Разработка AI-агентов и LLM-автоматизации
Делаю ассистентов, которые используют ваши данные и API: ищут билеты, отвечают клиентам, классифицируют обращения и подписывают на уведомления.
Что входит
- Агент с инструментами (поиск, подписка, запросы к API)
- Память диалога
- Подключение моделей (OpenRouter, DeepSeek и др.)
- Классификация и маршрутизация обращений
- Поиск по базе знаний
- Лимиты, логи и защита от неверных ответов
Для кого
- Проектам, которым нужен консультант в Telegram или на сайте
- Командам поддержки с потоком типовых вопросов
- Сервисам, где ответ должен опираться на реальные данные
Результат
Ассистент, который отвечает по вашим данным, а не придумывает.
Примеры
HotTrip
Экосистема вокруг билетов и туров: портал, ИИ-бот, Telegram Mini App, API и автоматизированный канал.
Распознавание документов для 1С
Расширение 1С: из фото, скана или PDF накладной документ заполняется за 30–60 секунд. Локальный ИИ, без интернета и облака.
Статьи по теме
Распознавание накладных в 1С без облака: УПД и ТОРГ-12 из фото
Накладную из фото можно превратить в заполненный документ 1С за 30–60 секунд. Локальная модель ИИ работает на компьютере клиента, поэтому цены, ИНН и поставщики не уходят на сторонние серверы.
Telegram · 30 октября 2026Telegram-бот на n8n: inline-кнопки, меню и кнопка для открытия Mini App
В n8n бот строится из Telegram Trigger, ветвления по типу события и узла отправки. Нажатия inline-кнопок приходят как callback_query и требуют ответа. Кнопку, открывающую Mini App, проще отправить через HTTP Request, а у бота может быть только один webhook.
Частые вопросы
Как избежать выдуманных ответов?
Агент получает данные через инструменты и API, а ответы формируются по ним. Ограничиваю тематику и логирую диалоги.
Расскажите о задаче
Опишите, что нужно сделать, даже в паре строк. Отвечу с вопросами или оценкой.