Бизнес-эффекты
Как это работает
- Заполните профиль организации. Все будущие агенты будут знать контекст: от организационного устройства до стиля речи
- Создайте базу знаний. Загрузите все необходимые корпоративные документы
- Выполните настройки. Укажите нужные навыки, настройте источники данных и доступы
- Создайте агента. Вы можете создавать как одиночные агенты, так и шаблоны для похожих агентов, настраивать пайплайны и cron-задачи
- Протестируйте агента перед запуском. С помощью веб-чата вы сможете заранее проверить ответы агента и его работу с источниками, протестировать пользовательские сценарии
- Опубликуйте агента. Там, где будет удобно им пользоваться: мессенджеры, почта, веб-чат
- Мониторьте работу агентов. С помощью агрегированной статистики проверяйте множество параметров: успешность ответов, время ответа, топ запросов, количество потребленных токены и т.д.
- Обеспечивайте безопасность. С помощью ролей доступа, управления ограничениями, журнала действий и т.д.
Попробуйте
AIHub в работе
Преимущества
Кейсы
Задача: Чтобы перейти к сервисной модели и обеспечить рост ИИ-нагрузки, необходимо было консолидировать серверы и ИТ-ресурсы в единый вычислительный кластер, создав единый хаб для запуска и масштабирования промышленного ИИ.
Решение:
- Развертывание с нескольких дней до 15 мин.
- 500+ виртуальных машин и контейнеров
- AIaaS без CAPEX
Программный стек
- Единый шлюз ко всем моделям — локальным и российским облачным, с централизованными ключами и лимитами
- Ролевой и атрибутный доступ, синхронизация пользователей из корпоративного каталога
- Изоляция данных на уровне пользователя и подразделения
- Трассировка каждого обращения к модели, учет токенов и стоимости по сотрудникам
Вариант общей архитектуры
FAQ
KageCore подходит компаниям с разным уровнем зрелости в ИИ. Для начинающих команд платформа упрощает первый запуск: помогает быстрее развернуть среды, централизовать доступы и сократить время до первых экспериментов. Для зрелых команд с уже работающими ML- и GenAI-сервисами платформа помогает стандартизировать процессы, повысить утилизацию GPU, усилить контроль безопасности и упростить масштабирование в продакшн.
Для базового использования платформы не требуется глубокая экспертиза в AI/ML-инфраструктуре. KageCore предоставляет готовые сервисы, маркетплейс, типовые шаблоны и встроенные процессы управления ресурсами. При этом для построения сложных production-сценариев полезно участие профильных ролей: администратора платформы, ML-инженера, Data Scientist и специалистов по ИБ. Также команда внедрения помогает адаптировать платформу под процессы заказчика и обучает работе с ней.
Да. KageCore может интегрироваться с корпоративными каталогами пользователей, ролевыми системами, системами мониторинга, внутренними репозиториями, базами данных, объектными хранилищами и ИБ-процессами. Это позволяет встроить ИИ-нагрузки в уже существующий ИТ-ландшафт, а не создавать отдельный изолированный стек.
Да, платформа ориентирована на работу в закрытом или гибридном корпоративном контуре. Безопасность обеспечивается за счет разграничения прав доступа, работы через внутренний каталог моделей, контроля сетевого взаимодействия, мониторинга инфраструктуры, журналирования действий и возможности встраивания ИБ-инструментов в процессы эксплуатации. Для GenAI-сценариев также могут применяться дополнительные механизмы защиты, такие как фильтрация запросов, контроль доступа к моделям и аудит использования.
Минимальная конфигурация зависит от сценариев использования. Для виртуальных рабочих мест с GPU, инференса LLM, обучения ML-моделей и RAG-сервисов обычно требуются выделенные хосты с GPU. Также необходим отдельный управляющий контур и ресурсы для хранения данных, моделей и системных сервисов платформы. Итоговая конфигурация определяется числом пользователей, типом ИИ-нагрузок, требованиями к отказоустойчивости и объемом данных. Для production-сценариев сайзинг лучше считать под конкретные кейсы заказчика.