Кейс GigaChat: маркетплейс AI-агентов вместо универсального ИИ GigaChat хотел перейти от одного чат-бота к экосистеме специализированных агентов. KTS участвовал в проектировании маркетплейса, где каждый ассистент решает конкретную задачу: от бизнес-аналитики до записи на услуги.Начали с нескольких агентов и уже получили 1000 заявок на публикацию в маркетплейс. Ключевая идея — use-case first. Пользователь не настраивает универсальный ИИ и не объясняет ему контекст с нуля. Он выбирает агентов, каждый из которых решает прикладную задачу. Это снижает когнитивную нагрузку и даёт предсказуемый результат. Что сделали: - Спроектировали UX/UI, разработали веб-версию и мобильное приложение для iOS и Android. - Создали модули системы AI-агентов под узконаправленные сценарии: бизнес-задачи, карьера, запись на услуги. - Разработали UI части персональных агентов. Например, туристического помощника по Сахалину и ассистента, который ведёт календарь пользователя. Маркетплейсная модель снижает барьер входа для пилотов. Вместо разработки универсального решения можно начать с одного агента, проверить гипотезу на реальных пользователях и масштабировать успешные сценарии. Time-to-market для нового агента — несколько дней против месяцев разработки кастомного бота. Артем Бакулев, технический лид в KTS: Мы видим чёткий тренд: переход от универсальных чат-ботов к специализированным агентам. Прежняя модель требует от пользователя постоянного контекстного онбординга — объясняй каждый раз, кто ты, что делаешь, чего хочешь Специализированный ассистент уже знает домен и говорит на языке пользователя. 1000 заявок на публикацию агентов за первые недели — это сигнал, что рынок готов к гиперперсонализации через набор узкопрофильных ассистентов. Это изменение паттерна взаимодействия с ИИ.