AgentekПродуктВнедрение у заказчика
Мультиагентный бизнес-аналитик в закрытом контуре телекома
Восемь агентов с ролями собирают контекст задачи из трекера и репозиториев и готовят спецификации — внутри сети заказчика.
2 дняот открытия доступа до 19 агентов у сотрудников
185 млнтокенов обработано за первые два дня
10–20% → 50%+доля сотрудников, работающих с ИИ регулярно
Контекст
Где и с чего началось
Заказчик
Телеком-компания со своей разработкой. Данные не покидают периметр: вход через корпоративный каталог, модели на аккаунтах заказчика.
С чего начали
Между стратегией и разработкой не было слоя бизнес-анализа: требования доходили до команды разговорами, а не спецификациями. Четыре интервью независимо подтвердили одну и ту же дыру, метрикой пилота выбрали срок от запроса до задачи в трекере.
Решение
Что мешало и что сделали
Было
- Аналитик собирает контекст руками: трекер, переписки, семьдесят репозиториев
- Сотрудники пользуются ИИ через личные аккаунты, данные уходят наружу
- Закупка внешнего сервиса невозможна: контур закрыт
Стало
- Платформа развёрнута в изолированном кластере заказчика, вход через корпоративный каталог с подтверждением
- Восемь ролей в одном пространстве: оркестратор, знания, код, аналитика, юрист, ресёрч, критик, мета
- Общая база знаний по трекеру и репозиториям как единый инструмент для всех агентов
- Обезличивание персональных данных на уровне маршрутизатора до отправки в модель
- Модели подключены на аккаунтах заказчика: расходы и история остаются у компании
Внедрение
Как внедряли
- Аудит: четыре интервью с командой, выбор одной метрики пилота
- Развёртывание изолированного кластера и корпоративного входа
- Сборка агентов под роли и наполнение базы знаний
- Открытый доступ команде и сопровождение первых сценариев
Результат
Что изменилось
Результат
- За два дня открытого доступа — 11 пользователей и 19 агентов, месячный лимит подписки выработан за те же два дня
- Две спецификации подготовлены агентами и приняты в работу
- Весь пилот обошёлся в 63 доллара расхода на модели
Что это даёт бизнесу
- Наработки остаются в компании, а не в личных аккаунтах
- Единый вход к моделям: контроль расходов и никаких оплат с личных карт
- Работа с персональными данными стала допустимой там, где требовала ручного контроля
Слово заказчика
«Доля сотрудников, которые пользуются ИИ регулярно, выросла с десяти-двадцати процентов до половины команды и больше.»
Под капотом
Из чего собрано
Изолированный Kubernetes-кластерКорпоративный каталог и MFAБаза знаний по трекеру и репозиториямОбезличивание ПДн
Продукт
Ещё кейсы этого отдела
Хотите так же?
Расскажите про свой процесс — разберём его на встрече и покажем, как это собирается на платформе.