Разработка ПО с ИИ внутри
Создаём веб, мобильные и облачные системы на Python, JavaScript и PHP, а ИИ-команда превращает ваши данные в рабочие модели, агентов и автоматизацию. 16 лет, 500+ сданных проектов.
Наши инженеры выполняли проекты для
16
Лет на рынке
500+
Реализованных проектов
30+
Стран клиентов
100%
Проектов сдано в срок
Как работают ИИ-агенты
Как работают ИИ-агенты: шесть частей продакшн-агента
ИИ-агент — это не чат-бот с длинным промптом. Это система: модель для рассуждений, обёрнутая в восприятие, память, инструменты, оркестрацию и мониторинг. Мы строим агентов для клиентов и для собственных продуктов — вот архитектура, которая за ними стоит.
1. Восприятие и ввод
Сюда попадает всё, с чем агент будет работать: сообщения чата, письма, документы, изображения, события API, строки из базы. Слой разбирает, проверяет и маршрутизирует — извлекает текст из PDF, классифицирует намерение, подставляет пользователя, аккаунт и права, — чтобы модель видела чистый структурированный контекст, а не сырой шум. Тонкий строгий слой восприятия отличает агента, который справляется с краевыми случаями, от агента, который на них галлюцинирует.
2. Рассуждение и планирование
LLM — когнитивный движок: интерпретирует цель, разбивает её на шаги, решает, какой инструмент вызвать следующим и когда задача выполнена. Хорошие агенты планируют явно, перепланируют при сбое шага и держат бюджет на циклы и стоимость. Здесь живут выбор модели и дизайн промптов — и оцениваются они на тестовом наборе, а не на ощущениях.
3. Память и знания
Краткосрочная память хранит текущий разговор и промежуточные результаты; долгосрочная — факты, предпочтения и прошлые исходы. Поиск (RAG) подключает агента к вашим документам, CRM и базам через векторный индекс и структурированные запросы, чтобы ответы опирались на ваши данные и ссылались на источник.
4. Инструменты и действия
Инструменты — то, чем агент меняет мир: искать, читать и записывать данные в CRM/ERP, отправить письмо, создать счёт, выполнить код, вызвать другого агента. У каждого инструмента типизированный контракт, область доступа и журнал аудита. Всё необратимое — платежи, удаления, исходящие сообщения — проходит через подтверждение или одобрение человеком.
5. Оркестрация и ограничители
Управляющий цикл запускает агента: последовательность шагов, повторы и таймауты, лимиты на стоимость, время и разрешённые действия, координация нескольких специализированных агентов, когда одного мало. Ограничители проверяют вход и выход, фильтруют чувствительные данные и останавливают цикл при низкой уверенности. Именно этот слой делает агентов скучными и надёжными.
6. Рефлексия, оценка и мониторинг
Перед ответом агент сверяет свой результат с целью и правилами; после ответа каждый запуск трассируется — промпты, вызовы инструментов, стоимость, задержка, исход. Набор для оценки прогоняет реальные случаи при каждом изменении, а продакшн-метрики (успех задач, эскалации, исправления) питают следующую итерацию. Обратная связь от людей замыкает цикл.
Что мы делаем
Разработка продуктов и систем по всему стеку — с ИИ там, где он меняет цифры, а не ради моды.
ИИ и машинное обучение
ИИ-агенты, LLM-пайплайны, прогнозирование, компьютерное зрение и автоматизация процессов — от прототипа до продакшена с мониторингом.
Подробнее →
Веб-разработка
Бэкенд на Python (FastAPI, Django), PHP (Laravel, Symfony) и Node.js; фронтенд на Vue и React. Порталы, SaaS, e-commerce, внутренние инструменты.
Подробнее →
Кибербезопасность и безопасность ИИ
Пентест, оценка уязвимостей, red teaming LLM и агентов, DevSecOps и подготовка к комплаенсу.
Подробнее →
Облако и DevOps
Инфраструктура AWS, GCP и Azure, CI/CD, контейнеры, наблюдаемость и аудит безопасности.
Подробнее →
Мобильная разработка
Кроссплатформенные и нативные приложения с общим бэкендом с вашим веб-продуктом.
Подробнее →
Данные и аналитика
Пайплайны, хранилища, дашборды и прогнозные модели на ваших данных.
Подробнее →
Отрасли
Секторы, где мы сдавали проекты
Любая отрасль — мы начинаем с вашего процесса, а не с отраслевого шаблона.
Ритейл и e-commerce
Витрины, маркетплейсы, каталог и мастер-данные, Document AI для финансов, ассистенты для персонала и клиентов — для продуктовых сетей и онлайн-ритейлеров в ЕС и США.
Финтех и банкинг
Платёжные и кредитные платформы, KYC и скоринг, сходящиеся леджеры и ИИ, который читает документы и подсвечивает риск, — с аудитом, шифрованием и готовностью к регулятору.
Логистика и цепочки поставок
Интеграции TMS/WMS, трекинг, планирование маршрутов и загрузки, приложения для водителей и прогнозирование — системы, которые работают, когда API перевозчика падает.
Здравоохранение и медтех
Порталы пациентов, клинические системы, пайплайны медицинской визуализации и инструменты для исследователей — с приватностью, трассируемостью и клиническим ревью.
Производство и IoT
Интеграции MES/ERP, платформы телеметрии, контроль качества компьютерным зрением и предиктивное обслуживание — от датчика до дашборда.
Образование и e-learning
LMS-платформы, маркетплейсы курсов, системы оценивания и ИИ-тьюторы — для школ, университетов и корпоративного обучения.
Недвижимость и proptech
Платформы объявлений, CRM для агентств, системы управления недвижимостью и модели оценки — с картами, документами и платежами в одном потоке.
Медиа, игры и спортивная аналитика
Платформы с большим потоком событий, рейтинги и статистика, комьюнити-продукты и контент-пайплайны — здесь живут наши собственные продукты.
Почему клиенты остаются
Четыре вещи, на которые можно рассчитывать
Только сеньоры
Вы общаетесь с теми, кто пишет код. Средний опыт инженера в команде Glanit — больше восьми лет.
Сдано и принято
500+ проектов приняты клиентами. Мы письменно фиксируем, что значит «готово», до старта и меряем себя по этому.
ИИ с доказательством
Каждая модель или агент выходит с набором для оценки, мониторингом и цифрой «до/после», которую бизнес может проверить.
Долгосрочные партнёры
Большая часть работы приходит от клиентов, которые с нами годами, и по их рекомендациям.
Технологии
Стек, с которым мы выпускаем продукты
Языки, фреймворки и инфраструктура, которые мы используем в продакшене, — выбираем под проект и под команду, которая будет им владеть, а не по моде.
Языки
- Python
- TypeScript
- JavaScript
- PHP
- Go
- Rust
- Kotlin
- Swift
- Dart
- SQL
Бэкенд
- FastAPI
- Django
- Laravel
- Symfony
- NestJS
- Node.js
- gRPC
- GraphQL
- Celery
- Laravel Octane
Фронтенд и мобильные
- Vue 3
- Nuxt
- React
- Next.js
- Inertia
- Tailwind CSS
- Flutter
- React Native
- SwiftUI
- Jetpack Compose
ИИ и data science
- PyTorch
- scikit-learn
- Transformers
- LangChain
- LlamaIndex
- OpenAI
- Anthropic
- Gemini
- Llama
- Mistral
- pgvector
- Qdrant
- pandas
- Polars
- OpenCV
Данные и очереди
- PostgreSQL
- MySQL
- ClickHouse
- Redis
- Elasticsearch
- Kafka
- RabbitMQ
- MongoDB
- MinIO / S3
- Airflow
- dbt
Облака и DevOps
- AWS
- Google Cloud
- Azure
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- GitHub Actions
- GitLab CI
- Prometheus
- Grafana
- OpenTelemetry
- Cloudflare
Статьи
От наших инженеров
ИИ и машинное обучение ·
Почему гибридный поиск обошел чистые эмбеддинги в нашем пайплайне Invoice AI
Чистые плотные эмбеддинги не справились с буквенно-цифровыми серийными номерами в нашем пайплайне Invoice AI. Объединение полнотекстового поиска PostgreSQL tsvector с косинусным расстоянием pgvector подняло точность совпадений top-1 с 61,4% до 94,8%.
6 мин чтения
ИИ и машинное обучение ·
Почему pgvector заменил Qdrant в нашем пайплайне Feedback AI
Мы перенесли 5 миллионов векторных эмбеддингов из кластера Qdrant в PostgreSQL 16 с pgvector 0.7. Рассказываем, как сократили накладные расходы на инфраструктуру, сохранив задержку поиска в пределах 50 мс.
5 мин чтения
Python ·
Парсинг логов матчей CS2 за 2 секунды: почему pandas обошел Polars в KLR.gg
Сравнение структуры памяти Apache Arrow и непрерывных блоков NumPy при расчете метрик Glicko-2 и HLTV Rating 2.0 в аналитическом движке KLR.gg.
5 мин чтения
FAQ
Вопросы, которые мы слышим перед каждым проектом
Обсудить проект
Python, JavaScript, PHP, мобильная разработка, ML, DevOps — открытые роли и как мы нанимаем.