Разработка ИИ-агентов: собственные агенты и мультиагентные системы
Разработка ИИ-агента — это создание программы, которая планирует задачу, работает с вашими инструментами и данными через API и передаёт задачу человеку, если не уверена. Remolda запускает первого агента за шесть недель за 9 800 CAD + HST (гармонизированный налог с продаж).
Коротко
- Агент — это языковая модель с целью, набором инструментов (API, базы данных, документы) и правилами: что можно делать самостоятельно, а что требует одобрения.
- Начинать стоит с одного агента на одной задаче. Мультиагентная система оправдана, когда в процессе есть отдельные роли: приём, сбор информации, подготовка черновика, проверка.
- Строим на Claude, моделях GPT от OpenAI или Azure OpenAI, оркестрация — в коде или n8n, каждое действие записывается в журнал.
- Цена: 9 800 CAD + HST за шестинедельный Пилотный ИИ-спринт, после которого агент работает каждый день.
- Расходование денег, удаление записей и сообщения клиентам требуют одобрения человека, пока измеренные результаты не позволят дать агенту больше самостоятельности.
Ваша ситуация
Агентов стоит строить, когда задача требует решений на стыке нескольких инструментов, а жёсткий сценарий постоянно ломается на исключениях. Типичные случаи:
- Сбор информации и подготовка. Перед встречей, рассмотрением претензии или заявки кто-то собирает данные из четырёх систем и пишет сводку.
- Обработка обращений. По каждому запросу нужно найти данные, принять решение в рамках правил, подготовить ответ и обновить учётную систему.
- Операционный контроль. Просроченные задачи, недостающие документы, письма без ответа: каждое утро кто-то за ними гоняется.
- Функции на базе языковых моделей (LLM) внутри вашего продукта. Вы поставляете программы клиентам и хотите встроить в них агента, который безопасно работает с вашими данными.
Один агент или несколько?
| Ситуация | Рекомендуемая схема |
|---|---|
| Одна задача, несколько инструментов, ясные правила | Один агент с инструментами и шагами одобрения |
| Несколько ролей с разными правами (приём, черновики, проверка) | Мультиагентная схема: специализированные агенты и оркестратор |
| Фиксированная последовательность, ИИ нужен только для чтения или написания текста | Автоматизация процессов с шагом ИИ |
| На входе в основном документы, на выходе поля | Интеллектуальная обработка документов |
Начинаем с самой простой схемы, которая решает задачу. Второго или третьего агента добавляем, когда журналы первого показывают, где ему трудно.
Что входит в Пилотный ИИ-спринт
Один агент в ежедневной работе. Определённая цель, список инструментов, права доступа и правила одобрения, работа на реальных случаях.
Подключение инструментов. Microsoft 365, Google Workspace, CRM, система заявок, базы данных или ваши собственные API. Старые системы — в разделе интеграция LLM с унаследованными системами.
Оценочный набор. Тестовые случаи из вашей реальной работы, которые прогоняем до запуска и перед каждым изменением.
Журнал аудита. Запросы, вызовы инструментов, результаты и одобрения хранятся там, где ваша команда может их просмотреть.
Инструкция по эксплуатации и обучение. Ответственные учатся читать журналы, корректировать инструкции агента и разбирать эскалации.
Сроки
Шесть недель на первого агента. По нашему опыту, сама разработка редко бывает узким местом. Темп задают доступ к инструментам, тестовые данные и согласование правил одобрения. Мультиагентные системы обычно появляются после того, как первый агент проработал несколько недель.
Стоимость
Пилотный ИИ-спринт стоит 9 800 CAD + HST за одного агента в работе. Использование моделей вы оплачиваете поставщику. Мультиагентные системы и агентов, встроенных в ваш продукт, оцениваем после пилота, на звонке.
Выбираете между несколькими процессами? Двухнедельный Аудит возможностей ИИ (2 900 CAD) ранжирует варианты. Полный список — на странице цен.
Почему Remolda для разработки ИИ-агентов
- Сначала самая простая схема. Агент нужен только там, где фиксированный процесс сломается.
- Измеряем до запуска. Оценочные наборы собираем из ваших случаев.
- Независимость от моделей. Claude, модели GPT или Azure OpenAI, выбранные по результатам тестов и правилам работы с данными.
- Управление встроено. Права доступа, одобрения и журналы согласованы с вашей политикой использования ИИ.
- Всё принадлежит вам. Код, промпты и журналы в вашей среде; договор с канадской компанией.
Как идёт работа
Спринт — это этап Внедрение цикла Remolda (Аудит → Стратегия → Внедрение → Обучение → Развитие).
- Рамки задачи. Цель, инструменты, права доступа, правила одобрения, показатель успеха.
- Оценочный набор. Реальные случаи с ожидаемыми результатами.
- Разработка и тесты. Агент проходит набор, пока результаты не достигнут согласованной планки.
- Работа в штатном режиме. Одобрения включены, журналы разбираем с вашей командой каждую неделю.
- Разбор. Продолжаем, корректируем или останавливаемся; следующие агенты переходят на этап Развитие.
Частые вопросы
Что такое ИИ-агент?
ИИ-агент — это программа на основе языковой модели. Она получает цель, решает, какие шаги сделать, обращается к инструментам вроде поиска, баз данных, почты или вашей CRM, проверяет результаты и либо завершает задачу, либо просит помощи у человека.
Что такое мультиагентная система?
Мультиагентная система делит один процесс между несколькими специализированными агентами: например, один собирает информацию, другой пишет черновик, третий сверяет результат с правилами, а координирует их оркестратор. Такая схема помогает, когда ролям нужны разные инструкции, инструменты или права доступа.
Сколько стоит разработка собственного ИИ-агента?
Шестинедельный Пилотный ИИ-спринт от Remolda запускает одного агента в работу за 9 800 CAD + HST. Объём более крупных мультиагентных систем определяем после пилота. Использование моделей поставщик выставляет отдельно, сумма зависит от объёма.
Как крупные компании внедряют мультиагентный ИИ в 2026 году?
Мы советуем внедрять агентов постепенно: один агент на узкой задаче с большим объёмом, одобрение человеком для значимых действий, еженедельный разбор журналов, а затем новые агенты или больше самостоятельности, когда доля ошибок измерена. Темп обычно определяют правила управления и контроль доступа.
На каких моделях вы строите агентов?
Claude, модели GPT через API OpenAI и Azure OpenAI для организаций, работающих в Microsoft Azure. Выбор зависит от качества на тестовых задачах, требований к месту хранения данных и ваших действующих договоров.
Как уберечь агента от ошибочных действий?
Минимально необходимые права доступа к инструментам, явные правила о том, какие действия требуют одобрения, пороги уверенности, тестовые сценарии перед каждым изменением и полный журнал запросов, вызовов инструментов и результатов, который ваша команда может просмотреть.
Чем ИИ-агент отличается от автоматизации процессов?
Автоматизация процессов идёт по фиксированной последовательности, внутри которой есть шаг с ИИ. Агент сам выбирает шаги в заданных рамках. Если фиксированная последовательность справляется, сначала делаем более простую автоматизацию.
Кому принадлежат агент и код?
Вам. Код, промпты, конфигурация и журналы хранятся в вашем репозитории и облачной среде, аккаунты у поставщиков моделей оформлены на вас.
Источники
- Anthropic — Claude for Enterprise
- OpenAI — Business data privacy, security and compliance
- Microsoft Learn — Foundry models sold by Azure: region availability
Факты проверены:
Связанные услуги
Этапы подхода
Похожие материалы
ИИ для финансовой отчётности в Канаде: автоматизация закрытия месяца, анализа отклонений и отчётов для совета директоров
ИИ для производства в Канаде: предиктивное обслуживание, контроль качества и оптимизация цепочки поставок
ИИ для юридических фирм в Канаде: проверка документов, правовые исследования и работа с клиентами без нарушения профессиональных правил
Поговорите с консультантом по ИИ-трансформации
30-минутный звонок: вы описываете ситуацию, мы говорим, с чего начать и сколько это будет стоить.
Записаться на звонок 30 мин30 минут. На английском или французском.