Услуга · Интеграции

AI е полезен точно толкова, колкото са системите, до които има достъп.

Модел в отделен таб е любопитство. Модел, който може да чете вашия ERP, вашия CRM, вашите тикети, вашия календар, вашето фактуриране - ограничен по роля, с одитен лог и готов да действа спрямо намереното - е колега. Ние изграждаме тази връзка.

Последно обновено:

Проблемът

Вашите съществуващи системи никога не са били създавани да говорят с езиков модел.

Те имат API-та (понякога добри), модели на достъп (понякога документирани) и особености, които никой извън вашия екип не разбира. Правилното свързване на AI с тях означава да разберем вашите модели на достъп, да ги моделираме в код и да добавим надзора, от който моделът се нуждае.

Повечето проекти за AI интеграция се провалят, защото пропускат точно тази работа - и завършват с модел, който може да чете всичко (проблем със сигурността) или нищо полезно (нулев ефект върху продуктивността). Ние го правим по по-бавния начин, който издържа.

Какво включва

Шест неща, които получава всеки проект за интеграция.

  • Проучване на интеграцията

    Две седмици картографиране на API възможностите на вашите системи, на съществуващия ви модел на достъп и на това до какво всеки агент реално трябва да достига. Резултат: писмен обхват преди първия ред интеграционен код.

  • Типизиран слой от инструменти, съобразен с ролите

    Всяка система получава типизиран wrapper, който агентът извиква - типизирани входове, типизирани изходи, права, налагани на ниво инструмент. Моделът буквално не може да извлече това, до което извикващият потребител няма достъп.

  • Дизайн на агента - четене, запис, решение

    Границите са документирани. По подразбиране само четене; действията със запис минават през одобрение. Всяка операция с последствия остава под надзор, докато не се изгради доверие.

  • Одитен лог + проследяване на разсъжденията

    Всяко действие е записано; всяко решение е проследимо. Екипите по съответствие получават следата, от която се нуждаят; дежурните инженери получават данните, от които се нуждаят, когато нещо се обърка.

  • Справяне с грешки

    Повторни опити, circuit breakers, плавна деградация, известяване преди клиентите да забележат. Ниво продукция от първия ден.

  • Runbook + предаване

    Документация, инвентар на API ключовете, пътища за ескалация. В деня, в който предадем проекта, вашият екип го притежава. Само масови технологии - без стек, за който не можете да наемете хора.

Как работи отвътре

Защо тези проекти обикновено се провалят - и как ги изграждаме, за да не се провалят.

Има разпознаваем модел при проектите за AI интеграция, които не преживяват първото тримесечие. Назоваването на този модел на провал е първата стъпка към избягването му.

Къде тези проекти обикновено се провалят
често срещани модели, които сме наблюдавали отблизо
  • Крехки при вариации във входните данни; една промяна в схемата чупи веригата
  • Права, моделирани в промпта, а не на ниво инструмент - моделът може да бъде убеден да стигне до това, до което не бива
  • Няма следа от разсъжденията, когато нещо се обърка; дебъгването отнема дни
  • Изградено веднъж, никога не обновявано, докато системите отдолу се развиват
  • Няма ясно предаване; интеграцията се превръща в черна кутия, която само първоначалният доставчик разбира
Как го изграждаме ние
типизирани инструменти · права, налагани на ниво инструмент · с одитен лог
  • Типизиран слой от инструменти - промените в схемата хвърлят реални грешки вместо тиха повреда на данните
  • Права, налагани на ниво инструмент - моделът буквално не може да стигне до това, до което потребителят не може
  • Одитен лог + следа от разсъжденията за всяко действие - дебъгваемо, когато има значение
  • Жив файл с научени уроци за всяко умение - интеграцията се справя все по-добре с гранични случаи с времето
  • Runbook + инвентар на API ключовете + пътища за ескалация - вашият екип го притежава от деня на предаването
Системи, с които сме интегрирали

Стековете, които нашите агенти вече говорят.

  • ERP - SAP, Microsoft Dynamics, персонализирани регионални платформи

    Достъп на естествен език, структурирани заявки, операции със запис, ограничени по роля. Вече сме преминали през особеностите с автентикацията и схемите на няколко персонализирани ERP платформи; следващата няма да ни изненада.

  • CRM - Salesforce, HubSpot, Pipedrive, Zoho

    Двупосочна синхронизация, оценяване на потенциални клиенти, чернови за последващи съобщения, отчитане на пайплайна на разбираем език.

  • Тикет системи - Jira, Linear, Zendesk, Freshdesk, ServiceNow

    Триаж при постъпване, история на клиента, изтеглена в контекста, чернова на отговор, насочена ескалация. Агентът никога не изпраща без одобрение.

  • Календари - Google Workspace, Microsoft 365, Cal.com

    Резервации директно в чата, наличност през екипите, интелигентно планиране, което спазва работното време и часовите зони.

  • Хранилища за данни - Postgres, BigQuery, Snowflake, ClickHouse

    Заявки на естествен език само за четене. Права на ниво колона и бюджети за заявка, налагани преди SQL заявката изобщо да се изпълни.

  • Имейл + съобщения - Microsoft Teams, Slack, Telegram, WhatsApp, Discord, IMAP/SMTP

    Агенти, които четат пощенски кутии, пишат чернови на отговори, публикуват в канали и поемат задачи от всяко от местата, където работата реално се случва.

Казус

Как го използва екип, който интегрира ERP.

19 умения в продукция, всяко от които стъпва върху типизиран wrapper около съответните ERP, тикет, финансови и имейл системи. Моделът избира инструмента спрямо въпроса; инструментът налага правото - никога промптът. Целият екип използва агента като колега през Microsoft Teams и Telegram, освобождавайки над 100 часа седмично за работа с по-висок залог.

19
Типизирани инструменти в продукция
20+
Членове на екипа, които го използват
97.6%
Успеваемост на уменията
100+
Освободени часове седмично
Често задавани въпроси

Три неща, които хората винаги питат.

Ще вижда ли моделът данни, които не бива?
Не. Правата се налагат на ниво инструмент, а не в промпта. Моделът буквално не може да извлече това, до което извикващият потребител няма достъп. Prompt injection не може да ескалира права; wrapper-ът прави проверката още преди API-то изобщо да бъде извикано.
Ами халюцинациите при числа и препратки?
Стъпка за валидация сверява структурираните изходи спрямо изходните данни. При числови въпроси ("колко просрочени фактури има?") изпълняваме реалната заявка, а моделът обобщава резултата - той никога не измисля числото. Същият подход важи за всичко, което има проверим източник на истината.
Работи ли това on-premises, зад нашата защитна стена?
Да. Комбинирайте интеграцията с нашето Local-LLM предложение и целият стек - модел, инструменти, одитен лог - работи вътре във вашата мрежа. Никакви данни не напускат вашата инфраструктура.
AI, който вече работи

Донесете ни системите, които не можете да накарате да си говорят.

30-минутен диагностичен разговор преминава през вашия стек и определя 1-2 интеграции, които биха имали най-голямо значение. Безплатно; писмено обобщение и в двата случая.

На живо · работи на Gemma-4 · хардуер в София