# Управление AI-ассистентами в большой компании

Canonical: https://new.kt-team.ru/ai/enterprise-agent-management

Source: https://www.kt-team.ru/ai/enterprise-agent-management

Десятки ассистентов требуют системы управления: кто владелец, какие данные доступны, какие действия разрешены, как проверяется результат, где хранится память и как расследуются ошибки.

## Когда ассистентов становится много

KT.Team строит такой контур как часть корпоративной архитектуры, а не как разрозненные эксперименты.

## Что входит в enterprise-контур

- реестр ассистентов: владелец, роль, права, интеграции и зона ответственности;
- корпоративная память: документы, регламенты, решения, история проектов и рабочие инструкции;
- AgentOps: логи, контроль качества, evals и трассировка действий;
- безопасность: доступы, контуры данных, согласования и аудит;
- интеграции: Jira, Git, 1С, DWH, Slack, почта, ЭДО и внутренние API.

## Как измеряем результат

Результат измеряется не количеством агентов, а изменением работы компании: меньше ручных согласований, быстрее подготовка документов, меньше ошибок в данных, короче онбординг команд и прозрачнее ответственность за решения.

[Sloy — корпоративная память](/ai-products/sloy)