Корпоративная платформа искусственного интеллекта
Айлок — фундамент, на котором организация заводит и централизованно управляет своими «цифровыми сотрудниками»: конвейерами обработки, серверными и персональными AI-агентами. Всё системное — под капотом и в Kubernetes.
Конвейеры обработки
В WEB, или через WS
На машине сотрудника
Мы развиваем платформу. Вы строите на ней отраслевые решения и сопровождаете заказчика. Заказчик приносит минимум.
платформа-фундамент
ваше решение
данные и LLM
Возможности
Каждый блок закрывает свою зону ответственности и расширяется силами интегратора. Откройте раздел для деталей.
Конвейеры из готовых унифицированных шагов и кастомных Python-шагов. Специфика — в JSON-шаблоне, не в коде.
Серверные и персональные агенты, 4-уровневая оптимизация контекста, todo и субагенты.
«Профессия» превращает агента в заточенную машину: runbook, граф фаз, набор инструментов.
Разные типы источников и приёмников, кастомные Python-парсеры под специфику источника.
Мультипровайдер, защита данных от утечек, учёт токенов по провайдеру, модели, агенту и сотруднику.
Готовый набор инструментов: поиск, файлы, веб, почта, Python, отраслевые. Свой — через API.
Типовые сценарии
Агент ищет по корпоративным документам и отвечает со ссылками на источник. Подключить корпус — без деплоя.
Пайплайн принимает письмо, классифицирует, выбирает маршрут, готовит ответ. Спорное — на контроль человеку.
Десктоп-агент анализирует папку документов и формирует сводный отчёт — полностью локально.
Гибкость на примере
Одну задачу платформа решает несколькими принципиально разными способами: разговорный агент, детерминированный пайплайн, классификация предобученной моделью. Заявки остаются в Jira — платформа подключается рядом. Человек в контуре попутно даёт данные для роста точности.
Разобрать кейс →Платформа и эксплуатация
Архитектура, безопасность, расширяемость и развёртывание у заказчика.
Две плоскости из одного кода, физическая изоляция заказчиков, двухслойный DLP, секреты и роли.
Семь точек расширения без релиза платформы. Кастомные интерфейсы операторов на полном API.
Kubernetes и GitOps, профили HUB/SPOKE, изолированный контур, провижининг и обновление одним скриптом.
Развитие
Четыре направления — это расширение работающего фундамента.
Больше готовых шагов и инструментов; универсальный раннер наполнения для всех пар источник→приёмник; Kafka с SASL/mTLS; новые типы СУБД; готовые отраслевые шаблоны.
Полный гибридный стек с переранжированием в проде; поиск по идентификаторам и кодам; индексация PDF/DOCX прямо в базу знаний; учёт контекста диалога.
Блокировки и оповещения по токен-бюджетам; роли на уровне инструментов; интерфейс управления кастомными Python-шагами.
Автоматизация резервного копирования и восстановления; управление множеством заказчиков; стек наблюдаемости; установка на чистое железо за минуты.