Маверик: 100 000 обращений за 2 месяца — как построить агентную платформу, которая доводит 90% задач до результата без человека

Когда AI перестаёт отвечать текстом и начинает выполнять действия, одного LLM API уже недостаточно.

Нужно научить агента декомпозировать задачу, выбирать инструменты, работать с корпоративными системами, выполнять код, соблюдать права пользователя, запрашивать подтверждение для опасных операций и проверять собственный результат.

За четыре месяца мы построили Маверик — собственную агентную платформу X5.

Сегодня на платформе:

— 8 000+ пользователей; — 100 000+ обращений за два месяца; — 50+ подключённых корпоративных систем; — 250+ доступных агенту инструментов; — 100+ автоматизаций по расписанию; — 90% задач доводятся до результата без участия человека.

В докладе разберём архитектуру платформы: от пользовательского запроса до выполнения tools, проверки результата и фиксации действий в audit log. Покажем, какие решения позволили масштабировать платформу, не превращая каждого нового агента в отдельный интеграционный проект.

Что получит слушатель

После доклада слушатель сможет:

— спроектировать pipeline от пользовательского запроса до выполненного действия; — отделить agent core от моделей и интеграций; — собрать расширяемый tool layer; — определить, какие операции требуют human approval; — организовать выполнение кода в sandbox; — добавить model fallback без потери состояния задачи; — разделить executor и controller; — переводить диалоговые запросы в повторяемые workflow; — выбрать метрики, которые показывают реальную пользу агента.