Для какой работы подходит MWS AI Agents Platform
MWS AI Agents Platform нужна компаниям, которые переходят от отдельных AI-экспериментов к управляемой разработке агентов. Платформа объединяет конструктор сценариев, модели, корпоративные данные, командную работу и эксплуатацию созданных помощников.
Границы продукта. Платформа отвечает за разработку и эксплуатацию агентов, но не определяет за заказчика регламент процесса и допустимые действия с данными. Для каждого сценария нужны владелец, набор разрешенных операций, контрольный результат и возможность остановки.
Для каких задач и команд
- крупных организаций с несколькими AI-проектами
- команд, которым нужен визуальный конструктор агентов
- компаний с требованиями к корпоративному размещению и управлению моделями
Рабочий маршрут
- 01
Бизнес-аналитик описывает последовательность действий агента и собирает ее в визуальном конструкторе.
- 02
Команда выбирает модели Cotype, подключает собственную LLM или согласованную внешнюю модель под конкретный сценарий.
- 03
Несколько проектов используют общие правила доступа, подключения к данным и контроль версий.
- 04
Готового агента можно развивать и наблюдать в том же контуре, где он был спроектирован.
Как функции используются в процессе
Для каждой возможности указаны ее роль в процессе и практический сценарий для демонстрации.
Визуальная сборка AI-агентов и бизнес-сценариев
В конструкторе агент собирается из шагов, условий, запросов к моделям и корпоративным инструментам. Схему можно читать и менять без разбора программного кода.
Проверка: Соберите короткий рабочий сценарий с обращением к двум источникам, отказом одного инструмента и передачей результата сотруднику.
Готовые помощники для HR, аналитики, поддержки и разработки
Готовые помощники дают стартовую логику для типовых ролей, но требуют настройки источников, прав и критериев ответа под компанию.
Проверка: Откройте ближайший к вашей задаче шаблон и разберите, какие данные он читает, какие действия выполняет и где просит подтверждение.
Подключение моделей Cotype, собственных и внешних LLM
Платформа может направлять запросы к разным моделям. Модель выбирают по точности, скорости, стоимости и требованиям к размещению.
Проверка: Прогоните одну контрольную выборку через две модели и сравните качество ответа, задержку, стоимость и поведение при недоступности основной модели.
Многопользовательская работа и управление жизненным циклом агентов
Проекты, роли и версии отделяют разработку агента от эксплуатации. Команда видит, кто изменил сценарий и какая версия работает сейчас.
Проверка: Измените тестовую версию агента, выпустите ее в рабочий контур и выполните откат. Проверьте права участников и журнал изменений.
Список сверяли с материалом «Официальная страница MWS AI Agents Platform». Источник просмотрен 11 августа 2026.
Проверка AI на своей контрольной выборке
На пилоте проведите один реальный рабочий маршрут, включая ручные действия, передачу данных и обработку ошибки.
Фокус первого запуска. Выберите операцию с понятным входом и проверяемым результатом, например подготовку ответа по базе документов. Подключите ограниченный набор данных, задайте права, соберите агента и проверьте правильные ответы, отказы, ошибки инструментов и журнал действий.
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
- 01
Загрузить или подключить ограниченный набор данных.
- 02
Прогнать одинаковую контрольную выборку без ручной правки удачных ответов.
- 03
Проверить ссылки на источники, отказы и поведение при нехватке контекста.
- 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.
Что проверить в связке с другими системами
- Cotype
- корпоративные базы знаний
- API
- внешние LLM
На демонстрации проверьте состав передаваемых данных, направление обмена, повторную отправку и журнал ошибок на своем сценарии.
Что уточнить о продукте
- 01
Какие модели и источники данных войдут в первый сценарий?
- 02
Как платформа управляет правами, журналами действий и версиями агента?
- 03
Кто проверяет результат и останавливает ошибочный сценарий?
