МФТИ: ИИ-агент для экосистемы 1С:ERP

Основные статьи:

• ИИ-агенты (Агентский ИИ)
• Business Process Management
• Распознавание речи (технологии, рынок)
• Речевые технологии: на пути от распознавания к пониманию

2025: Разработка интеллектуального агента

1 декабря 2025 года Институт искусственного интеллекта МФТИ сообщил о разработке прототипа интеллектуального агента для экосистемы 1С:ERP, способного самостоятельно выполнять сложные бизнес-процессы – от анализа документов до формирования ответов в госорганы и управления данными. Система работает на базе большой языковой модели и уже готова к пилотному внедрению в компаниях.

𝓲

Фото: Институт искусственного интеллекта МФТИ

Как сообщалось, ИИ-агент построен по принципу «супервизор + инструменты». Центральный модуль на базе большой языковой модели анализирует запрос пользователя, планирует последовательность действий и делегирует задачи примерно 20 специализированным агентам. Каждый из них отвечает за отдельную функцию: анализ документа, поиск в базе данных, генерацию письма, построение графика и другие.

Разработка ИИ-агентов 1С демонстрирует переход от исследовательских экспериментов к воспроизводимым инженерным решениям для корпоративной среды. Платформа создаёт основу для автоматизации процессов, где результат можно измерить в экономических показателях: времени, качестве и точности операций. В проект заложены математические методы управления и обучения агентов, что обеспечивает предсказуемое поведение системы и возможность масштабирования под реальные бизнес-сценарии. Это шаг к системному использованию ИИ в корпоративных экосистемах. рассказал Юрий Визильтер, научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ

Решение обеспечивает глубокую интеграцию с 1С через специальное расширение конфигурации (addon), которое действует как сервер для инструментов агента. Агент понимает бизнес-объекты системы, но не выполняет посторонний код внутри 1С, что исключает обход существующих прав доступа. Все вычисления происходят внутри инфраструктуры заказчика с использованием локальной языковой модели, что обеспечивает безопасность и конфиденциальность данных.

Наше решение полностью развёртывается on-premise в инфраструктуре заказчика. Внутри системы используется локальная большая языковая модель (например, на 30 млрд параметров), поэтому все данные и вычисления остаются внутри периметра компании. Такой закрытый контур, подкреплённый enterprise-аутентификацией (уже поддерживается базовая авторизация, планируется переход на OAuth2/OIDC), обеспечивает соблюдение требований безопасности и конфиденциальности. Критически важная особенность: агент не выполняет сгенерированный им код напрямую, что исключает обход существующих прав доступа в 1С и предотвращает непредвиденные изменения данных. Добавление каждого дополнительного инструмента проходит ручную проверку и одобрение, прежде чем он включается в систему, такой подход обеспечивает дополнительный уровень надёжности и доверия к действиям ИИ. поведал Иван Сгибнев, заведующий лабораторией платформенных решений и мультиагентных систем Института ИИ МФТИ

𝓲

Фото: Институт искусственного интеллекта МФТИ

Система уже демонстрирует эффективность в реальных бизнес-сценариях:

• Автоматизация работы с ФНС: агент анализирует письма-требования от налоговой, находит в базе 1С необходимые отчёты и генерирует черновой вариант ответа.
• Интеллектуальный поиск: по запросу на естественном языке ("найди документы по оплате за 2023 год") система находит релевантные платёжные поручения, счета и акты.
• Визуализация данных: агент строит диаграммы и готовит отчёты по запросу, например, группирует суммы договоров по месяцам.
• Управление данными: система распознаёт ключевые данные из загруженных счетов и автоматически заносит информацию в базу 1С.

По словам разработчиков, благодаря встроенным функциям «рассуждения» современного LLM, система потенциально способна решать и более сложные когнитивные задачи. Например, может помогать в интеллектуальном подборе действий: советовать оптимальный способ обработки клиентского заказа, выбирать подходящий транспорт для доставки или контролировать проведение платежей на основании контекста запроса. Эти возможности открывают путь к применению 1С-агентов в широком спектре бизнес-процессов, требующих не только доступа к данным, но и элементов логики и принятия решений.

Прототип готов к адаптации под задачи конкретных организаций. Команда предлагает начать с пилотного проекта по автоматизации наиболее сложных процессов, например, обработки запросов ФНС. Микросервисная архитектура позволяет постепенно подключать новые сценарии для закупок, логистики и других бизнес-направлений.

Создание ИИ-агентов для корпоративных систем остается одним из стратегических направлений Института искусственного интеллекта МФТИ. Разработка подтверждает готовность отечественных AI-технологий к промышленному внедрению в бизнес-процессы.