AI-инженеры для вашей команды — мы строим production-фичи, а не демо
LLM интеграция, retrieval-системы, agent workflow. Встраиваем senior AI-инженеров в вашу команду или сами строим AI-слой вашего продукта. Часовой пояс EU, без хайпа, реальные evals.
Три способа встроить AI в ваш бизнес
Начинайте там, где ROI понятнее всего. Мы видели много красивых демо, которые умирают в продакшне — такого мы не релизим.
LLM-фичи в вашем приложении
Подходит, когда: у вас есть SaaS или внутренний инструмент и вы хотите добавить chat / summarize / classify / generate
Добавляем фичи на базе LLM в существующие продукты. Streaming UI, версионирование prompts, A/B тесты против детерминированных baseline, fallback-пути, когда модель ошибается.
- Anthropic Claude + OpenAI SDK с provider fallback
- Streaming с отменой, retries, обработкой rate-limit
- Версионирование prompts + evals по golden-датасетам
AI agents и workflow
Подходит, когда: у вас есть повторяющаяся многошаговая работа, которую сегодня делают люди
Строим agents, которые выполняют реальные задачи — research, классификация, черновики, многошаговые автоматизации. Ограниченные scope, observability, human-in-the-loop там, где нужно.
- Tool-use циклы с надёжными evals + tracing
- Этапы согласования человеком для критичных действий
- Бюджеты по стоимости и latency, контролируемые в runtime
Retrieval (RAG) по вашим данным
Подходит, когда: у вас есть массив документов / тикетов / wiki / контрактов, по которым команда ищет каждый день
Поисковая база знаний по вашим данным. Гибридный retrieval (семантический + ключевые слова), цитаты, контроль свежести, права доступа в соответствии с вашими существующими разрешениями.
- pgvector или Qdrant в качестве vector store — на ваш выбор
- Отслеживание цитат — каждый ответ ссылается на источник
- Reranking + фильтры по метаданным (дата, владелец, ACL)
Что у нас действительно получается
Те части, которые отличают работающий AI от эффектных демо.
Prompt engineering
Версионированные prompts, структурированный вывод (JSON Schema, tool calls), защита от prompt injection. Мы относимся к prompts как к коду — review, тесты, деплой.
Evals и мониторинг
Golden-датасеты, LLM-as-judge с откалиброванными rubrics, детекция регрессий на каждое изменение модели или prompt. Production-логи попадают в eval-наборы.
Vector DB и embeddings
pgvector, Qdrant, Weaviate — у каждого свои компромиссы. Выбираем исходя из масштаба и вашей инфраструктуры, а не из предпочтений вендора. Гибридный поиск (BM25 + cosine).
Оркестрация agents
LangGraph, кастомные state machine или простые tool-use циклы — что лучше подходит к задаче. Распределённый tracing по шагам agent. Возобновление при сбоях.
Оптимизация стоимости
Маршрутизация моделей (дешёвая для простых запросов, умная для сложных), prompt caching, batch API, кэширование ответов. Обычно снижение стоимости на 40–70% без потери качества.
Privacy и on-prem
On-prem развёртывания для чувствительных данных (open-source LLM через vLLM / Ollama), политики zero-retention на коммерческих API, EU data residency, соответствие GDPR.
AI-стек, на котором мы работаем
Инструменты, которые мы проверили в продакшне, а не в demo-презентациях.
Claude (Anthropic)
LLMGPT (OpenAI)
LLMLangGraph
Оркестрацияpgvector / Qdrant
Vector DBPython
ЯзыкTypeScript
ЯзыкПочему не нанять одну из AI hype-студий?
Большинство AI-проектов проваливаются в продакшне — не потому, что модель плохая, а потому что engineering вокруг неё хрупкий. Мы прежде всего инженеры (ERP, POS, мобильные приложения), поэтому относимся к AI-фичам как к любой другой production-системе: evals, мониторинг, rollback, контроль стоимости. Нужны выделенные AI-инженеры в вашей команде, а не разовый проект? Наша модель Team Extension это покрывает.
Посмотреть модель Team ExtensionКак мы строим AI-фичи
Сначала discovery. Никаких демо в продакшн.
Discovery и план evals
Что за задача, какое влияние на пользователя, что считается «хорошо»? Определяем evals до выбора модели. Если не можем измерить — не строим.
Быстрый прототип
Минимальный end-to-end срез на реальных данных и реальных пользователях. Одноразовый код, если нужно — скорость обучения важнее переиспользуемой обвязки.
Production-готовность
После того как evals прошли, укрепляем систему. Rate limiting, observability, fallback, бюджеты стоимости, security-ревью, пайплайн деплоя.
Эксплуатация и улучшение
Мониторим evals в продакшне. Ловим drift. Итерируем prompts и модели. Остаёмся в команде после запуска — AI-фичи становятся лучше с обратной связью, а не наоборот.
Есть идея AI-фичи?
Расскажите, какую задачу решаете — а не какую модель хотите использовать. Мы вернёмся с планом evals, честной оценкой, подходит ли тут AI, и черновым scope. Обычно в течение 48 часов.
Без хайпа. Без demo-видео. Без evals — не считается.