workflow: визуальные пайплайны n8n и программируемые графы LangGraph.
ЧитатьHuman-in-the-loop: где агенту нужен человек
Практические правила эскалации: какие ответы AI не должен отправлять автоматически и как встроить ручную проверку без потери скорости.
ЧитатьEvals и regression-тесты для AI-агентов в продакшене
Как тестировать агентные системы до релиза и после релиза: набор метрик, регрессионные кейсы и weekly review на реальных сессиях.
ЧитатьWeb fetch, web search, browser: базовый стек инструментов AI-агента
Практическая модель выбора инструментов для агента: когда достаточно search/fetch и когда нужна browser-эскалация.
ЧитатьOpenCode, Copilot, Codex: рабочий контур AI-инструментов для команды
Как разделить роли между OpenCode, GitHub Copilot и Codex, чтобы ускорить разработку без хаоса в процессе.
ЧитатьTool calling: базовые и расширенные инструменты AI-агента
Какие инструменты дать агенту - от базового поиска до кастомных коннекторов - и как спроектировать их вызов, чтобы результат был предсказуемым.
ЧитатьGuardrails для AI-агентов: input, output и защита действий
Практическая модель guardrails для продакшена: что фильтровать до модели, что проверять после ответа и как ограничивать реальные действия агента.
Читать