AI-агенты
Мультиагентная система диспетчеризации и маршрутизации для федерального логистического оператора
Клиент: Транспортно-логистическая компания (автопарк 1 200+ тягачей) | Срок реализации: 2.5 месяца
Проблема и бизнес-вызов
Ручное распределение 3 000+ заявок в сутки приводило к срывам окон доставки, нерациональным холостым пробегам (до 18%) и перегрузке диспетчеров в пиковые сезоны.
Реализованное ИИ-решение
Разработали автономную мультиагентную экосистему на базе LangGraph. Агент-валидатор проверяет параметры груза, Агент-геолокатор строит маршруты с учетом пробок и весогабаритных рамок, а Агент-переговорщик согласует график с водителями через Telegram.
Достигнутые бизнес-результаты
-14%
сокращение холостого пробега автопарка
3.5 мин
среднее время назначения рейса (было 45 мин)
+28%
рост пропускной способности автопарка без закупки новых машин
48 млн ₽
чистая экономия на топливе за первые 9 месяцев
Технологический стек
LangGraph
Python
FastAPI
PostGIS
OR-Tools
Docker
RabbitMQ
Хотите аналогичный результат?
Мы изучим процессы вашей компании и предложим архитектуру внедрения с оцифрованным ROI.
Направление услуги:
AI-агенты и автономные воркфлоу →
Другие кейсы агентства
RAG и Базы знаний
Интеллектуальная RAG-система анализа 2.5 млн страниц проектной документации для нефтегазового холдинга
Крупный добывающий и инжиниринговый холдинг
Инженеры тратили до 4 часов в день на поиск регламентов, спецификаций оборудования и протоколов испытаний в разрозненных архивах сканов, чертежей и PDF-документов за 15 лет.
Срок: 3 месяца
Читать кейс →
Голосовой ИИ
Голосовой AI-ассистент записи на прием и консультаций для сети многопрофильных медицинских клиник
Сеть из 24 медицинских центров в ЦФО
В утренние часы до 35% звонков пациентов сбрасывались из-за перегрузки колл-центра. Пациенты уходили к конкурентам, а стоимость привлечения лида росла.
Срок: 1.5 месяца
Читать кейс →
Экосистема b2b-платежей и цифровой банк для предпринимателей
Рост клиентской базы до 300 000 мерчантов привел к 6-кратному росту затрат на операторов поддержки. Среднее время ожидания ответа в чате выросло до 18 минут.
Срок: 2 месяца
Читать кейс →