Разработка ИИ-агентов на Kotlin
ИИ-агенты на Kotlin с интеграцией LLM — автоматизация бизнес-процессов, интеллектуальные ассистенты и RAG-системы для ваших продуктов
Обсудить проект
ИИ-агенты на Kotlin с интеграцией LLM — автоматизация бизнес-процессов, интеллектуальные ассистенты и RAG-системы для ваших продуктов
Обсудить проектНовое направление нашей команды — разработка серверного функционала для взаимодействия с ИИ-агентами и большими языковыми моделями: Claude, Grok, Gemini, ChatGPT. Пишем интеграции, настраиваем логику общения с моделями и встраиваем ИИ в продукты наших клиентов.
Подключаем Claude, Grok, Gemini и ChatGPT через API — проектируем серверный слой на Kotlin/Ktor с управлением ключами, ретраями и логированием запросов
Разрабатываем системные промпты, цепочки few-shot примеров и шаблоны для стабильного и предсказуемого поведения модели в конкретном бизнес-контексте
Retrieval-Augmented Generation — индексируем документы, векторизуем через embeddings, ищем релевантный контекст и передаём его модели для точных ответов
Строим агентов с инструментами: модель вызывает функции вашего backend, работает с базой данных, делает API-запросы и принимает решения в несколько шагов
Server-Sent Events и WebSocket для потоковой передачи токенов — пользователь видит ответ по мере генерации, как в чатах с нативной поддержкой стриминга
Интегрируем ИИ-функциональность в существующие мобильные и веб-приложения клиента — чат-ассистент, автозаполнение, суммаризация и классификация контента
Серверный слой для работы с LLM: маршрутизация запросов, управление контекстом диалога, кэширование и ограничение частоты запросов на модель
Абстрагируем LLM-вызовы через единый интерфейс — переключение между Claude, Gemini и GPT без изменений в бизнес-логике приложения
pgvector, Qdrant или Pinecone — индексируем документы, находим релевантные фрагменты и обогащаем контекст перед отправкой в модель
Логируем каждый запрос с количеством токенов, временем ответа и стоимостью — дашборд расходов по пользователям и функциям
Защита от prompt injection, фильтрация нежелательного контента на входе и выходе, изоляция контекста между пользователями в мультитенантных системах
Параллельный опрос нескольких LLM, агрегация и ранжирование ответов, fallback на резервную модель при ошибке — всё через structured concurrency на корутинах без блокирования потоков и сложных колбэков
Интеграция с одной моделью, базовый диалоговый интерфейс и серверный слой — от 4 недель. Полноценный RAG-агент с Tool Use и мониторингом — от 3 месяцев
Стоимость зависит от выбранных моделей, сложности агентной логики и объёма базы знаний. Оцениваем после разбора задачи
Изучаем бизнес-сценарий, подбираем оптимальную модель по соотношению качества и стоимости, определяем архитектуру — RAG, агент с инструментами или чистый чат
Быстрый прототип с реальными данными клиента — проверяем качество ответов модели, итерируем промпты и убеждаемся, что подход работает до полной разработки
Проектируем схему хранения контекста, индексирование документов, API-контракты и стратегию fallback между моделями
Пишем серверный слой, подключаем векторную базу, реализуем агентную логику и встраиваем в существующую инфраструктуру клиента
Тестируем на реальных сценариях, оцениваем точность ответов, снижаем галлюцинации и настраиваем граничные случаи до приемлемого уровня качества
Деплой в продакшн, настройка мониторинга токенов и расходов, сбор обратной связи от пользователей и итеративное улучшение модели поведения