1
Створення AI агентів для підприємств
Припиніть керувати завданнями — почніть отримувати результати. Запускайте кастомні, автономні AI агенти, які виконують складні бізнес-процеси, забезпечують швидкий ROI та підвищують продуктивність. Як компанія зі створення AI агентів, ми проєктуємо, розробляємо та впроваджуємо рішення, що повністю беруть на себе ваші операційні процеси — від початку до кінця.
Автономні корпоративні AI-агенти
Запускайте агентів, які працюють самостійно та усувають потребу в ручному виконанні в межах складних корпоративних workflow. Вони аналізують дані, ініціюють дії та координують завдання між різними системами, поки ви зосереджуєтесь на процесах з вищою бізнес-цінністю.
Мультиагентні системи
Легко вирішуйте задачі, які надто складні для одного агента. Ми створюємо цілі мережі кастомних AI-агентів, здатних покривати динамічні багатокрокові операції. Кожен агент має вузьку спеціалізацію — аналіз, планування або виконання — а система координує результати.
AI-агенти для автоматизації робочих процесів
Автоматизуйте щоденні бізнес-процеси за допомогою кастомних AI-агентів, які розуміють контекст, дотримуються правил і коректно обробляють варіації. Інтегруйте їх з внутрішніми системами, щоб прискорити операції та перестати витрачати людський ресурс на рутинні завдання.
AI-асистенти для операційної діяльності
Підсильте свою команду інтелектуальними копілотами, які підтримують щоденні задачі та закривають прогалини в знаннях. Вони працюють разом із вашими співробітниками, виконуючи пошук даних, резюмування, планування задач, генерацію інсайтів тощо, фактично виступаючи множником продуктивності.
Розмовні AI-агенти
Забезпечуйте природну, майже людську взаємодію через голосові або чат-інтерфейси. Ці агенти розуміють намір, інтерпретують сенс і виконують задачі безпосередньо у ваших системах. Використовуйте їх для оптимізації підтримки та зменшення навантаження на сервісні команди.
Інтелектуальні агенти для ухвалення рішень
Переходьте від реактивних до проактивних бізнес-рішень за допомогою інтелектуальних агентів для прийняття рішень. Ми створюємо рішення, здатні оцінювати сценарії, прогнозувати наслідки та пропонувати оптимальні дії. Такі інструменти зазвичай поєднують дані в реальному часі, аналітичні моделі та ваші бізнес-правила.
AI-агенти з RAG-пайплайнами
Поєднуйте LLM із системами пошуку, щоб створювати агентів, які спираються на перевірені, специфічні для компанії знання. Вони використовують внутрішні документи, бази даних та API для забезпечення точності. Застосовуйте їх для надання достовірних відповідей, пришвидшення досліджень і запобігання галюцинаціям.
AI-агенти на базі MCP
Ми реалізуємо розробку на основі Model Context Protocol (MCP) для оркестрації інструментів, систем і моделей у єдиному середовищі. Такі агенти координують дії між API, базами даних і мікросервісами. Використовуйте їх для стандартизації AI-процесів і зменшення складності інтеграцій.
Інфраструктурні та інтеграційні рішення для LLM
Налаштовуємо надійну та масштабовану інфраструктуру для розгортання, хостингу й моніторингу корпоративних AI-агентів. Наші послуги з інтеграції LLM підтримують хмарні, гібридні та on-prem рішення для продуктивних і спостережуваних AI-навантажень.
AI-агенти для галузевої автоматизації
Створюємо кастомні AI-рішення для конкретних галузей — від фінансів і охорони здоров’я до логістики, виробництва та інших сфер. Ми допомагаємо адаптувати інструменти під ваші операційні особливості, регуляторні вимоги, структури даних і специфічні виклики.
Наші сертифікати та відгуки
Проєкти, реалізовані для наших клієнтів
Наші проєкти
AI-агент для POS
AI-модуль із чатом, системою рекомендацій та керуванням правилами.
Дізнатися більше
Автоматизація роботи кол-центру за допомогою ШІ з розпізнаванням мови та діаризацією
Дослідження та розробка системи розпізнавання мови та діаризації на основі ШІ, що призвели до створення локально розгорнутої бекенд-системи для автоматизації аналізу розмов у кол-центрі
Дізнатися більше
Відгуки наших клієнтів
Дізнайтесь, що наші клієнти думають про послуги з розробки кастомних AI-агентів.
Andrew Muir Wood
Growth and Product Lead, Prix
WebbyLab прискорив запуск платформи, яка була готова для клієнтів вже за кілька місяців. Команда вміє розставляти пріоритети завдань і втілювати ідеї в практичні кроки. Клієнти можуть розраховувати на високу якість управління проектами та комунікаційні навички від WebbyLab.
Детальніше на Clutch
Michael Mangion
CEO, CrowdScores
Продукт був успішно завершений, при цьому більшість термінів були дотримані. Це була віддана команда, яка продемонструвала свої амбіції та відмінні навички, створивши додаток, що відповідає потребам і добре підтримується командою.
Детальніше на Clutch
Vishal Patel
Architect, iBASEt
Завдяки високому рівню технічної експертизи та відданості дослідженню методів, WebbyLab виявився чудовим партнером. Протягом усього періоду співпраці команда приділяла особливу увагу комунікації, оперативності та професіоналізму.
Детальніше на Clutch
Iam Williams
Radius Advisory for Great Innovations/iFLO
WebbyLab вчасно реалізувала проект і розробила понад 25 функцій, значно покращивши функціональність та UX рішення. Команда продемонструвала гнучкість в управлінні проектами та послідовну точність в оцінках. WebbyLab також є відданою та ініціативною компанією.
Детальніше на Clutch
Andrew Volovyk
Managing Partner, Digital Health Outcomes
WebbyLab відіграв вирішальну роль в успіху проекту, дозволивши внутрішній команді подвоїти як її розмір, так і дохід. Завдяки своїм геніальним ідеям, вони завжди здатні створювати найскладніші, унікальні рішення, які перевершують існуючі раніше – це дуже цінна здатність.
Детальніше на Clutch
Glib Kutepov
CEO & Founder, Modelate
Їхня відданість вирішенню проблем зробила їх надійним партнером. Їхня робота виходить за рамки стандартних рішень, оскільки вони заглиблюються в найдрібніші деталі індивідуального програмування та процесів. Це рідкісна команда, яка може виконати роботу вчасно, в межах бюджету та з мінімальною кількістю помилок.
Детальніше на Clutch
Чому варто обрати кастомну розробку AI-агентів
-
Належна ретельність та оцінка готовності до впровадження АІ
Ми аналізуємо ваші поточні процеси, потоки даних та системи, щоб розробити найбільш підходящу архітектуру агентів. Це гарантує, що ви інвестуєте в рішення, які забезпечують відчутний прибуток на інвестиції.
-
Безшовна інтеграція у застарілі та нестандартні системи
Якщо ваш API не GraphQL/OpenAPI або дані фрагментовані, стандартні інструменти не працюють. Кастомні агенти інтегруються в складні корпоративні середовища без компромісів.
-
Економічна ефективність у масштабі
Ми оптимізуємо моделі, промпти та пайплайни для зменшення витрат на токени та обчислення. Багато клієнтів знижують операційні витрати до 80%.
-
Відповідність EU AI Act та ISO 42001
Ми розробляємо безпечні, відповідні вимогам потоки даних між агентами та системами. Ви отримуєте агенти, які безпечно автоматизують роботу в регульованих корпоративних середовищах.
-
Висока продуктивність
Наші AI-агенти оптимізовані для низької затримки, високої пропускної здатності та зростаючого трафіку. Ваші системи залишаються швидкими навіть під навантаженням.
-
Глибоке технічне налаштування
Ми адаптуємо моделі до ваших спеціалізованих інструментів, протоколів та системних архітектур. Це відкриває можливості, недоступні для загальних платформ.
-
Повний контроль над AI-агентом
Ви володієте кодом AI-агента, даними, інфраструктурою та конвеєром. Ваша автоматизація залишається портативною і повністю під вашим контролем.
MCP: основа сучасних корпоративних AI-агентів
Model Context Protocol (MCP) — це рівень оркестрації, який дозволяє AI-агентам стандартизовано та безпечно взаємодіяти з інструментами, джерелами даних, API та корпоративними системами. Використовуючи MCP для AI-агентів, ви отримуєте передбачувану поведінку, високу надійність і модульне масштабування між підрозділами. У межах наших послуг із розробки MCP ми виконуємо розробку MCP-серверів, створення кастомних MCP-драйверів і MCP-інструментів.
Агенти з підтримкою RAG для точної, контекстно-орієнтованої автоматизації
Retrieval-augmented generation (RAG) перетворює LLM із ймовірнісних «вгадувачів» на контекстні AI-додатки. Як компанія з розробки RAG-пайплайнів, ми проєктуємо гібридні AI-системи з пошуком (зокрема RAG на базі LangChain / LlamaIndex), які гарантують, що агенти завжди діють на основі перевірених фактів, внутрішніх документів і актуальних даних.
Масштабована LLM-інфраструктура для надійних AI-агентів
Кожен AI-агент корпоративного рівня базується на потужному LLM-стеку. Така гібридна LLM-інфраструктура зазвичай включає проєктування архітектури, хостинг, розгортання та вибір моделей. Незалежно від того, чи обираєте ви комерційні моделі або open-source рішення, наша кастомна розробка LLM-додатків забезпечує стабільну роботу з низькою затримкою та високою продуктивністю.
Технології та інтеграції, які ми використовуємо
WebbyLab використовує багатий набір технологій для створення ефективних та надійних AI-агентів.
AI & LLM Frameworks
OpenAI API (GPT-4/5, o1)
Anthropic Claude (Sonnet / Opus)
Google Vertex AI
Gemini
Mistral / Mixtral
Ollama
LM Studio
Hugging Face Transformers
Text Generation Inference
LangChain
LlamaIndex
Haystack
Semantic Kernel
vLLM
FastChat
LMDeploy
MCP (Model Context Protocol) & Agent Frameworks
OpenAI MCP SDK / Server
LangChain Agents
CrewAI
Autogen
Semantic Kernel Agents
LlamaIndex Agents
Swarm
HuggingGPT
Dust
TaskWeaver
Custom MCP Drivers (REST, WebSocket, Python, Node.js)
Vector connectors (FAISS, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma)
RAG & Contextual Retrieval
FAISS
Qdrant
Weaviate
Pinecone
Chroma
Milvus
ElasticSearch
OpenSearch
Postgres + PGVector
SQLite + SQLite-Vec
Lang Chain
Embeddings (OpenAI, Cohere, Voyage, HuggingFace, E5, etc.)
Backend & API Integration
Node.js
NestJS
Express
Fastify
gRPC
REST
GraphQL
WebSocket
SSE for real-time agents
Docker
Kubernetes
Helm
Traefik
Nginx
Redis
Kafka
RabbitMQ
MQTT for event streaming
Data, Observability & Monitoring
Prometheus
Grafana
Loki
Tempo
Jaeger
Elastic Stack (ELK)
OpenTelemetry
PostHog
Sentry
Datadog
LLM observability (LangFuse, Helicone, Arize, Traceloop)
Storage, Knowledge & File Systems
Amazon S3
MinIO
Google Cloud Storage
Azure Blob
PostgreSQL
MySQL
SQLite
Redis
Notion
Confluence
Google Drive
Slack
GitHub
Jira connectors
Document loaders (PDF, DOCX, HTML, CSV, JSON, Markdown, EML)
Наш процес кастомної розробки AI-агентів
Наша перевірена методологія гарантує, що ви отримаєте працюючого AI-агента всього за п’ять простих кроків.
Поширені запитання
Чим AI-агенти відрізняються від традиційних інструментів автоматизації?
Традиційні інструменти автоматизації працюють за фіксованими правилами. Зазвичай вони дають збій, коли змінюються змінні умови. AI-агенти, своєю чергою, є інтелектуальними та адаптивними. Вони здатні інтерпретувати контекст, ухвалювати рішення, автономно виконувати багатокрокові завдання та навіть підлаштовуватися під неочікувані зміни.
Який типовий ROI від впровадження AI-агентів?
Рентабельність інвестицій (ROI) від послуг з розробки AI-агентів залежить від компанії. Проте зазвичай вона становить 5–10× або більше. Це досягається завдяки суттєвому зниженню операційних витрат, прискоренню процесів за рахунок автоматизації та значному скороченню кількості людських помилок.
Скільки часу займає створення кастомного AI-агента?
Це значною мірою залежить від складності агента та потреб в інтеграції. Наприклад, прості рішення для автоматизації робочих процесів можуть бути впроваджені протягом кількох тижнів (8–12). Водночас складні багатокомпонентні або мультиагентні системи потребують кількох місяців (3–6+) для розробки.
Чи можете ви інтегрувати AI-агентів у застарілі корпоративні системи?
Звісно! Інтеграція AI-агентів є одним з ключових напрямів WebbyLab. Наш глибокий досвід дозволяє підключати інтелектуальні рішення до нестандартних, застарілих або недокументованих систем.
Яких стандартів безпеки та відповідності дотримуються AI-агенти?
Це залежить від регіону, де розгортаються AI-агенти, однак існує низка універсальних стандартів безпеки та відповідності. Зокрема, ми проєктуємо архітектури з урахуванням вимог GDPR, HIPAA, EU AI Act, SOC 2 та ISO 42001.
Чи потребують AI-агенти постійної підтримки або донавчання?
Так, для стабільно високої продуктивності. Хоча ми створюємо AI-агентів максимально автономними, з ростом бізнесу їм усе ж може знадобитися моніторинг і доопрацювання. Зазвичай ми рекомендуємо регулярні оновлення базових LLM-моделей і донавчання на нових власних даних.
У чому різниця між одноагентними та мультиагентними системами?
Одноагентна система призначена для виконання одного наскрізного робочого процесу або завдання (наприклад, обробки звернень служби підтримки чи миттєвого пошуку в базі даних). Мультиагентні системи, своєю чергою, розподіляють завдання між спеціалізованими агентами.
Чи підходять AI-агенти для високо регульованих галузей?
Безумовно. Однак лише за умови правильно спроєктованої архітектури. Ми робимо акцент на кастомній розробці, закладаючи аудитовану безпеку, перевірки відповідності та RAG-архітектуру корпоративного рівня, щоб ваш AI-агент безпечно працював у фінансах, охороні здоров’я, державному секторі та інших регульованих сферах.
Ваш AI-агент — ваша наступна перевага
Співпрацюйте з WebbyLab, щоб отримати експертні послуги з розробки AI-агентів.
Директор з розвитку бізнесу у Webbylab
