Франчайзинговая сеть · 2025LangGraph · OpenAI · Python · Postgres

СистемаAI-агентовдляуправленияфранчайзинговойсетью

Для сети из 180 точек внедрили систему из 12 AI-агентов для продаж, поддержки, закупок и маркетинга — чтобы сократить ручную нагрузку back-office и связать процессы в единую управляемую модель.

Задача

Франчайзинговая сеть из 180 точек. Back-office рос быстрее выручки, стандарты расползались между регионами. Нужна была не «автоматизация задач», а система, которая держит процессы целиком и не зависит от человека на точке. Мы запустили агентную ОС: 12 агентов, один оркестратор, одна панель.

Контекст

Проблема

В back-office — 40 человек. 70% времени уходит на рутину: сверки, переписки с поставщиками, формирование отчётов.

Ограничения

Нельзя ломать существующие интеграции с 1С и SAP. Безопасность — внутренний контур.

Цель

Сократить ручные операции на 60%+ без увольнений: высвободить людей на переговоры и развитие.

Было → Стало

Ручные операции в back-office

До запуска

—40 человек в back-office
—70% времени — рутина и сверки
—Отчёты собираются вручную по 3 дня
—Каждый рост = новый найм

6 недель

Через 6 недель

+40 человек работают на росте, а не на рутине
+12 агентов закрывают рутину
+Отчёт собирается за 10 минут
+Рост без нового найма

Таймлайн проекта

Запустили за 6 недель

От первого созвона до первого продакшн-запуска. Без «фазы 2» и бесконечных итераций.

Неделя 1—2

W1—2

Discovery

Нашли 18 процессов под агента. Зафиксировали метрики и baseline.

Неделя 3

Design

Архитектура: 1 оркестратор + 12 агентов. Прописали роли и SLA.

Неделя 4—5

W4—5

Build

Реализовали агентов и коннекторы к 1С, SAP, почте. Тесты на живых данных.

Неделя 6

Launch

Запустили в бою. Передали панель KPI команде заказчика.

Что сделали

Как это собрали

Discovery

За 2 недели нашли 18 процессов, которые агент закроет быстрее человека.

Оркестратор

Один «мозг» на LangGraph маршрутизирует задачи между 12 агентами. Логирование каждого действия.

Интеграции

Прямые коннекторы к 1С, SAP, почте, Telegram. Без middleware, без вендор-лока.

Панель KPI

Одна метрика — доля ручных операций. Снижение видно в реальном времени.

Оркестратор и агенты

Оркестратор читает контекст, выбирает агента, проверяет результат. Человек — на исключениях.

01Входящая задача — оркестратор определяет агента

02Агент закрывает задачу — автоматический лог

03Панель KPI — ручные операции в реальном времени

Входящая задача — оркестратор определяет агента

Агент закрывает задачу — автоматический лог

Панель KPI — ручные операции в реальном времени

Архитектура решения

Один оркестратор на LangGraph, 12 агентов с узкой специализацией, прямые коннекторы к существующим системам. Без middleware и vendor-lock.

01LangGraph-оркестратор — 1 мозг, 12 агентов, общая память

02Коннекторы 1С, SAP, почты, Telegram — в внутреннем контуре

03Логирование каждого действия — полный audit trail

04Human-in-the-loop — агент спрашивает только на исключениях

LangGraph-оркестратор — 1 мозг, 12 агентов, общая память

Коннекторы 1С, SAP, почты, Telegram — в внутреннем контуре

Логирование каждого действия — полный audit trail

Human-in-the-loop — агент спрашивает только на исключениях

Результат

Что получилось

−68%

снижение ручных операций

AI-агентов в единой системе

6 недель

от контракта до первого запуска

3× ROI

за первый квартал

«Мы не увольняли людей. Мы перестали нанимать. Back-office не рос два квартала — а оборот вырос на 40%.»

Мария Гончарова

COO, франчайзинговая сеть

Команда проекта

Igor Golikov

Lead

Vitaly Kust

Tech

James Park

Mariia Golikova

Design

Следующий кейс

Маркетинговая платформа с AI-агентами

Разработали и внедрили AI-систему: исследование рынка и конкурентов, сегментирование аудитории, офферы, посадочные и креативы, запуск перформанса в любых каналах. Один человек ведёт ×10 кампаний без потери качества коммуникации бренда.