Владимир Лаврентьев, Just AI: Платформенный подход многократно ускоряет интеграцию ИИ в бизнес
Организации всё чаще внедряют ИИ-агентов, однако самостоятельная разработка требует значительных затрат и не всегда оправдывает ожидания. Платформенный метод помогает ускорить внедрение, облегчить управление и уменьшить нагрузку на внутренние команды. О различиях между подходами, роли поставщиков и текущем этапе развития рынка рассказал руководитель направления прикладной разработки Just AI Владимир Лаврентьев.
CNews: В крупных корпорациях сегодня каждый департамент (HR, маркетинг, ИТ, юристы) начинает разрабатывать собственных агентов: одни используют язык Python, другие — платформу автоматизации n8n, а третьи напрямую применяют фреймворк LangChain. Как платформенный подход превращает этот хаос в упорядоченную экосистему, не подавляя инициативу на местах?
Владимир Лаврентьев: ИИ-агент — это программный продукт, который взаимодействует с окружающей средой как с массивом данных и, в зависимости от этих данных (их состава или изменений), принимает решения, реализуемые через интеграции агента с продуктивными программными решениями, такими как HRM- или CRM-системы.
Ключевую роль в его создании играют две экспертизы: доменная (например, знания в области финансов или управления персоналом) и ИИ (понимание того, как работают ИИ-модели и как на их основе создавать готовые решения). Поэтому закономерно, что внутри компании разные команды разрабатывают таких помощников под свои нужды.
При этом уровень сложности агентов может сильно варьироваться от отдела к отделу. Проблемы обычно возникают на этапе эксплуатации — когда система уже внедрена, но оказывается недостаточно стабильной или не готова к определённым сценариям.
Кроме того, сложности возникают при масштабировании — создать и запустить одного-двух агентов вполне реально и без специализированной платформы. Однако при внедрении большего числа решений выясняется, что интеграции со временем неизбежно повторяются от одного решения к другому, что ведет к дублированию кода. Параллельно с этим задачи по эксплуатации — поддержка «зоопарка» агентов, готовых выполнять задания без взаимной борьбы за ресурсы, — становятся затратными и трудоемкими. Именно в этот момент возникает потребность в платформе для разработки и запуска ИИ-агентов: необходимо, чтобы процесс создания был эффективным — не слишком дорогим, с доступным для компании порогом входа и с рабочим решением в итоге.
CNews: Что именно выходит из строя, когда количество самостоятельно разработанных агентов превышает десять, и почему просто переписать их на корректную архитектуру уже нереально?
Владимир Лаврентьев: «Переписать агентов на правильную архитектуру», безусловно, возможно, но само это «переписывание» без стандартного подхода к разработке (будь то фреймворк или платформа) обойдется весьма недешево. А главная цель автоматизации, как известно, — экономия ресурсов: автоматизация и ее сопровождение не должны стоить сопоставимо с «прямым» (то есть ручным, без применения ИИ) выполнением задач.
Более того, автоматизация с помощью ИИ-агентов — это не только централизованная история, охватывающая компанию или отдел, но и личная, касающаяся конкретного сотрудника и его продуктивности. В идеале сотрудники должны иметь возможность создавать собственную автоматизацию, используя готовые шаблоны и проверенные подходы, чтобы не изобретать велосипед каждый раз с нуля.
В крупных организациях, где агентов много, а их пользователей, вероятно, еще больше, платформа для запуска агентов обязана быть отказоустойчивой и выдерживать высокие нагрузки, иначе возникнет отказ в обслуживании, и ИИ-агенты станут недоступны для пользователей.
Забота о поддержке разных агентов при покупке платформы ложится на вендора
CNews: Как наличие единой платформы (с готовым конструктором агентов и ролевой моделью доступа, RBAC) меняет экономику автоматизации: во сколько раз сокращается время вывода нового агента на рынок, когда команде не нужно каждый раз решать сквозные проблемы с нуля?
Владимир Лаврентьев: Это зависит от конкретного кейса команды, но платформа, предоставляющая пользователю интуитивно понятный интерфейс, ускоряет процессы как минимум в два-три раза. Платформа (по крайней мере, наша — Just AI Agent Platform) включает предустановленные шаблоны, чтобы буквально каждый сотрудник компании, имеющий компьютер, мог попробовать создать агента.
Кроме того, существует значительное преимущество — вопрос управления различными агентами внутри платформы уже урегулирован: нет необходимости беспокоиться об изоляции агентов как программных модулей друг от друга, их отслеживании, прозрачности работы и прочих аспектах. Иными словами, платформа как готовый продукт охватывает множество задач, снижает барьер входа в сферу ИИ и делает её более доступной.
CNews: Многие организации сейчас применяют бесплатную версию n8n для формирования и администрирования ИИ-агентов. Для расширения возможностей существует корпоративная версия n8n. В чём ключевое отличие Just AI Agent Platform?
Владимир Лаврентьев: Наша агентская платформа представляет собой масштабное комплексное решение, которое кардинально отличается от платформы n8n.
В первую очередь, дело касается параметров — она соответствует нефункциональным требованиям (устойчивость к сбоям, способность обрабатывать большое количество агентов) и так далее. Практически любой сотрудник компании может с помощью платформы создать агента и выполнить свою задачу.
Более того, в нашем продукте с самого начала заложены инструменты, необходимые для интеграции в бизнес-процессы крупных организаций: контроль доступа, ведение журналов, аудит и мониторинг работы агентов.
По сути, это отраслевой стандарт, воплощение которого требует серьёзного опыта — именно на нём мы и строили разработку продукта. Мы опирались на накопленные знания в области внедрения ИИ и автоматизации, в том числе при создании интерфейсов и пользовательских сценариев.
Кроме того, платформа полностью адаптирована к отечественной инфраструктуре: не зависит от зарубежного ПО, включена в реестр отечественного программного обеспечения и не требует обязательного применения иностранных больших языковых моделей или доступа в интернет.
Путь самостоятельной разработки оказывается протяжённым и затратным
СNews: Корпорации формируют мощные внутренние команды разработчиков, которые хорошо знают всю инфраструктуру. Зачем им приобретать закрытый продукт, который может создать зависимость от вендора и ограничить гибкость?
Владимир Лаврентьев: Теоретически компании способны создать такие решения своими силами, но на деле это требует существенных вложений. Речь идёт не только о разработке функциональной составляющей, но и о построении инфраструктуры: системы ролей и прав доступа, аудита, логирования, отказоустойчивости.
Часть этих задач кажется менее очевидной, но именно она формирует полноценное корпоративное решение. В итоге путь самостоятельной разработки оказывается долгим и дорогостоящим.
Кроме того, на внутреннюю команду ложится обязанность по дальнейшей поддержке и развитию платформы, что отвлекает ресурсы от основных бизнес-задач.
В этом контексте приобретение готового решения позволяет быстрее достичь результата и получить чёткий уровень сервиса — включая соглашение об уровне обслуживания (SLA) и техническую поддержку.
Мы не просто предоставляем продукт: при необходимости адаптируем его функциональность под конкретные нужды клиента. По сути, заказчик получает не только саму платформу, но и наш опыт в разработке и внедрении агентских систем.
В 2026 году оценивать окупаемость по строгим показателям пока преждевременно — рынок еще только формируется
CNews: Были ли в вашей практике случаи, когда самостоятельно созданные корпоративные решения оправдывали себя? Или всегда компания в итоге обращалась к вендору, но уже потеряв время, деньги и рыночные возможности?
Владимир Лаврентьев: В 2026 году говорить об окупаемости в строгих метриках пока рано — рынок находится на стадии становления. Такие проекты сейчас скорее рассматриваются как вложения: компании только определяют те области и бизнес-процессы, где ИИ-агенты способны принести экономическую выгоду.
При этом существуют примеры, когда корпорации эффективно развивают собственные разработки. То есть нельзя утверждать, что в 100% случаев компании обращаются к вендору.
Однако для полноценной оценки эффективности подобных подходов нужно время — как минимум год.
CNews: Как платформа справляется с проблемой «ресурсоемких» агентов, которые могут перегружать инфраструктуру?
Владимир Лаврентьев: В платформу с самого начала заложены механизмы изоляции и автоматического управления ресурсами. Она самостоятельно распределяет нагрузку и ограничивает влияние отдельных агентов на всю систему.
По сути, платформа решает задачу распределения ресурсов и предотвращает ситуации, когда один агент начинает потреблять непропорционально много вычислительных мощностей.
При этом пользователь задает поведение агента, но не управляет его инфраструктурной жизнью — для него эти процессы полностью скрыты.
CNews: Как платформенный подход Just AI помогает крупным компаниям сохранять гибкость?
Владимир Лаврентьев: При создании платформы мы опираемся на потребности клиентов и реальную обратную связь с рынка. Это позволяет учитывать требования бизнеса и настраивать продукт под различные сценарии использования.
Гибкость заложена в саму архитектуру платформы: она допускает кастомизацию под нужды заказчика. При этом, если возникают особые требования, мы как вендор готовы дорабатывать функциональность.
Таким образом, компания получает не жестко фиксированное решение, а платформу, которую можно развивать вместе с бизнесом.
CNews: Главная проблема вендорских пилотов — неопределенность результата при значительных затратах. Что меняет запуск открытого дистрибутива?
Владимир Лаврентьев: Открытый дистрибутив кардинально снижает порог входа. При наличии инфраструктуры платформа может быть развернута за один день, и команда заказчика может сразу начать тестирование.
Такой подход помогает избежать длительных этапов согласования, закупок и доработок, которые обычно сопровождают традиционные внедрения в крупных корпорациях. В итоге компания получает практический опыт работы с платформой уже на ранних стадиях и может быстрее принять решение.
При этом запуск может быть выполнен силами самой команды без обязательного участия вендора, хотя техническая поддержка, разумеется, всегда доступна.
Узнать больше о Just AI Agent Platform и запросить демонстрацию можно по ссылке.
