Дежурная ИИ-смена, которая ничего не забывает: следит за почтой, инфраструктурой и оплатами, ведёт клиента по шагам — и всё под одним общим пультом, с общей памятью и историей.
Работа не теряется из-за плохих программ. Она теряется, когда её некому вовремя заметить.
Клиент написал на почту — прочитали и забыли или передали другому. Контроля в Битриксе нет.
Zabbix шлёт алерты, но кто-то должен их разгребать, приоритизировать и не проспать важное.
Счета, продления, просрочки — держим в голове и в разрозненных табличках.
Отдельные скрипты не делятся контекстом. Правая рука не знает, что делает левая.
Помощники завязаны на личные аккаунты. Нет общего мозга и общей истории у команды.
Новый проект — и снова руками по чек-листу: доступы, задачи, напоминания, ничего не забыть.
Главная ошибка — назначить «ядром» Конфлюенс или Битрикс. У них разные роли. Настоящее ядро — слой оркестрации посередине, которого у нас пока нет.
Обычный бот — это один музыкант: сыграл и забыл. LangGraph — дирижёр: держит партитуру, помнит, кто на каком такте, и если кого-то прервали — продолжает с нужного места, а не с начала.
Подробные требования к серверу — ниже ↓
Каждый агент — узкий специалист со своими инструментами («скилами») и своей моделью под задачу. Дирижёр их координирует.
Список расширяется без переделки: агент «1-я линия», агент по SLA задач, ИИ-черновики ответов — подключаются к тому же ядру и той же общей памяти.
Пять вещей, которые превращают набор ботов в единый рой.
Всё, что произошло (письмо, авария, задача, оплата), пишется в одно место. Это и есть общая история, к которой обращается любой агент.
Контекст клиента и проекта живёт в общем хранилище, а не в голове одного бота. Новый агент сразу «в курсе».
Дирижёр решает, какому агенту передать задачу, и связывает их между собой, когда проблема касается нескольких участков.
На важных и необратимых шагах (деньги, серверы) рой останавливается и ждёт подтверждение кнопкой. Сам ничего опасного не делает.
Видно, что делает каждый агент, во сколько это обходится и где затык. Любое решение восстанавливается из лога.
Рой работает на аккаунтах и ключах компании, а не на личных. «Не твой Клод и не мой, а общий».
Клиент написал «не работает 1С». Смотрим, что происходит без единого действия с нашей стороны.
Принцип простой: дешёвая и локальная модель на массовое и простое, сильная — на сложное рассуждение. Экономим деньги и держим чувствительные данные в РФ.
| Агент | Основная модель | Почему так |
|---|---|---|
| Почта | YandexGPT | Массовый поток писем, простое резюме и срочность. Дёшево, быстро, данные в РФ. |
| Zabbix | YandexGPT + Claude | Сортировка алертов — дешёвой моделью; разбор сложной аварии — Claude. |
| Оплаты | YandexGPT | Простые проверки и напоминания, чувствительные финансовые данные. |
| Оркестратор онбординга | Claude | Планирование, ветвление, сложные решения по шагам проекта. |
Модель у каждого агента — настройка, а не бетон. Меняется под задачу и бюджет в любой момент; для особо чувствительных данных можно поставить локальную модель на том же сервере.
LangGraph и общая память — это сердце системы, работающее 24/7. Ему нужен свой сервер, отдельно от боевых сервисов, чтобы ничего не мешало и не роняло.
Сам ИИ на сервере не крутится — модели вызываются по API. Поэтому не нужны GPU и мощное железо: нагрузка лёгкая, ядро в основном «дирижирует» и хранит состояние.
Всё в Docker, как остальные наши сервисы. Наблюдаемость — self-hosted, чтобы данные не уходили наружу.
Каждая фаза приносит пользу сама по себе. Не строим полгода платформу «в стол» — запускаем ценность сразу.
Контроль писем по SLA по готовому ТЗ Тихона: отдельный сервис, IMAP + пинги в чат + кнопки. Пишем её так, чтобы её журнал стал зерном общего журнала роя. Один агент — реальная польза сразу.
Поднимаем отдельный сервер: LangGraph, общая база, наблюдаемость. Перецепляем «Афину» на ядро и добавляем агента «Zabbix» — как доказательство, что фундамент обобщается: тот же журнал, тот же чат, общий контекст.
Добавляем агента «Оплаты», затем самое ценное — оркестратор онбординга, который ведёт новый проект по шагам. К этому моменту фундамент проверен, наращивать легко.
Рассматривали готовый автономный агент (OpenClaw и подобные). Для ядра под нашу команду LangGraph подходит лучше.