Знания компании.
В работе каждого агента.

cosai соединяет документы, бизнес‑данные и правила в одну проверяемую среду. Агент понимает контекст, отвечает с источниками и выполняет разрешённые действия.

От данных — к проверенному действию.

▤
Подключаем данныеЗнания и системы компании
✓
Собираем контекстАгент проверяет факты
▱
Даём ответС цитатами на источники
↗
Выполняем действиеВ ваших бизнес-системах
✓
Фиксируем результатПод контролем и в журнале

Проверяемый ответ —
за несколько секунд.

Переключайте сценарии, смотрите источники и запускайте следующий шаг. Это интерактивная модель поведения cosai на примерных данных.

Открыть демо на весь экран →
СЦЕНАРИЙ ДЕМОСценарии демонстрируют механику платформы на примерных данных.
Вы

Можно вернуть оборудование через 10 дней после поставки?

ai

Да. Возврат возможен в течение 14 календарных дней, если сохранены товарный вид и полная комплектация.

[1] Политика возврата · §4.2[2] Договор поставки · п. 5.1
Следующий шагПодготовить заявку на возврат

Разбор входящих заявок с сайта ускорился в 100 раз, а карточки в Битрикс24 заполняются без единого ручного касания.

Где
B2B-поставщик смазочных материалов: поток заявок с сайта от заводов малого и среднего бизнеса
Как измерено
Время от входящей заявки до разобранного лида в CRM — до и после подключения агента
Объём и срок
Весь входящий поток, девять месяцев непрерывной работы без ошибок

Опыт становится системой.

Агент замечает, какие решения действительно работают.

Сделки, письма, звонки и обращения превращаются в проверяемые инсайты. Лучшие паттерны попадают в работу только после одобрения человеком.

Как устроен слой опыта ↗

Не набор разрозненных функций.
Один управляемый контур.

Все слои используют одну модель агента, один скоуп знаний и одну политику качества.

01

Знания

Файлы, страницы сайта и данные систем становятся изолированной базой с гибридным поиском.

02

Поведение

Персона, скиллы и политики задают роль, границы ответа и правила эскалации.

03

Действия

HTTP-инструменты и workflows позволяют агенту проверять данные и продолжать бизнес-процесс.

04

Контроль

Eval-гейт проверяет качество на актуальной модели до каждой публикации.

Данные — в работе агента.

Подключите системы, которыми уже пользуется команда.

Агент получает актуальный контекст через защищённые инструменты и коннекторы. Доступ ограничивается на уровне организации, агента и конкретного действия.

Данные остаются в своём контуре.

Изоляция обеспечивается кодом и политиками базы данных — не обещанием модели.

Изучить архитектуру ↗
✓

RLSКаждая организация физически изолирована политиками PostgreSQL.

✓

RF / GLOBALКонтур определяет доступные модели и место обработки данных.

✓

PIIПерсональные данные маскируются перед внешними моделями.

✓

EVALИзменение поведения возвращает агента на проверку качества.

Перед запуском первого агента.

Короткие ответы на вопросы об архитектуре, данных и внедрении.

Чем AI-агент отличается от обычного чат-бота?

Он получает разрешённые знания, политики поведения и инструменты действий. Качество проверяется до публикации, а ответы могут сопровождаться источниками.

Могут ли данные оставаться в российском контуре?

Да. Для организации задаётся контур rf или global. Контур влияет на доступные модели, а персональные данные перед внешними моделями анонимизируются.

Какие источники можно подключить?

Сейчас — PDF, DOCX, TXT, Markdown, текст и страницы сайта. CRM, 1С и другие системы подключаются через API, HTTP-инструменты и коннекторы.

Можно ли встроить агента в наш продукт?

Да. Один опубликованный агент доступен через чат-виджет, REST API, MCP и workflow без дублирования поведения.

Покажем на ваших данных.

Разберём источники, контур и первый сценарий агента. Ответим без презентационной магии — по существу.

✓ Сверим интеграции✓ Определим безопасный контур✓ Предложим измеримый первый запуск

Загрузите документы — запустите первого агента.

Одна роль. Один проверяемый сценарий.