У каждой роли свой агент: аналитики собирают требования и BPMN, тестировщики генерируют кейсы и анализируют логи, разработчики получают pair-программирование с пониманием вашей кодовой базы, DevOps — умный мониторинг и runbook traversal. Не Copilot за подписку — кастомные системы под ваш стек, процесс и домен.
Аналитики тратят 60-70% времени на ручной сбор требований из интервью и legacy-документации
QA пишет regression-планы по чек-листам, упускает edge cases, не успевает за релизами
Разработчики тонут в code review и debugging чужого кода без контекста проекта
DevOps реагирует на алерты постфактум, нет proactive-сигналов о деградации
PM собирает status-репорты вручную из 5+ систем (Jira, GitLab, Confluence, чаты)
Generic-ассистенты типа Copilot не знают ваш стек, конвенции, бизнес-домен
Четыре шага мультиагентного потока. Конкретная конфигурация агентов подстраивается под ваш процесс на Discovery.
Интервью с лидами по ролям (тимлид, QA-лид, тех-аналитик, DevOps-инженер). Документируем что болит конкретно у каждой роли, какие инструменты используете, какие конвенции.
Подключаем агентов к вашей кодовой базе (через git read-only), Confluence/Notion, Jira/Tracker, корпоративной БЗ. Researcher собирает контекст из ваших артефактов, не из публичного интернета.
Для каждой роли отдельная конфигурация агентов: аналитику нужен Researcher + Conversation, разработчику — Code-aware Conversation + Qualifier, тестировщику — Test-Case-Generator + Log-Analyzer.
Агенты подключаются туда где работа: VSCode plugin для разработчиков, Telegram-бот для аналитиков, Slack/Mattermost для DevOps, Jira/Tracker для PM. Не отдельный UI, а интеграция в существующий workflow.
Состав агентов и связей подстраивается под ваш сценарий. Для аналитики не нужен Outreach, для документов нет Telegram-канала.
Готовые ассистенты — generic. Они не знают ваш стек, конвенции, домен. Мы строим custom-built мультиагентные системы с RAG над вашей кодовой базой, корпоративной БЗ, Jira-историей. Команда получает агента, заточенного под её workflow, а не наоборот. Плюс: данные не уходят за рубеж (ФЗ-152), on-prem доступен.
Да, это рекомендуемый путь. На Discovery выбираем 1 роль с наибольшей болью, запускаем пилот, замеряем результат. После успешного пилота расширяем на 2-3-4 другие роли. Каждая роль — отдельный recurring-tier пакета.
Понятно. Стандартный режим: read-only доступ к репозиториям через service-account, никакой записи. Кодовая база не уходит на обучение моделей. В премиум-пакете — развёртывание на ваших серверах с on-prem LLM, кодовая база вообще не покидает периметр.
Да. Через RAG агент работает с любым языком. На Discovery подключаем 2-3 ключевых репозитория, проверяем качество ответов на конкретных задачах. Если стек редкий — закладываем дополнительную калибровку в Setup.
Qualifier-агент проверяет ответы через RAG-grounding и confidence-score. Низкая уверенность — эскалация ответа лиду на ревью. Также в пилоте есть метрика «процент полезных подсказок ≥ X%» с гарантией возврата 50% если не подтвердилось.
Пилот 200 000 ₽, 2 недели — берём 1 роль (например аналитики), запускаем на ваших данных, замеряем метрику. Recurring от 80 000 ₽/мес за 1 роль, 130 000 за 2-3 роли (Стандарт), 180 000 за всю команду + on-prem (Премиум). См. /tseny.
Двухнедельный пилот за 200 000 ₽ с гарантией возврата 50%. Согласуем метрику результата на Discovery, запустим на ваших данных через 2 недели.
Гарантия возврата 50% · Ответ в течение 2 часов · NDA по запросу