AI solutions / concept layer
Четыре проектных сценария: как агент может собрать контекст из CRM и внешних систем, показать доказательства, предложить действие и оставить финальное решение человеку.
Материалы показывают возможную архитектуру, границы автономности и сценарии работы AI-агентов. Ожидаемый эффект не подменяется фактическими метриками. Интерактивная Lab моделирует процесс на синтетических данных без подключений к реальным системам.
Concept catalog
Каждая концепция начинается с конкретного разрыва в процессе и заканчивается контролируемым действием, а не абстрактным «советом AI».
Клиент позвонил в ломбард, но не пришёл. Где он потерялся?
Теоретическая концепция для ломбарда: контроль пути от звонка и лида до фактического визита или операции — с проверкой данных, гипотезами и задачей на возврат клиента.
Бизнес-процесс завис. Как найти первую настоящую причину?
Концепция агента, который собирает журнал выполнения, условия, поля и права, восстанавливает причинную цепочку и готовит безопасный план проверки.
Почему клиент и выручка есть в одной системе, но отсутствуют в другой?
Концепция агента сверки, который находит потерянные связи и дубли, показывает доказательства и разделяет безопасные исправления и спорные случаи.
Документ пришёл в Saby. К какой сделке и по какому маршруту его отправить?
Концепция агента, который классифицирует входящий документ, ищет связанный контекст в CRM, проверяет комплектность и предлагает маршрут согласования.
Agent loop
Конкретные источники различаются, но контролируемый цикл остаётся одинаковым.
Событие, таймаут или найденное расхождение.
Данные и история из разрешённых источников.
Версии с доказательствами и пробелами.
Действие, риск и ожидаемый результат.
Подтверждение человека и полный журнал.
Interactive prototype
AI Agent Lab объединяет все четыре сценария и явно показывает, что работает в браузере, а что моделируется.