AI-агенты для работы с данными
RAG-системы, парсеры, аналитические пайплайны — как я строю инструменты для команд.
Большинство данных в компаниях не анализируется. Не потому что нет инструментов — потому что между «данные где-то есть» и «вот понятный ответ» слишком много шагов. AI-агенты закрывают этот разрыв.
RAG по документам
Загружаешь 200 страниц договоров, регламентов, ТЗ — и задаёшь вопросы на русском языке. «Какие SLA прописаны в договоре с клиентом X?» → ответ за 3 секунды вместо 20 минут поиска вручную.
Парсер трендов
Ежедневно собирает посты из TikTok, Twitter, Telegram по ключевым словам, кластеризует по темам, выдаёт сводку. Команда получает 5 минут чтения вместо часа мониторинга.
Аналитический пайплайн
Данные из CRM → нормализация → LLM-категоризация → таблица с инсайтами. Заменяет то, что раньше делал аналитик руками в Excel.
Технический стек, который работает: Python + LangChain для оркестрации, Claude или GPT-4 для inference, Chroma или Qdrant для хранения эмбеддингов.
Главное: агент — это не магия. Это структурированный пайплайн с языковой моделью на одном из шагов. Если пайплайн плохо спроектирован — агент не спасёт.