Корпоративный AI-ассистент
AI-агент в эксплуатации: ролевой доступ сотрудников к данным и бизнес-операциям 1С на естественном языке без неограниченного доступа модели к ERP.
Python · LangGraph · Telegram · MCP
Пользователь→Агент→MCP / Tools→1C / ERP
AI-агенты для корпоративных систем
Igor Fokusov
AI-инженер / архитектор AI-решений
Проектирую и создаю AI-системы и автономных агентов, интегрированных с корпоративными данными, ERP/1С и реальными бизнес-процессами.
Agentic AI · LLM · MCP · RAG · Enterprise Integration · 1C/ERP
01 / Практика
Избранные кейсы
Системы через ограничения, границы ответственности и инженерные решения, а не перечни технологий.
Агентная разработка ПО для 1С
Работающий R&D-фреймворк для разработки 1С по спецификациям с независимым AI-ревью, маршрутизацией моделей, параллельной реализацией, проверкой и приёмкой человеком.
Codex · OpenCode · DeepSeek · 1C
Ролевые AI-ассистенты для корпоративной работы
Активное R&D ролевых AI-ассистентов, которые учитывают роль пользователя, текущую задачу, состояние корпоративной системы и желаемый результат, сохраняя ограниченную автономность.
Python · LLM · MCP / бизнес-инструменты · 1C
02 / Экспертиза
Что я создаю
Корпоративные AI-агенты
Ассистенты и агенты, работающие с корпоративными системами через контролируемые инструменты, подтверждения человеком, авторизацию и аудит.
LLM и корпоративная интеграция
Архитектуры, связывающие LLM-приложения с ERP, API, корпоративными данными и унаследованными системами при явных границах данных.
Разработка с AI-агентами
Поставка по спецификации с кодирующими агентами, маршрутизацией моделей, независимым ревью, тестированием и проверяемыми свидетельствами.
03 / Принципы
Корпоративный AI — инженерная система
Полезная модель — лишь один компонент. Системе в эксплуатации нужны явные границы ответственности для каждого инструмента и потока данных.
Контроль доступа
Пользователь и его бизнес-права должны оставаться известны на всём пути от диалога до действия в корпоративной системе.
Контролируемые инструменты
Агенты работают через узкие проверяемые инструменты, а не получают неограниченный доступ к ядру системы.
Аудит
Действия, решения и проверки прав фиксируются так, чтобы их можно было проверить.
Оценка качества
Качество проверяется на представительных задачах и сценариях отказа, а не по нескольким убедительным демо.
Наблюдаемость
Трассировки и эксплуатационные сигналы помогают диагностировать поведение моделей, инструментов и интеграций.
Архитектура интеграции
Контракты, таймауты, повторы и границы владения важны не меньше промптов.
04 / Опыт
Корпоративный опыт
До основного фокуса на AI-системах я более двадцати лет проектировал и разрабатывал решения для корпоративной автоматизации и интеграции, прежде всего в экосистеме 1С. Этот опыт определяет мой подход к агентам: это участники корпоративной информационной системы с правами, контрактами, сценариями отказа и границами ответственности.
05 / Статьи
Избранные статьи
Перевод · Ben Tossell
Как я программирую с помощью агентов, не будучи «техническим специалистом»
Перевод эссе Ben Tossell о работе с coding agents, обучении через практику и новом программируемом слое абстракции.
Перевод · Rohit Khattar
CrewAI: Практический путь обучения — 2025
Перевод практического учебного маршрута по CrewAI: от основ и документации до небольших проектов с несколькими агентами.