Research Agent
Збирає інформацію з кількох дозволених джерел, порівнює її та формує структурований результат.
Розробка AI-агентів та Agentic AI для бізнесу
Створюємо AI-агентів, які виконують багатокрокові задачі всередині реальних бізнес-процесів.
42MILE («42 Миля») розробляє AI-агентів, які працюють із даними, CRM, API, документами та іншими інструментами, виконують послідовність контрольованих кроків і передають критичні рішення людині.
Multi-step workflowsкілька залежних кроків в одному процесі
Tools + APICRM, документи, дані та бізнес-сервіси
Human controlapproval для критичних і ризикованих дій
PLANNINGTOOLSAPIWORKFLOWSMEMORYAPPROVAL
Для яких задач
AI-агент потрібен там, де одна задача складається з кількох залежних кроків.
Не кожній автоматизації потрібен AI-агент.
Якщо workflow повністю передбачуваний, його краще реалізувати звичайною програмною логікою. Agentic AI використовуємо там, де наступний крок залежить від контексту.
Якщо workflow повністю передбачуваний, його краще реалізувати звичайною програмною логікою. Agentic AI використовуємо там, де наступний крок залежить від контексту.
Sales Agent
Кваліфікує запит, працює з CRM, готує інформацію та запускає наступний sales-крок.
Support Agent
Аналізує звернення, шукає потрібні дані, використовує knowledge base та передає складні випадки оператору.
Document Agent
Отримує документ, класифікує його, витягує дані, перевіряє результат і запускає потрібний workflow.
Operations Agent
Працює з кількома бізнес-системами та автоматизує повторюваний операційний процес.
Internal Copilot
Допомагає співробітникам знаходити дані, готувати результат і виконувати дозволені дії у внутрішніх системах.
Архітектура AI-агента
Надійний AI-агент — це не один prompt, а контрольована система.
Модель — лише один компонент.
Навколо неї потрібні контекст, tools, backend, permissions, validation, workflow state та чіткі умови завершення процесу.
Навколо неї потрібні контекст, tools, backend, permissions, validation, workflow state та чіткі умови завершення процесу.
Goal
Чітко визначена задача, очікуваний результат і критерії завершення.
Context
Дані користувача, CRM, документи, knowledge base та інші дозволені джерела.
Planning
Вибір наступного кроку або декомпозиція складної задачі на підзадачі.
Tools
Контрольовані функції для CRM, пошуку, API, документів та інших систем.
Validation
Перевірка параметрів, правил і результатів перед наступною дією.
Approval
Human-in-the-loop для критичних або ризикованих операцій.
Розробка Agentic AI
Від бізнес-задачі до production AI-агента.
Goal & Context
Спочатку визначаємо задачу, контекст і межі автономності.
Описуємо, що саме має виконати агент, які дані йому доступні, які дії дозволені та коли процес має передаватися людині.
Обговорити AI-агента ↗
Planning & Orchestration
Будуємо керований multi-step workflow.
Частину кроків визначає backend, а AI використовується для routing, tool selection, аналізу контексту або інших задач, де жорстких правил недостатньо.
Tools & APIs
Підключаємо агента до реальних бізнес-інструментів.
CRM, databases, search, documents та зовнішні сервіси представлені як контрольовані tools із чіткими параметрами й permissions.
Validation & Approval
Критичні дії залишаємо під програмним і людським контролем.
Перевіряємо параметри, права доступу та результат попереднього кроку. За потреби агент зупиняється й запитує підтвердження.
API та інтеграції ↗
Результат для бізнесу
Research
Operations
Decision Support
Є багатокроковий процес, який можна автоматизувати?
Обговорити з 42MILE ↗
AI-агент об'єднує кілька окремих операцій у один керований процес.
Збирати й структурувати інформацію.
Агент звертається до кількох дозволених джерел, порівнює дані та готує структурований результат.
Sources → Resultменше ручного збору інформації
Виконувати послідовність операцій.
Один workflow може включати аналіз запиту, пошук даних, перевірку умов, оновлення CRM та повідомлення команди.
Task → Workflowкілька дій в одному процесі
Готувати рішення для людини.
Агент збирає контекст, формує результат і передає співробітнику лише той крок, де потрібне фінальне рішення.
Context → ReviewAI готує, людина контролює
Типи AI-агентів
Різні бізнес-процеси потребують різного рівня агентності.
Не прагнемо максимальної автономності заради автономності.
Архітектура визначається ризиком, передбачуваністю процесу, кількістю tools та тим, де потрібен human approval.
Архітектура визначається ризиком, передбачуваністю процесу, кількістю tools та тим, де потрібен human approval.
Research Agent
Пошук, збір, порівняння та структурування інформації з дозволених джерел.
Sales Agent
CRM, lead qualification, підготовка даних та автоматизація окремих sales-кроків.
Support Agent
Knowledge base, перевірка даних, triage та escalation до оператора.
Document Agent
Classification, extraction, validation і запуск document workflow.
Operations Agent
Координація кількох систем та виконання повторюваних бізнес-операцій.
Internal Agent
Agentic functionality усередині CRM, SaaS, dashboard або внутрішньої системи.
Tool Use
Агент отримує лише ті інструменти, які потрібні конкретному workflow.
AI не отримує довільний доступ до всієї системи.
Кожен tool має чіткий контракт, набір параметрів, permissions і validation перед реальною дією.
Кожен tool має чіткий контракт, набір параметрів, permissions і validation перед реальною дією.
CRM Tools
Пошук клієнта, створення lead, оновлення status або інші дозволені CRM-операції.
Search Tools
Пошук у knowledge base, документах, databases або спеціалізованих джерелах.
Database Tools
Контрольоване читання або зміна даних через backend-функції.
Communication Tools
Підготовка або відправлення дозволених повідомлень і notifications.
Document Tools
Створення, читання, аналіз або передача документів у наступний етап.
Custom API Tools
Будь-яка бізнес-функція з чітким API-контрактом може стати інструментом агента.
Інтеграції
AI-агент стає корисним, коли працює з реальними бізнес-системами.
Tools з'єднують AI з реальним workflow.
Підключаємо тільки ті системи та операції, які потрібні конкретному use case.
Підключаємо тільки ті системи та операції, які потрібні конкретному use case.
ERP
Замовлення, товари, контрагенти та інші операційні бізнес-дані.
Knowledge Base
Документи, внутрішні матеріали та semantic retrieval потрібного контексту.
Web Platforms
Agentic functionality усередині існуючого SaaS, dashboard або особистого кабінету.
Контроль та надійність
Agentic AI має бути обмеженим, перевірюваним і спостережуваним.
Перевіряємо не лише фінальну відповідь, а весь ланцюг виконання.
Важливо знати, який tool був вибраний, які параметри передані, що сталося після виклику та чому workflow завершився.
Важливо знати, який tool був вибраний, які параметри передані, що сталося після виклику та чому workflow завершився.
Permissions
Кожен користувач і tool має тільки той рівень доступу, який потрібен для конкретного процесу.
Validation
Backend перевіряє parameters і business rules до виконання зовнішньої дії.
Stop Conditions
Агент має чіткі умови завершення, зупинки або передачі процесу людині.
Evaluation
Тестуємо task success, tool selection, arguments, sequence та failure cases.
Monitoring
Логи, errors, latency, AI calls і production-поведінка залишаються видимими.
Human Approval
Критичні або ризиковані дії можуть вимагати явного підтвердження людиною.
Етапи розробки
Від бізнес-процесу до production AI-агента.
Починаємо не з максимальної автономності, а з конкретної задачі. Визначаємо workflow, tools, data sources, approvals та критерії успіху.
01
Use Case
Бізнес-задача, користувачі, поточний процес, очікуваний результат і критерії успіху.
→
02
Workflow Design
Кроки, tools, data sources, permissions, approvals, error cases та stop conditions.
→
03
Prototype
Перевіряємо agentic підхід на реальних сценаріях до повної production-розробки.
→
04
Development
Agent orchestration, backend, tools, APIs, permissions, UI та integrations.
→
05
Production
Evaluation, deployment, monitoring, logging, cost control та поступове розширення workflows.
→
Вартість AI-агента
Ціну визначає складність workflow та кількість систем, з якими працює агент.
Agentic AI складніший за один LLM API call.
На оцінку впливають tools, APIs, кількість кроків, permissions, approvals, databases, UI, evaluation та production infrastructure.
На оцінку впливають tools, APIs, кількість кроків, permissions, approvals, databases, UI, evaluation та production infrastructure.
Agent-assisted workflow.
AI виконує кілька підготовчих кроків, але фінальна дія залишається за людиною.
AI → Reviewконтрольована допомога співробітнику
Інтегрований AI-агент.
Кілька tools, CRM, APIs, workflow state, validation та автоматичне виконання безпечних операцій.
Goal → Toolsагент як частина бізнес-системи
Agentic platform.
Кілька workflows, roles, approvals, tools, data sources, orchestration, monitoring та складна бізнес-логіка.
Agent Systemповноцінна agentic infrastructure
Agent, Assistant чи Automation?
Не кожному процесу потрібна агентна архітектура.
Вибираємо найпростішу архітектуру, яка надійно вирішує задачу.
Якщо кроки завжди однакові — достатньо automation. Якщо потрібна допомога людині — assistant. Agentic AI потрібен для контекстного multi-step execution.
Якщо кроки завжди однакові — достатньо automation. Якщо потрібна допомога людині — assistant. Agentic AI потрібен для контекстного multi-step execution.
Чіткі правила.
Якщо кроки завжди однакові, їх краще реалізувати звичайною програмною логікою.
Rules → Actionпередбачуваний workflow
Допомога користувачу.
AI знаходить інформацію або готує результат, але людина залишається основним виконавцем.
Question → HelpAI як copilot
Багатокрокове виконання.
Система контекстно вибирає дозволені tools і переходить між кількома кроками workflow.
Goal → Executionagentic workflow
Поширені запитання
Про розробку AI-агентів.
AI-агент — це програмна система, у якій AI не лише генерує відповідь, а може виконувати багатокрокову задачу, використовувати дозволені tools, отримувати дані через API та запускати контрольовані дії.
AI-асистент переважно допомагає інформацією або підготовкою результату. AI-агент може додатково виконувати послідовність дій та працювати із зовнішніми tools і API.
Звичайна автоматизація працює за наперед визначеними правилами. AI-агент доцільний там, де потрібно контекстно вибирати наступний крок або інструмент.
Так. Через контрольовані backend-функції агент може знаходити клієнтів, створювати leads або tasks, отримувати statuses та виконувати інші дозволені CRM-операції.
Так. API-функції можуть бути представлені агенту як tools із чітко визначеними параметрами, permissions та validation.
Безпечні й чітко обмежені операції можуть бути автоматизованими. Критичні дії краще реалізовувати через human-in-the-loop із явним approval.
Так. Агент може використовувати document processing tools для пошуку, classification, extraction, summarization та запуску наступних workflow-кроків.
Використовуємо обмежені tools, validation, permissions, deterministic business rules, stop conditions, test scenarios, monitoring та human approval.
Ні. Якщо процес легко описується правилами, звичайна software automation часто простіша й надійніша. Agentic AI потрібен там, де справді є контекстний вибір дій.
Вартість залежить від кількості workflows і tools, CRM та API інтеграцій, складності orchestration, AI-моделей, permissions, UI, evaluation, monitoring і production infrastructure.
Потрібен Landing Page для продукту, послуги або рекламної кампанії?
Розкажіть, що ви пропонуєте, кому та яку дію має зробити користувач. 42MILE допоможе сформувати структуру, UX/UI та технічну реалізацію посадкової сторінки.
Обговорити AI-агента ↗Agentic AI
Що можемо реалізувати
42MILE
AI Workflow Agent
Multi-step execution, tools, validation та business logic для конкретного процесу.
Integrated Agent
CRM, APIs, databases, documents, tools та контрольовані business actions.
Agentic Platform
Кілька workflows, roles, approvals, tools, orchestration, evaluation та monitoring.
Опишіть workflow — запропонуємо архітектуру без зайвої автономності.