M-Social

Умная автоматизация для вашего бизнеса

ИИ-агенты

Мы создаем программные решения на основе искусственного интеллекта (ИИ), которые могут выполнять различные задачи, адаптируясь под потребности бизнеса

Что ИИ-агент делает вместо вас

Конкретные задачи, которые агент берёт на себя — прямо сейчас

[ Реальные задачи ]

[ 01 ]

Клиентский сервис

Было

Менеджер вручную разбирает входящие — теряет заявки, не успевает отвечать ночью

Стало

Агент принимает запросы 24/7, отвечает мгновенно, сложные передаёт человеку

−2 часа в день на обработку входящих

[ 02 ]

Контроль переписок

Было

Руководитель каждое утро вручную листает чаты, ищет договорённости и открытые вопросы

Стало

Агент отслеживает переписки в рабочих чатах и присылает готовый дайджест каждое утро

−30 минут в день на ручной аудит чатов

[ 03 ]

Лидогенерация

Было

Маркетолог вручную мониторит группы и чаты в поисках потенциальных клиентов

Стало

Агент параллельно анализирует до 500 чатов и пересылает нужные сообщения

500 чатов вместо 10 за те же трудозатраты

[ 04 ]

Внутренняя аналитика

Было

Отчёт готовится несколько дней — к моменту решения данные уже устарели

Стало

Агент собирает, структурирует и выдаёт готовый отчёт по расписанию

Отчёт за 5 минут вместо нескольких часов

Работает с вашими системами, данными и каналами

[ 01 ]

Подключается
к вашим данным

  • PostgreSQL, MySQL, MongoDB и другие базы данных
  • CRM, ERP, 1С, Google Sheets, корпоративные хранилища
  • Работает с реальными данными компании, а не с демо-примерами

[ 02 ]

Встраивается
в ваши каналы

  • Telegram, MAX, VK и другие мессенджеры — автоматизация общения 24/7
  • amoCRM, Битрикс24, 1С — обновление данных без участия сотрудников
  • Google Docs, Notion, внутренние базы знаний — ответы на основе актуальной документации
  • Кастомные API и внутренние сервисы — встраивается в любой бизнес-процесс

[ 03 ]

Остаётся в вашем
периметре

  • Локальное развёртывание на серверах клиента
  • Данные не покидают периметр компании
  • Подходит для проектов с повышенными требованиями к безопасности

При разработке ИИ-агентов
мы следуем основным принципам

ИИ-агент создается с акцентом на решение конкретных задач бизнеса

Он может автоматизировать рутинные процессы, улучшать взаимодействие с клиентами и предоставлять аналитические данные, что в итоге приводит к экономии времени и ресурсов

Каждый ИИ-агент создается с  учетом индивидуальных требований и особенностей бизнеса клиента

Это позволяет предложить функции и возможности, которые
не доступны в стандартных решениях

Процесс разработки и внедрения ИИ-агента осуществляется в согласованные сроки

Мы понимаем, что время — это деньги, и стремимся минимизировать время от идеи до реализации

Интерфейс ИИ-агента разрабатывается
c учетом удобства для пользователя

что позволяет легко интегрировать его в существующие бизнес-процессы. Мы также предоставляем обучение и поддержку, чтобы пользователи могли быстро освоить все функции и начать получать от них пользу

Примеры реализованных проектов

Логотип TalkPulse AI Communication Agent с речевыми пузырями

Цель:
Автоматизировать мониторинг переписок сотрудников с клиентами в Telegram, чтобы исключить пропуск важных договоренностей и открытых вопросов

 

Механика:

  1. ИИ-агент на базе DeepSeek (с возможностью интеграции других ИИ-моделей) добавляется в чаты. В систему заранее загружаются данные о сотрудниках компании для точной идентификации сторон
  2. Агент работает в фоновом режиме, не вмешиваясь в диалоги
  3. Каждое утро за предыдущий день автоматически формирует дайджест с двумя ключевыми блоками:
  • Список договоренностей (сроки, обещания)
  • Список открытых вопросов (незавершенные обсуждения)

 

Результат:

  • Тимлид экономит 30 минут в день за счет отмены ручного аудита чатов
  • Достигнута прозрачность рабочих процессов, снижен риск срыва дедлайнов и потери важной информации
    Подробнее
ИИ-агент для мониторинга чатов и поиска лидов

Цель:

Разработка ИИ-агента для сбора информации о потенциальных заказах, проектах, клиентах и пр. 

 

Механика: 

  • ИИ-агент анализирует заданные чаты, собирает сообщения по настроенным параметрам и пересылает их в личные сообщения или выделенную группу
  • В зависимости от настроек ИИ-агент может отвечать на сообщения в чатах с учетом контекста

 

Результат:

Экономия времени и ресурсов на поиск информации - обработка до 500 чатов одновременно
Подробнее

Разработка и развертывание локального LLM-решения для бизнеса

Цель:

Обеспечение возможности работы LLM на инфраструктуре клиента
 

Механика:

  • Выбор модели ИИ - используются open-source модели: Llama, Deepseek, Qwen и др.
  • Установка и настройка необходимого ПО и контейнеризация решения для стабильной работы
  • Подключение к внутренним системам клиента через защищенные API


Результат:

  • Полная конфиденциальность данных (информация не покидает периметр компании клиента)
  • Независимость работы ИИ от интернет-соединения и внешних сервисов
    Подробнее
Интерактивные открытки от M-Social

Цель:

Создать новогодний цифровой подарок для клиентов, партнёров

 

Механика:

  • Персонализация: Пользователь загружает своё фото, чтобы превратиться в главного героя открытки (новогоднего персонажа)
  • Игровое вовлечение: В процессе генерации открытки реализована интерактивная механика (ловить снежинки), добавляющая азарта и вовлечённости
  • Эмоциональный дизайн: Интерфейс построен вокруг метафоры домашнего праздника (новогодняя ёлка с открытками-гирляндами), создающей ощущение уютной традиции

 

Результат:

Логотип BannerStat с сеткой таблицы на белом фоне

Цель:

Скрапинг рекламных размещений, построенный на ИИ-агентах


Механика:
Система Banner Stat состоит из трёх взаимосвязанных ИИ-агентов, 
которые поэтапно обрабатывают рекламные размещения, 
превращая сырые данные с веб-страниц в структурированные отчёты 
о рекламе, необходимые для:

  • Мониторинга рекламных компаний
  • Оценки конкурентов
  • Обнаружения новых рекламных стратегий
  • Анализа эффективности рекламных размещений
  • Оптимизации медиапланирования


Результат:

  • Автоматизированный сбор рекламных баннеров и связанных с ними метаданных 
с веб-страниц с использованием компьютерного зрения (CV)
  • Определение типа рекламного баннера (видео баннер, медийный, ТГБ-блок, брендированные страницы, preroll)
  • Извлечение рекламных атрибутов, таких 
как бренд, категория товара и рекламодатель, из собранных данных
    Подробнее

Ответы на часто задаваемые вопросы

В среднем, разработка ИИ-агента занимает от 2-х до 4-х месяцев, в зависимости от сложности проекта.
Текстовые модели: OpenAI, DeepSeek, Claude, Mistral.
Работа с изображениями: OpenAI Dall-E 3, AKOOL, Google Vision
Работа с видео: PixVerse, Google Video AI
Локальные LLVM: Llama, Mistral
Для разработки ИИ-агентов мы используем языки программирования PHP, Java.
Да, наши ИИ-агенты могут быть интегрированы с различными внутренними и внешними системами.
Мы применяем современные методы шифрования и защиты данных, чтобы гарантировать безопасность и конфиденциальность информации.
Да, мы используем нейросети которые уже обучены на различных языках.
Мы предоставляем техническую поддержку и обновление ИИ-агентов, чтобы они оставались актуальными и эффективными.
При необходимости мы обучим ваш персонал и поможем настроить процессы.
Предоставим рекомендации по необходимым техническим ресурсам, включая серверы, программное обеспечение и сетевую инфраструктуру, чтобы обеспечить эффективную работу ИИ-агентов.
Да, возможны. Мелкие изменения мы сможем вносить даже в рамках технической поддержки.