Digital Q.GPT

Да, это один из ключевых приоритетов платформы.

• Полная поддержка on‑premise. Платформа может быть развернута внутри защищенного контура компании, гарантируя, что все данные — включая промпты, результаты RAG-поиска и корпоративные знания — физически не покидают периметр организации. Это критически важно для компаний финансового сектора, госучреждений и промышленности, где действуют строгие регуляторные требования.
• Работа с любыми LLM. Поддерживаются как локальные модели, развернутые через vLLM или SGLang, так и облачные модели ведущих провайдеров. Централизованный AI Gateway выступает единой точкой управления всеми этими моделями, позволяя гибко маршрутизировать запросы, переключать провайдеров и контролировать затраты.

Безопасность реализована на нескольких уровнях и соответствует корпоративным стандартам.

• Управление доступом (IAM). Есть готовая интеграция с корпоративными системами: SSO, Keycloak, Active Directory. Поддерживаются сложные ролевые модели RBAC, ABAC, ReBAC, что позволяет детально настраивать права доступа к агентам и данным для разных сотрудников и отделов.
• Контроль действий агентов. Все действия агентов, включая цепочки вызовов, обращения к внешним инструментам и принятые решения, полностью журналируются и аудируются. Это позволяет расследовать инциденты, проверять логику агентов и обеспечивать прозрачность их работы.
• Фильтрация данных. AI Gateway может до отправки запроса в LLM маскировать персональные данные или блокировать передачу чувствительной информации во внешние модели. Также реализован механизм Human‑in‑the‑loop, который позволяет остановить выполнение критически важных или нестандартных задач и передать управление человеку.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это технология, которая позволяет LLM давать ответы, опираясь не на общие знания, а на актуальную информацию из корпоративной базы знаний. В Digital Q.GPT это реализовано через комбинированный поиск (векторный + полнотекстовый) с учетом графов знаний и метаданных.

Самое важное для безопасности — RAG уважает права доступа. Когда агент ищет информацию для ответа сотруднику, он извлекает и передает в модель только те документы, к которым у этого конкретного пользователя есть доступ в исходной системе (например, в Confluence или Active Directory). Это исключает утечку информации через ИИ‑интерфейс.

Бесконтрольное использование больших языковых моделей может привести к непредсказуемым счетам, что является серьезной проблемой для бизнеса.

• AI Gateway централизует все обращения к LLM, позволяя устанавливать лимиты токенов для каждого пользователя, отдела или проекта.
• Встроенная аналитика и дашборды Digital Q.Sensor предоставляют прозрачные отчеты: вы в реальном времени видите, сколько токенов потрачено, на какие задачи, кто является основным потребителем и насколько эффективно используются ресурсы. Это позволяет оптимизировать выбор модели под конкретную задачу и прогнозировать бюджет.

Главное отличие — в наличии автономности и инструментов. Классический чат‑бот отвечает на вопросы по четкому сценарию. ИИ‑агент — это система, способная самостоятельно разбивать сложную задачу на шаги, использовать различные инструменты (API, базы данных, MCP‑серверы) и выполнять действия для достижения поставленной цели.

Например, «Производственный агент‑аналитик» не просто отвечает на вопрос, а сам получает задачу из трекера, анализирует ее, ищет информацию в документации, формирует концепцию доработки и отправляет ее на проверку аналитику — это полноценный автономный рабочий процесс.

Да. Для бизнес‑пользователей предусмотрен визуальный дизайнер агентских процессов, который позволяет настраивать логику, условия и переходы без написания кода. Простых ассистентов могут создавать сами сотрудники под задачи своих подразделений.

Для более сложных сценариев доступна поддержка кастомной логики — можно писать шаги на скриптовых языках, подключать собственные навыки и MCP‑серверы. Таким образом, платформа закрывает потребности как бизнес‑команд, так и профессиональных разработчиков.

Digital Q.GPT спроектирован для работы в гетерогенной среде.

• Поддерживаются стандартные протоколы и интерфейсы: REST, Kafka, OpenAI‑совместимые API.
• Есть возможность интеграции через Digital Q.Integration для связи с внутренними системами — трекерами задач, CRM, базами данных, корпоративными порталами.
• Настроенные агенты могут публиковаться в виде отдельных микросервисов на Go, что упрощает их встраивание в существующую ИТ‑архитектуру и независимое масштабирование.

Предусмотрены два основных формата работы, чтобы покрыть потребности от пилота до промышленной эксплуатации:

• Разработка и тестирование — ограниченное число агентов, стандартная поддержка. Подходит для пилотных проектов и оценки платформы.
• Промышленная эксплуатация — неограниченное число агентов, SLA 24/7, возможность развертывания on‑premise. Предназначен для полноценного внедрения в критически важных бизнес‑процессах.