AiHummer: как устроена платформа ИИ-сотрудников, памяти и корпоративных интеграций
AiHummer — программная платформа, которая связывает языковые модели с каналами общения, корпоративными документами, памятью и инструментами. Она принимает запрос, направляет его настроенному агенту, выполняет разрешённые вызовы и доставляет ответ пользователю. Разработчик и правообладатель — ООО «АИ ХАММЕР», основанное Леоном Сокиркиным. Введение в продукт · Сведения о разработчике.
Платформа рассчитана на облачное использование и установку в инфраструктуре заказчика. Она подключает внешние модели через API и локальные модели. Выбор модели, способ размещения и конфигурация интеграций задаются отдельно: одно и то же приложение может использовать разные варианты обработки запросов.
Из чего состоит рабочая система
В документации AiHummer описаны несколько связанных частей:
- Ядро принимает сообщения, управляет обработкой и предоставляет административный API.
- Агенты содержат профили, инструкции, выбранные модели и наборы навыков.
- Знания предоставляют найденные фрагменты документов и ссылки на источники.
- Память Einstein сохраняет сведения из разговоров в форме утверждений.
- Инструменты позволяют получать информацию или выполнять действия.
- Коннекторы связывают платформу с каналами и внешними системами.
- Клиентские интерфейсы дают доступ к разговорам и управлению.
Типовое размещение включает сервис платформы и PostgreSQL. Дополнительные компоненты устанавливаются по выбранному сценарию. Обзор архитектуры.
Профиль агента и его полномочия
Каждому агенту задаются имя, роль, профиль, модель и навыки. Структурированный промпт собирается из отдельных полей и именованных секций. Такой формат позволяет изменять конфигурацию по частям, сравнивать версии и возвращаться к предыдущему состоянию. Документация описывает клонирование агентов и ведение истории изменений.
Профиль определяет ожидаемое поведение и тон ответа. Технические права устанавливаются доступными инструментами, ролями и обязательными одобрениями. Изменение текстовой инструкции само по себе не выдаёт агенту новые полномочия.
У агента также может быть политика выполнения: бюджет контекста, срок жизни сессии, ограничение числа шагов и параметры дочерних агентов. Она управляет ресурсами обработки. Самостоятельная правка агентом своего профиля предусмотрена с обязательным одобрением человека и фиксацией новой версии. Агенты и профили.
Обработка запроса и субагенты
Оркестратор собирает инструкции, разговор и доступные инструменты, затем передаёт их модели. Модель может запросить действие инструмента; система выполняет разрешённый вызов и возвращает результат в обработку. Цикл продолжается до итогового ответа или установленного ограничения.
Для отдельной подзадачи агент может создать субагента. В документации примерами названы исследование, подготовка черновика и специализированный поиск. Дочерний агент наследует модель, инструменты и права инициатора, а глубина и параллелизм ограничиваются настройками.
Также описаны опциональные стратегии планирования, рефлексии, дебатов и выбора результата из нескольких вариантов. Их использование влияет на время и расход модели, поэтому они входят в конфигурацию конкретного сценария. Оркестрация и субагенты.
Корпоративные документы и поиск
База знаний принимает документы, PDF и URL. После индексации агент извлекает релевантные фрагменты инструментом search_knowledge и использует их при формировании ответа. Ссылки позволяют вернуться к источнику утверждения. Для многошагового исследования предусмотрен deep_research, который формирует отчёт на основании нескольких обращений к знаниям.
Документация описывает коннекторы Google Drive, Microsoft Graph для SharePoint и OneDrive, Notion, Slack, S3-совместимых хранилищ, SQL и Confluence. Отдельно доступен импорт экспорта Slack. Разработчик указывает, что Google Drive проверен на живых данных; остальные коннекторы реализованы и покрыты тестами, но требуют проверки на данных конкретного заказчика.
Для семантического поиска задаются эмбеддер и векторное хранилище. Без их настройки используется резервный вариант извлечения. Точность ответа зависит от документов, индексации и модели; наличие ссылки облегчает проверку, но не подтверждает вывод автоматически. Знания и RAG.
Как работает долговременная память Einstein
Einstein извлекает сведения из разговоров как утверждения-кандидаты, связанные с исходными доказательствами. Дальнейшее сохранение зависит от режима:
auto— извлечение и продвижение по политике системы; в документации указан как режим по умолчанию.review— утверждение становится долговременной памятью после проверки человеком.off— сбор новых воспоминаний остановлен.
Системное хранилище памяти — PostgreSQL. Поверх него ведётся читаемая Markdown-проекция, используемая при просмотре и правке. При выдаче память передаётся как данные инструмента в защитной обёртке, чтобы снизить риск интерпретации сохранённого текста как команды.
Платформа также описывает объединение и уточнение памяти и обнаружение противоречий. Для семантической выдачи настраиваются эмбеддер и векторное хранилище. Память, база знаний и история разговора выполняют разные задачи: память хранит извлечённые утверждения, знания обращаются к документам, а история сохраняет ход общения. Память Einstein.
Каналы и клиентские интерфейсы
В корпоративном описании перечислены коннекторы Telegram, VK, MAX, WhatsApp, Slack, Microsoft Teams, Discord, Signal, Matrix, электронной почты, Avito, Bitrix24, ЦИАН и SIP. Доступность конкретного канала определяется установленным дополнением и лицензией. Список технологий и интеграций.
Для работы также предусмотрены веб-интерфейс, мобильные и настольные клиенты, виджет и браузерное расширение. Клиентское приложение подключается к существующему экземпляру AiHummer. В публичных карточках App Store и RuStore описаны текстовое и голосовое общение, работа с файлами и уведомления. App Store · RuStore.
Bitrix24: внутренний корпоративный мессенджер
В коннекторе Bitrix24 агент подключается как отдельный участник внутреннего мессенджера. Сотрудники могут писать ему и упоминать его в чатах. Доступ учитывает организационную структуру и разрешения учётной записи. Документация описывает реакции, редактирование и удаление сообщений, индикаторы набора и исходящие медиа.
Этот канал поддерживает внутренние чаты. Открытые линии, очередь внешних клиентских обращений и передача диалога оператору не поддерживаются. Входящие сообщения забираются коннектором через опрос, а ответы доставляются обратно в Bitrix24. Для коннектора требуется платная лицензия. Канал Bitrix24.
SIP: голосовой агент по телефонной сети
SIP-коннектор позволяет агенту принимать и совершать телефонные звонки. В его описании указаны распознавание и синтез речи, прерывание ответа звонящим — barge-in, DTMF, запись разговора и резюме после завершения. Подключение выполняется через совместимого оператора или АТС; совместимость кодеков, сигналов и маршрутизации проверяется для выбранного подключения.
Доступны облачный речевой движок Yandex и тракт local. В варианте local распознавание использует faster-whisper, а синтез по описанной конфигурации выполняется через edge-tts, обращающийся к онлайн-сервису Microsoft. Для полностью автономного речевого тракта требуется локальный TTS.
Вызов ask_assistant обращается к агенту и не является переводом на человека. Передача звонка оператору этим каналом не предоставляется. Перевод речи относится к отдельной возможности ядра и не входит в SIP-коннектор. Для установки SIP требуется платная лицензия. SIP-телефония.
Контроль действий и одобрения
Для выбранных инструментов можно потребовать согласие человека перед выполнением. Когда агент запрашивает такой вызов, обработка приостанавливается, а проверяющий видит инструмент, аргументы и контекст. Одобрение разрешает вызов с рассмотренными параметрами; отказ останавливает конкретное действие.
Документация связывает одобрения с учётом побочных эффектов и идемпотентностью: восстановление обработки после сбоя не должно повторно выполнять действие, уже отмеченное как завершённое. При взаимодействии с внешними системами используются соответствующие ключи и подтверждения. Обязательные одобрения описаны как платная возможность, доступность которой зависит от лицензии. Одобрение рискованных действий.
Удалённые задачи через Pocket Agent
Pocket Agent — дополнение для ограниченного удалённого доступа к целевой машине. Оператор выдаёт краткоживущий тикет на задачу; целевая машина проверяет подписанный bootstrap, затем сама обращается за работой исходящими соединениями и возвращает результат.
Действия ограничены белым списком, сроком тикета и журналом аудита. На целевой машине не требуется постоянный входящий порт Pocket Agent. Название обозначает агент доступа по запросу; клиент для мобильного телефона поставляется отдельно. Pocket Agent.
Пользователи, рабочие пространства и доступ
Для корпоративной аутентификации документация описывает OIDC, SAML, LDAP/Active Directory и управление пользователями по SCIM. OIDC назван рекомендуемым вариантом для промышленной эксплуатации административного API. SAML и LDAP реализованы, но требуют проверки с конкретным провайдером удостоверений или каталогом. Корпоративный SSO относится к Enterprise; локальная аутентификация доступна на всех тарифах. Корпоративный SSO.
В документации ветки v1.4 описана изоляция рабочих пространств через разделение арендаторов и PostgreSQL Row-Level Security. Для RLS используется ограниченная роль базы данных. При типовой установке с развёртыванием PostgreSQL установщиком соответствующая роль создаётся автоматически; при собственной базе или установке без root её подготавливает оператор. Состояние механизма зависит от конфигурации подключения. Изоляция арендаторов.
Размещение ядра на своём сервере даёт заказчику контроль над инфраструктурой. Маршрут данных при этом определяется всеми подключёнными службами: внешней моделью, каналом, поиском и речевыми сервисами. Например, описанный выше edge-tts остаётся онлайн-компонентом даже при локальном распознавании.
Доставка ответа после сбоя
В документации предусмотрены повторная доставка при краткой недоступности канала и восстановление безопасно продолжаемой работы после перезапуска. Пользователь должен получить завершённый ответ либо понятную ошибку, а принятый запрос не должен превращаться в несколько одинаковых видимых ответов.
При диагностике администратор проверяет состояние экземпляра и канала, историю сессии и уведомления. Для обращения в поддержку полезны время события, канал, сессия и видимая ошибка. Доставка и восстановление.
API и подключение программных клиентов
AiHummer предоставляет OpenAI-совместимый текстовый endpoint POST /v1/chat/completions. Запросы проходят с персональным API-ключом, а ответы могут передаваться целиком или потоком SSE. Поле model выбирает модель либо настроенного агента.
Документация отдельно отмечает границы совместимости: /v1/models и /v1/embeddings не предоставляются. Для изучения API доступны документация, интерактивный Explorer и OpenAPI-спецификация. Поэтому совместимость программного клиента проверяется по тем маршрутам, которые он действительно использует. API Chat Completions.
Размещение и лицензия
Дистрибутив устанавливается непосредственно в Linux под управлением systemd; Docker не обязателен. Для собственного размещения нужны инфраструктура, PostgreSQL и выбранные дополнительные сервисы. Облачный вариант предоставляет другой способ эксплуатации той же платформы. Размещение.
Права использования предоставляются по простой неисключительной лицензии. Согласно условиям на странице тарифов, бесплатный Community предназначен для некоммерческого использования; для коммерческой эксплуатации предусмотрены платные варианты. Состав каналов, корпоративной аутентификации и механизмов одобрения зависит от тарифных условий. Стоимость внешней модели, сервера и услуг внедрения относится к отдельным составляющим решения. Лицензирование · Актуальные тарифы.
История и регистрационные сведения
По опубликованной истории проекта собственная разработка началась в марте 2026 года, первая версия вышла в июле, а в августе AiHummer был выделен как продукт экосистемы Hummer Tech. ООО «АИ ХАММЕР» зарегистрировано 10 июля 2026 года. История проекта · Компания.
Разработчик указывает свидетельство регистрации программы для ЭВМ RU2026688097 от 15 сентября 2026 года и включение в российский реестр ПО под № 35274 той же датой. Сведения о реестре повторяются в карточке Soware. ИТ-деятельность · Soware.