24 Апреля 2026 10:03 24 Апр 2026 10:03 |

Поделиться

Владимир Лаврентьев, Just AI: Платформенный подход в разы ускоряет внедрение ИИ в компаниях

CNews: В крупных компаниях сегодня каждый отдел (HR, маркетинг, ИТ, юристы) начинает создавать своих агентов: кто-то на языке программирования Python, кто-то на платформе автоматизации n8n, иногда используют LangChain фреймворк напрямую. Как платформенный подход превращает этот хаос в управляемую экосистему, не убивая инициативу на местах?

Владимир Лаврентьев: ИИ агент — это программное решение, которое взаимодействует с окружающей средой как с набором данных, и в зависимости от этих самых данных (их состава или изменения) принимая решения, которые реализуются при помощи интеграций агента с продуктивными программными продуктами, например, HRM- или CRM-системами.

Ключевую роль в его создании играют сразу две экспертизы: доменная (то есть, например, знания в области финансов или управления персоналом) и ИИ (знания о том, как именно работают ИИ-модели, и как создавать на них конечные решения) Поэтому логично, что внутри компании разные команды создают таких помощников под свои задачи.

При этом уровень сложности агентов может существенно различаться от отдела к отделу. Проблемы, как правило, возникают на этапе эксплуатации — когда система уже внедрена, но оказывается недостаточно устойчивой или не готова к определенным сценариям.

Также проблемы возникают при увеличении масштаба — разработать и запустить одного-двух агентов можно и без платформы. Но запуская больше решений, можно обнаружить, что интеграции рано или поздно начнут повторяться от решения к решению, а значит будет возникать повторяющийся код. И в то же время задачи эксплуатации — поддержание «зоопарка» агентов, готовыми к выполнению задач без деструктивной борьбы друг с другом за ресурсы, станут дорогими и сложными. Тут-то и возникает необходимость в создании платформы для разработки и запуска ИИ-агентов: нужно, чтобы процесс разработки был оптимальным — не слишком дорогостоящим, с порогом входа, приемлемым для компании и с работающим решением на выходе.

CNews: Что именно ломается в момент, когда количество самописных агентов превышает десяток, и почему просто переписать их на нормальную архитектуру становится невозможно?

Владимир Лаврентьев: «Переписать агентов на нормальную архитектуру», конечно, можно, вот только это самое «переписывание» без какого-то стандартного подхода к разработке (фреймворка или платформы) будет довольно дорогим. А ключевой смысл автоматизации, разумеется, в экономии ресурсов: автоматизация и ее поддержка не должна стоить сопоставимо с «прямым» (т.е. ручным, без использования ИИ) выполнением работы.

Кроме того, автоматизация с помощью ИИ-агентов — история не только централизованная, т.е. обобщенная на компанию или департамент, но и личная, про конкретного сотрудника и его эффективность. В идеале сотрудники должны иметь возможность создать свою собственную автоматизацию, используя какие-то шаблоны, уже апробированные подходы, чтобы не изобретать каждый раз велосипед с нуля.

В крупных компаниях, когда агентов много, а их пользователей, возможно, еще больше, платформа для запуска агентов должна быть отказоустойчивой и способной выдерживать высокую нагрузку, иначе возникнет отказ в обслуживании и ИИ-агенты не будут доступны для пользователей.

Проблема содержания разных агентов при покупке платформы становится заботой вендора

CNews: Как наличие единой платформы (с готовым конструктором агентов и ролевой моделью доступа, RBAC) меняет экономику автоматизации: во сколько раз снижается время вывода на рынок нового агента, когда команде не нужно решать сквозные проблемы каждый раз с нуля?

Владимир Лаврентьев: Зависит от конкретного кейса команды, но платформа, которая дает пользователю понятный интерфейс, ускоряет процессы в два-три раза минимум. Платформа (по крайней мере, наша — Just AI Agent Platform) содержит предустановленные шаблоны для того, чтобы буквально каждый сотрудник компании, вооруженный компьютером, мог попробовать создать агента.

Более того, есть огромный плюс — проблема содержания разных агентов в платформе уже решена: не нужно заботиться об изоляции агентов как программных компонентов друг от друга, об их мониторинге, наблюдаемости и т.п. То есть платформа как продукт решает целый комплекс задач, снижает порог входа в AI и делает его доступным.

CNews: Многие компании сегодня используют бесплатную версию n8n для создания и управления ИИ-агентами. Для масштабирования есть версия n8n корпоративная. В чем принципиальное отличие Just AI Agent Platform?

Владимир Лаврентьев: Наша агентская платформа — это большое комплексное решение, которое существенно отличается от платформы n8n.

Прежде всего, речь идет о характеристиках — она удовлетворяет нефункциональные требования (отказоустойчивость, возможность пропускать большое количество агентов) и так далее. Буквально каждый сотрудник компании может создать через платформу агента и решить свою задачу.

Более того, в нашем продукте изначально заложены механизмы, необходимые для внедрения в бизнес-процессы крупных компаний: управление доступами, логирование, аудит и контроль работы агентов.

По сути, это индустриальный стандарт, реализация которого требует значительной практики — именно на ней мы и основывались при создании продукта. Мы учитывали накопленные наработки во внедрении ИИ и автоматизации, в том числе при проектировании интерфейсов и пользовательских сценариев.

Кроме того, платформа полностью совместима с отечественной инфраструктурой: независима от зарубежного ПО, входит в реестр отечественного ПО и не требует обязательного использования зарубежных больших языковых моделей или подключения к интернету.

Путь собственной разработки оказывается долгим и дорогостоящим

СNews: Корпорации обзаводятся сильными командами разработки внутри компании, которые будут знать всю инфраструктуру. Зачем им платить за закрытый продукт, который может привести к зацикленности на вендоре и лишит гибкости?

Владимир Лаврентьев: Теоретически компании могут реализовать такие решения самостоятельно, но на практике это требует значительных ресурсов. Речь идет не только о разработке функциональной части, но и о создании инфраструктуры: системы ролей и доступов, аудита, логирования, отказоустойчивости.

Часть этих задач выглядит менее заметной, но именно она формирует полноценное корпоративное решение. В результате путь собственной разработки оказывается долгим и дорогостоящим.

Кроме того, на внутреннюю команду ложится ответственность за поддержку и развитие платформы в дальнейшем, что отвлекает ресурсы от ключевых бизнес-задач.

В этом смысле покупка готового решения позволяет быстрее выйти на результат и получить понятный уровень сервиса — включая соглашение об уровне сервиса (SLA) и техническую поддержку.

При этом мы не просто поставляем продукт: при необходимости дорабатываем функциональность под задачи заказчика. Фактически клиент получает не только платформу, но и наш опыт в создании и внедрении агентских систем.

В 2026 году говорить об окупаемости в строгих метриках пока рано — рынок находится на стадии формирования

CNews: В вашей практике были случаи, когда самостоятельно разработанные корпоративные решения окупались? Или в 100% случаев компания все равно приходила к вендору, но уже потеряв время, деньги и рыночное окно?

Владимир Лаврентьев: В 2026 году говорить об окупаемости в строгих метриках пока рано — рынок находится на стадии формирования. Такие проекты сейчас скорее воспринимаются как инвестиции: компании только ищут те домены и бизнес-процессы, где ИИ-агенты могут дать экономический эффект.

При этом есть примеры, когда корпорации успешно развивают собственные решения. То есть нельзя сказать, что в 100% случаев компании приходят к вендору.

Однако для полноценной оценки эффективности таких подходов требуется время — как правило, не менее года.

CNews: Как платформа решает проблему «прожорливых» агентов, которые могут перегружать инфраструктуру?

Владимир Лаврентьев: В платформе изначально заложены механизмы изоляции и автоматического управления ресурсами. Она самостоятельно балансирует нагрузку и ограничивает влияние отдельных агентов на систему.

По сути, платформа решает задачу разделения ресурсов и предотвращает ситуации, когда один агент начинает потреблять непропорционально много вычислительных мощностей.

При этом пользователь задает поведение агента, но не управляет его инфраструктурной жизнью — для него эти процессы полностью «под капотом».

CNews: Как платформенный подход Just AI помогает крупным компаниям сохранять гибкость?

Владимир Лаврентьев: При разработке платформы мы опираемся на запросы клиентов и реальную обратную связь от рынка. Это позволяет учитывать требования бизнеса и адаптировать продукт под различные сценарии использования.

Гибкость изначально заложена в архитектуру платформы: она поддерживает кастомизацию под задачи заказчика. При этом, если возникают специфические требования, мы как вендор готовы дорабатывать функциональность.

Таким образом, компания получает не жестко фиксированное решение, а платформу, которую можно развивать вместе с бизнесом.

CNews: Главная проблема вендорских пилотов — неопределенность результата при значительных затратах. Что меняет запуск открытого дистрибутива?

Владимир Лаврентьев: Открытый дистрибутив принципиально сокращает порог входа. При наличии инфраструктуры платформа может быть развернута в течение одного дня, и команда заказчика может сразу приступить к тестированию.

Это позволяет избежать длительного цикла согласований, закупок и доработок, который характерен для классических внедрений в крупные корпорации. В результате компания получает практический опыт работы с платформой на раннем этапе и может быстрее принять решение.

При этом запуск возможен силами самой команды без обязательного участия вендора, хотя техническая поддержка, безусловно, доступна.

Подробнее узнать о Just AI Agent Platform, а также запросить демо можно по ссылке.

Поделиться

Подписаться на новости Короткая ссылка