Кейсы

Инженерные разборы внедрений. Что пробовали, что выкинули и почему получилось сложнее, чем казалось.

Внедрения

В каждом разборе мы показываем задачу, архитектуру системы и подходы, которые попробовали по дороге. Включая те, которые выкинули. Под спойлерами — полные инженерные карты для тех, кто хочет понять, как всё устроено на уровне компонентов.

Мы намеренно пишем про ошибки и тупики. По нашему опыту, именно они объясняют, почему система устроена так, а проект занял столько времени. Готовый результат без этого контекста выглядит либо тривиально, либо неправдоподобно.

Финансы Продажи

Инвестиционное подразделение крупного банка

Агент сам инициирует продажу в мобильном приложении. 17 триггеров, чтобы попасть в момент, многослойный комплаенс, чтобы пройти регулятора. Почти половина правок за 10 недель разработки выросла из живых диалогов с реальными клиентами.

Телеком 2-я линия

Один из крупнейших телеком-операторов

Сотни тысяч обращений в месяц. Оператор тратил 15–25 минут на каждое, собирая контекст из пяти систем вручную.

Три пересборки архитектуры, четыре подхода выкинули, 60+ итераций корпоративного тона.

Госсектор Техподдержка

Оператор городской транспортной системы

Одна галлюцинация — и водитель не выходит на линию.

Формула уверенности из 30+ параметров, 8 маркеров для фильтра галлюцинаций. Каждое правило появилось после конкретного провала.

В работе

Готовим полные разборы, опубликуем по мере готовности.

Страхование Суфлёр

Страховая из топ-20

Саммаризатор + суфлёр для сервисного процесса. Обработка «сложных» запросов: условия полиса, контракты с клиниками, слоты. Агент предсобирает данные в ERP, предзаполняет гарантийные письма и документы. Оператор только читает и подтверждает.

Инфраструктура 1-я линия

Оператор городских сервисов

AI-агенты на 1-й линии поддержки. Разбор частотных категорий, где детерминированный бот давал плохой результат. Закрыли 10 самых частых типов запросов с качеством >80%. Плюс речевая аналитика: голос + чаты, контроль соответствия скриптам.

Ж/д инфраструктура Кратко

Железнодорожная инфраструктура Сербии

Краткая техническая записка: стек, AI-подход и главная инженерная идея railway operations copilot без избыточного описания внутренней реализации.

Ж/д инфраструктура Техспека

Железнодорожная инфраструктура Сербии

Техническая спецификация ассистента для железнодорожной инфраструктуры: единый рантайм агента на FastAPI + pydantic-ai, frontend на Next.js/CopilotKit, несколько внешних источников данных и pipeline по разделам для документации поставщиков.

Ритейл Oracle CMS

Крупнейший бьюти-ритейлер

AI-агентский слой поверх Oracle CMS. 12 категорий обращений 2-й линии. Агенты повторяют работу оператора: получают обращение, категоризируют, уточняют у клиента, запрашивают внутренние системы, пишут контрагенту. Ключевое: агент не теряет контекст между итерациями.

Расскажите, какой процесс хотите разобрать.

Ответим, подходит ли задача для AI-агентов, и если да, предложим конкретный план.

или напишите напрямую — ilya@manaraga.ai