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.