Запускайте собственных AI-агентов поверх корпоративных данных с полным контролем над качеством, безопасностью и бюджетом. Агенты, данные, ЛЛМ — в одном стеке.
Каждая новая AI-инициатива в компании заново решает один и тот же набор задач: где взять модель, как её безопасно вызвать, как подключить корпоративные данные, как собрать и развернуть агента в продакшене. Мы разнесли эти задачи в три связанные платформы. Каждая работает самостоятельно и предоставляет API соседним слоям.
Всё развёрнуто в закрытом контуре заказчика. Идентичность и RBAC насквозь — от клика пользователя в UI до вызова внешней модели через proxy. Деплой агентов и инструментов — из GitLab CI.
Все три контура доступны через одну OpenAI-совместимую точку входа. Решение — в момент запроса, на основании содержимого и политик безопасности заказчика. Аудит каждого решения.
vLLM + Qwen3.5 на железе компании. ПДн, конфиденциальные данные, чувствительные коммерческие задачи.
YandexGPT, GigaChat, Cloud.ru. Российская юрисдикция, масштабирование без своих GPU.
OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek. Только запросы без ПДн, где критично качество SOTA-уровня.
Все данные обрабатываются внутри периметра компании. За рубеж уходят только запросы без ПДн — и только если политика это разрешает.
Без привязки к вендору на компонент. Можно купить по фикс-прайсу с передачей не-исключительных прав и поддерживать самим.
Единая идентичность (OIDC), единый RBAC, единый аудит — от клика пользователя в UI до вызова внешней модели через proxy.
Архитектура под «завод гипотез» — десятки агентов на одной инфраструктуре. Маржинальная стоимость нового агента снижается с каждой итерацией.
Дайте 10 PDF из любого вашего проекта. Через три рабочих дня покажем работающую демку. Сравните качество, замерьте стоимость, примите решение о пилоте.