AI-платформа / Агенты

Evolution AI Factory

Платформа Cloud.ru для разработки и запуска AI-сервисов. В ней есть готовые модели по API, управляемый поиск по своим данным, настройка моделей, инструменты разработки и AI-агенты.

Задача
Корпоративные AI-помощники, поиск по документам и работа с моделями.
Как работает
Облачная AI-платформа
Карточка обновлена
29 июля 2026
Назначение системы

Для какой работы подходит Evolution AI Factory

Evolution AI Factory предоставляет облачные инструменты для разработки собственных AI-сервисов. Команда может подключать модели по API, организовать поиск по корпоративным данным или встроить агента в рабочий процесс.

Границы продукта. Платформа не готовит данные и не определяет правила доступа за заказчика. До разработки нужно выбрать одну операцию, собрать контрольные вопросы, убрать запрещенные данные и назначить сотрудника, который принимает результат.

Для каких задач и команд

  • команд, которым нужна российская облачная AI-платформа
  • проектов поиска и помощников по корпоративным данным
  • разработки и эксплуатации собственных AI-сервисов

Рабочий маршрут

  • 01

    Разработчики получают доступ к моделям и инструментам через единый облачный контур.

  • 02

    Корпоративные документы можно подключить к поиску и ответам с учетом прав доступа.

  • 03

    Команда может собрать помощника или агента под конкретную операцию, а не под абстрактный «AI для всего».

  • 04

    Запуск, нагрузку и дальнейшую эксплуатацию AI-сервиса можно вести на той же платформе.

Рабочие возможности

Как функции используются в процессе

Для каждой возможности указаны ее роль в процессе и практический сценарий для демонстрации.

Готовые языковые и AI-модели по API

Интеграционный контур передает данные между системами и должен показывать, что произошло с каждой записью.

Проверка: Сымитируйте ошибку и повторную отправку. Журнал должен позволять найти причину без доступа к исходному коду.

Поиск по своим документам и базам знаний

Обучение связывает потребность, назначение программы, прохождение материалов, проверку знаний и подтверждение результата.

Проверка: Назначьте обязательную программу небольшой группе, проверьте сроки, повторное прохождение, отчет руководителя и выгрузку результата в профиль сотрудника.

Настройка, запуск и масштабирование моделей

AI-функцию нужно оценивать на конкретной операции и контрольной выборке, а не по удачной демонстрации.

Проверка: Зафиксируйте эталон, допустимый отказ, время проверки человеком и стоимость принятого результата.

Создание и эксплуатация AI-агентов

AI-функцию нужно оценивать на конкретной операции и контрольной выборке, а не по удачной демонстрации.

Проверка: Зафиксируйте эталон, допустимый отказ, время проверки человеком и стоимость принятого результата.

Список сверяли с материалом «Официальный обзор Evolution AI Factory». Источник просмотрен 29 июля 2026.

Пилот на своих данных

Проверка AI на своей контрольной выборке

На пилоте проведите один реальный рабочий маршрут, включая ручные действия, передачу данных и обработку ошибки.

Фокус первого запуска. Для первого теста выберите одну базу документов и от 30 до 50 реальных вопросов. Отдельно зафиксируйте правильные ответы, допустимые отказы, время проверки и стоимость принятого результата.

Что подготовить заранее

  • Набор реальных запросов и документов без запрещенных к передаче данных.
  • Эталонные ответы или критерии, по которым эксперт сможет оценить результат.
  • Примеры неоднозначных запросов, отказов и ситуаций с недостатком данных.
  • Правила: какие действия AI выполняет сам, а какие подтверждает сотрудник.

Как провести проверку

  1. 01

    Загрузить или подключить ограниченный набор данных.

  2. 02

    Прогнать одинаковую контрольную выборку без ручной правки удачных ответов.

  3. 03

    Проверить ссылки на источники, отказы и поведение при нехватке контекста.

  4. 04

    Посчитать стоимость запросов и время экспертной проверки результата.

Что записать по итогам

  • Доля ответов, которые эксперт принимает без исправлений.
  • Число ошибок, пропусков и уверенных ответов без основания.
  • Время сотрудника на проверку по сравнению с исходным процессом.
  • Стоимость одного принятого результата, а не только одного запроса к модели.
Подключения

Что проверить в связке с другими системами

  • API
  • сервисы Cloud.ru
  • корпоративные данные
  • приложения и рабочие процессы

На демонстрации проверьте состав передаваемых данных, направление обмена, повторную отправку и журнал ошибок на своем сценарии.

На встрече с вендором

Что уточнить о продукте

  1. 01

    На каких документах и запросах проверят качество?

  2. 02

    Какие данные нельзя передавать модели?

  3. 03

    Кто контролирует ответы и действия AI-агента?