Коммерческая оценка: три варианта платформы ИИ-агентов

Заказчик: Онлог Систем

Основание: ТЗ «Платформа ИИ-агентов», в. 2.0

Дата: 15 июля 2026

Статус: укрупнённая оценка (без детализации работ)

Оценка в человеко-часах.

С — серверная часть; И — интерфейсы (React, стили, вёрстка); Σ — итого.

Контуры системы (одно решение):

КонтурСайт и личный кабинетCRM (Битрикс24)
Тестовыйonlog.softwarecenter.ruonlog24.softwarecenter.ru
Боевойonlogsystem.comonlogsystem.online

1. Сводка по вариантам

ВариантСутьС (от)С (до)И (от)И (до)Σ (от)Σ (до)
1. МВПМинимально рабочий контур: один агент, облачная модель, чат280380140200420580
2. Полная на облаке (Claude / GPT) + агентские надстройкиПлатформа по ТЗ (этапы 0–3), облачные модели9941 3815867991 5802 180
3. Полная на локальной модели (Qwen / DeepSeek и аналоги)Всё из варианта 2 + своя локальная модель1 2941 8416468991 9402 740

Ориентир по срокам (1 человек ≈ 140–160 ч/мес):

ВариантЧеловеко-месяцы (ориентир)
1. МВП3–4
2. Полная на облаке10–14
3. Полная на локальной модели12–17

2. Что входит в каждый вариант

Вариант 1. МВП

ВходитНе входит
Вход в систему и базовые ролиПолный конструктор агентов
Одна база знаний, простой поиск по документамАгенты ВЭД и ТН ВЭД «под ключ»
Один агент (Общий бот-консультант)Суперагент и сложные цепочки
Чат на сайте / в личном кабинетеПолноценные интеграции: почта, тяжёлый Битрикс24, очереди
Одна облачная модель (GPT или Claude)Локальная модель
Базовый журнал запросов и ответовАналитика, A/B, эталонные кейсы, распознавание сканов

Вариант 2. Полная на облаке (Claude / GPT) + агентские надстройки

ВходитНе входит
Этапы 0–3 по ТЗ: платформа, конструктор, формыЛокальный контур моделей (этап 4)
Агенты: Общий бот, ВЭД, ТН ВЭДВнешний сервис для клиентов / мультитенант (этап 5)
Автовыбор агента, уверенность, передача сотрудникуПолное распознавание сканов и фото (отдельная опция)
Интеграции: Битрикс24, почта, тикеты, выгрузкиДообучение моделей
Облачные модели (Claude и/или GPT)
Объяснимость ответа, журналы, роли

Вариант 3. Полная на локальной модели (Qwen / DeepSeek и аналоги)

ВходитДополнительно к варианту 2
Весь объём варианта 2Развёртывание и обслуживание локальной модели
Адаптер и выбор локальной модели по агенту
Очереди, стабильность, запас по нагрузке на своём железе
Документация по эксплуатации локального контура

Добавка к варианту 2: примерно +360–560 часов (в основном серверная часть).


3. Важная оговорка по моделям

СхемаК какому варианту относится
ChatGPT / Claude / DeepSeek / Grok по облачному APIВариант 1 или 2 (не вариант 3)
Своя локальная модель (Qwen, DeepSeek и т.п. на сервере заказчика)Вариант 3

Если DeepSeek или Qwen используются только через облачный API, по трудозатратам это ближе к варианту 2, а не к варианту 3.

Отдельно оплачиваются: токены облачных моделей и/или железо под локальную модель — в часы оценки не входят.


4. Как соотносится с предыдущей оценкой

Этот документПредыдущее КП
Вариант 1. МВПУрезанный старт (не полный «вариант А»)
Вариант 2. Полная на облаке≈ «Вариант А» (этапы 0–3), 1 580–2 180 ч
Вариант 3. Полная на локальной моделиВариант А + опция «этап 4 / локальные модели»

«Вариант Б» из предыдущего КП (интеграция и дизайн, если ИИ-ядро у заказчика: 440–680 ч) в эту тройку не входит — это другой способ разделения работ с заказчиком.


5. Рекомендация для выбора

Частый путь: МВП → полная на облаке → при необходимости локальная модель.


6. Допущения


Документ предназначен для выбора направления в коммерческом предложении. Детальная смета по выбранному варианту готовится отдельно.