ИИ Агенты

ИИ-агенты, которые работают на вашей GPU

Автономные агенты на open-source LLM. Запускаются на арендованной у QuData видеокарте, живут в ваших мессенджерах и не отдают данные в чужое облако.

ИИ-агенты на собственной GPU

Агент — это не чат-бот. Он получает цель, планирует шаги, вызывает инструменты и доводит задачу до результата. На арендованной у QuData видеокарте всё это работает без передачи данных в чужой облачный API.

Запросы и ответы остаются на вашей мощности — без vendor lock-in и утечек в сторонние LLM-сервисы. Это критично для финансовых данных, медицинских записей, юридических документов и внутренней документации. Вы платите за час GPU, а не за каждый токен. На интенсивных нагрузках арендованная у QuData NVIDIA A100 или H100 обходится в 3–5 раз дешевле сопоставимого облачного API и отвечает быстрее за счёт локального инференса. Агенты — open source, поддерживают OpenAI-совместимый API и протокол MCP, разворачиваются одной командой и подключаются к мессенджерам, CRM и инфраструктуре через webhook и REST.

Выберите агента под свою задачу

OpenClaw

Личный ИИ-ассистент на вашей GPU-инфраструктуре
374k
TypeScriptMIT

Open-source ассистент, который живёт там же, где и вы: WhatsApp, Slack, Discord, Telegram, iMessage. Работает локально на вашей видеокарте — данные не уходят в чужое облако.

Live Canvas22+ каналов общенияmacOS, iOS, AndroidA2UI

Hermes

Самообучающийся агент, который растёт вместе с вами
167k
PythonMIT

Open-source агент от Nous Research с замкнутым контуром обучения: создаёт навыки из успешных запусков, помнит ваши предпочтения и связывает мессенджеры, CRM и инфраструктуру в один автономный поток.

Память между сессиямиCron-автоматизацииTelegram, Slack, CLISandbox

ИИ-агенты для бизнеса и корпоративной инфраструктуры

ИИ-агенты от QuData — это автономные интеллектуальные системы, которые не просто отвечают на запросы, а выполняют задачи от начала до результата. В отличие от чат-ботов, агент получает цель, самостоятельно планирует действия, вызывает инструменты и контролирует выполнение. Такое решение подходит для автоматизации бизнес-процессов, обработки данных и интеграции с корпоративными системами. Благодаря этому подходу ИИ-агенты становятся полноценным инструментом, а не интерфейсом для общения.

Ключевое преимущество — запуск ИИ-агентов на собственной или арендованной GPU (NVIDIA A100 и H100) без передачи данных во внешние облачные API. Все запросы и ответы остаются внутри вашей инфраструктуры, что исключает утечки и снижает зависимость от сторонних сервисов. Это особенно важно при работе с финансовыми данными, медицинскими записями, юридическими документами и внутренней корпоративной информацией. Вы сохраняете полный контроль над данными и архитектурой решения.

Экономическая модель также выгодно отличает QuData: вы платите за часы работы GPU, а не за токены, что делает использование ИИ-агентов в 3–5 раз дешевле при высокой нагрузке. Решение основано на open source, поддерживает OpenAI-совместимый API и протокол MCP, легко разворачивается одной командой и интегрируется через webhook и REST. Это позволяет быстро внедрить ИИ-агентов в существующие системы — от CRM до мессенджеров — и масштабировать их под задачи бизнеса.

FAQ

Частые вопросы об ИИ-агентах

Что такое ИИ-агент и чем он отличается от чат-бота?

Чат-бот отвечает текстом. ИИ-агент действует: получает цель, планирует шаги, вызывает инструменты, исправляет ошибки и доводит задачу до результата. Без человека на каждом этапе.

Будут ли мои данные в безопасности?

Да. Агент работает на арендованной у QuData GPU. Сообщения, документы и ключи остаются на вашей мощности и не уходят в сторонние LLM-сервисы. Это критично для финансов, медицины, юридических документов и внутренней документации.

Что конкретно умеет ИИ-агент?

Обрабатывать обращения и маршрутизировать задачи, мониторить системы и отвечать на алерты, парсить и структурировать данные, писать и ревьюить код, собирать сводки из множества источников, выполнять сценарии по расписанию.

Почему аренда GPU выгоднее облачных API?

Вы платите за реальный час работы, а не за idle. На интенсивной нагрузке арендованная у QuData A100 или H100 обходится в 3–5 раз дешевле сопоставимого облачного API, при этом отвечает быстрее.

Как быстро запустить агента QuData?

Берёте GPU в аренду, ставите агента одной командой и подключаете каналы. Через минуту после старта агент уже принимает события и выполняет задачи.

Можно ли расширять агента под свои процессы?

Да. Оба агента поддерживают OpenAI-совместимый API и протокол MCP. Добавляете собственные инструменты и скиллы без переписывания ядра.