KT.Teamcopy as .md

Корпоративная память · LLM Wiki · Git · AI-агенты

Sloy — рабочая память для AI-агентов

Sloy собирает переписки, встречи, файлы, задачи, Git и финансы в корпоративную память, а тяжёлые документы превращает в лёгкое AI-представление.

Продукт OSNO-VAПамять в GITБез RAGДля AI-агентов
Обсудить внедрение osno-va.com/sloy

Контекст принадлежит компании

Разговор становится памятью, а память становится доступной AI-агентам

Sources llm-wiki Agents
2-3Kтокенов на обычную операцию
No RAGllm-wiki вместо случайных чанков
Gitпамять под контролем компании
APIчаты, Drive, Jira, Git, финансы

Sloy делает компанию доступной для AI-агентов: рабочий след из чатов, встреч, документов, задач, кода и финансов превращается в проверяемую память по проектам, людям и решениям.

Компания становится доступной для агентов

Sloy связывает источники, память, регламенты, финансы и действие

01

Источники

чаты, почта, Drive, Plaud, Jira, Git, 1С, банки

02

Память

проекты, клиенты, сотрудники, решения, месячные сводки

03

Регламенты

общий словарь: Epic, L30, TTU, MARGIN, ИПР

04

Финансы

P&L, ДДС, БДДС, план-факт, маржа, оплаты

05

AI-агенты

понимают контекст, задают вопросы, готовят действия

06

Действие

ответ клиенту, контроль, проводка, эскалация, решение

Корпоративная память

Разговоры, документы и задачи становятся контуром понимания

Люди не меняют привычные системы

Google Docs, CRM, таск-трекеры, почта и переписки продолжают жить там, где удобны людям. Sloy забирает рабочий след и связывает его с проектами, клиентами, сотрудниками и решениями.

Память становится машинно-читаемой

README, короткие markdown-файлы, история изменений, месячные сводки и ссылки на исходники хранятся в корпоративном GIT. Такой контекст удобно читать агенту и проверять человеку.

Оригинал остаётся источником истины

Google Docs, Sheets, PDF, презентации и транскрипты сохраняются как исходники. Агент читает лёгкую версию, а к оригиналу возвращается для проверки спорного фрагмента.

Контекст принадлежит компании

Знания не остаются в личных чатах сотрудников и не теряются при смене людей. Компания видит, что произошло, кто принял решение и на каких фактах оно основано.

Wiki вместо RAG

Знания компилируются в llm-wiki, а не извлекаются заново на каждый вопрос

No RAG

Sloy не ищет случайные чанки в момент ответа. Контекст заранее превращается в связанный набор коротких markdown-представлений.

Source of truth

Оригинальные документы, письма, встречи и задачи остаются неизменяемыми источниками истины.

Context access

Агент сначала читает карту проекта, месячные сводки и релевантные страницы, поэтому видит накопленный синтез.

Anti-hallucination

Ответ опирается на проверяемые страницы и ссылки на исходники, а противоречия фиксируются в памяти проекта.

Вопрос сразу собирает контекст

Компания получает ответы, для которых раньше вручную собирали чаты и файлы

Что сейчас с проектом A?

Агент собирает последние решения, риски, открытые вопросы, ответственных и следующий шаг.

Где клиент это согласовал?

В ответе есть письмо, сообщение, встреча, документ или задача, где появилось подтверждение.

Где просела маржа?

Sloy сравнивает план/факт, выручку, трудозатраты, расходы и договорённости.

Что произошло за месяц?

Система собирает сделанные работы, спорные места, поручения и динамику по деньгам.

AI-продукт

Посмотреть Sloy

Полная продуктовая страница Sloy с примерами источников, вопросов и архитектуры памяти — на osno-va.com/sloy.

Открыть Sloy clients@kt.team