AI-агенты и автоматизация для бизнеса

Превращаю рутину бизнеса в рабочего AI-агента

Проектирую и внедряю AI-агентов, RAG-системы и Telegram-ботов, которые снимают с команды рутинные задачи. Рабочую демо-версию показываю за дни, а не за месяцы.

Что можно автоматизировать
Заявки и письма Поиск по документам Разбор переписки и саммари Напоминания
Портрет Кирилла Томенко
Кирилл Томенко 15+ лет в управлении бизнесом · 2 года в Python / AI 7+ проектов · открытый код на GitHub
SCANAI Automation Scanner

Есть задача, которую сотрудники делают вручную?

Опишите рутинный процесс — я покажу, где в нём может работать AI.

Оценка выполняется локально в браузере — описание задачи никуда не отправляется.

01Почему со мной

Что вы получаете, кроме кода

Код — инструмент. Для бизнеса важнее предсказуемость: правильно понятая задача, быстрый первый результат и бюджет, который не растёт по ходу работы.

Опыт управления

Смотрю на задачу глазами владельца

15+ лет в управлении до перехода в разработку: автоматизация оценивается тем, сколько времени и денег она экономит команде, а не тем, насколько модная технология.

Скорость

Первый результат — за дни

От согласованного технического задания до рабочей демо-версии — несколько дней. Вы проверяете идею на практике до запуска полного проекта.

Прозрачность

Цена и сроки — до старта

Стоимость и сроки фиксируются до начала работ. Никаких «доработок по факту» и скрытых часов — вы заранее знаете, за что платите.

Проверяемость

Код можно изучить до сотрудничества

Все проекты открыты на GitHub — качество работы видно по коду ещё до первого сообщения, а не только по обещаниям.

02Портфолио

Что я уже строил

Выборка из портфолио: каждый проект открыт на GitHub — какой рутине он посвящён и как решает её, видно из одной строки.

Knowledge System~/projects/knowledge-system
Ответы на вопросы по базе знаний команды с гибридным поиском (BM25 + векторный) и прозрачным контролем качества: если источник не найден — ответ честно помечается как требующий проверки.
RAGFastAPILive demo ↗
AI Knowledge Assistant~/projects/ai-knowledge-assistant
Поиск нужного документа занимает часы. AI-ассистент отвечает на вопросы по корпоративной базе знаний, а данные компании не покидают локальный контур.
RAGLocal deploy
Docling RAG Bot~/projects/docling-rag-bot
Документы удобно искать прямо в мессенджере. Telegram-бот находит и разбирает документы, включая сложные ML-модели на бэкенде.
TelegramRAG
Smart Memory Bot~/projects/smart-memory-bot
Ассистент обычно «забывает» контекст после диалога. Этот бот помнит договорённости, сам ставит напоминания и ночью консолидирует память.
АгентПамять
Team Chat Agent Bot~/projects/team-chat-agent-bot
Важные решения тонут в длинных рабочих чатах. Агент индексирует переписку группы: отвечает на вопросы по истории и сам готовит саммари.
Групповые чатыСаммари
Recipe RAG Agent~/projects/recipe-rag-agent
Эксперимент с персонализацией: RAG-агент поверх открытой базы рецептов TheMealDB подстраивается под вкусы пользователя.
RAGПерсонализация
Кирилл Томенко, Python/AI-разработчик
15+ лет в управлении бизнесом
2 года практики в Python / AI-разработке
03Обо мне

Разработчик, который сам был заказчиком

До кода я управлял бизнесом — и знаю, как выглядит задача с другой стороны стола: бюджет, сроки, риски, ответственность за результат перед командой.

Поэтому в разработке я в первую очередь спрашиваю «зачем это нужно бизнесу», а уже потом — «на чём это писать». Собираю AI-агентов, RAG-системы и Telegram-ботов, которые решают конкретную рабочую задачу, а не демонстрируют технологию ради технологии.

Все проекты — в открытом доступе на GitHub, чтобы вы могли оценить качество кода до начала сотрудничества.

04Следующий шаг

Опишите задачу — обсудим, что можно автоматизировать

Отвечаю в Telegram лично, обычно в течение нескольких часов. Достаточно пары строк в свободной форме — какой процесс съедает время у вашей команды. Дальше вернусь с вопросами и оценкой сроков.

$ agent status → готов принять новую задачу ✓