Fractal Agents AI

Обсуждение (6)

Перейти

Для кого:

1. Разработчики и компании, использующие ИИ в продуктах.
2. Создатели контента, медиа и любые пользователи с многошаговыми задачами.
3. Маркетинговые агентства, бизнес-аналитики.

Проблема:

Агрегаторы: предоставляют просто доступ к популярным LLM, а пользователям нужные конечные сборки ИИ-агентов, готовые решения.
Пользователь вынужден сам подбирать LLM под задачи. Это долго и дорого.

Решение:

1. Мультиагентная система: ИИ-агенты сами выбираются (LLM, VLM, инструменты) в нужный момент.
2. Под капотом ИИ-агенты, а не промпты: копирайтер, рисечер, маркетолог, математик.
3. Без кодинга

Преимущества:

1. Десятки ИИ-агентов и сотни возможных комбинаций в реальных приложениях
2. Больше не нужно выбирать между ценой, качеством и скоростью: система сама улучшается на основе RL
3. Paid и free нейросети

Выбирайте Fractal Agents AI, а не агрегаторов LLM: целый оркестр ИИ-агентов, который экономит время и деньги, особенно в задачах инженерии и работы с документами и отчетами

Перейти

Дополнительно:

Возможность добавить свой сервис как агента или интеграцию

Статус проекта:

🔥Хочу максимальную прожарку

Самые частые и сложные задачи в маркетинге, которые текущие LLM и ChatGPT не решают

🤝Ищу партнерства и коллабы

Интеграторов

Есть бесплатные опции

Штаб-квартира: Ростов-на-Дону

Подробнее

Охотники: 5

Основатели: 17

Пользователи: 22

Основатель

Vic Nosko Написать

Еще проекты из этой области

Обсуждение

6 комментариев

Популярные

Новые Старые

Межтекстовые Отзывы

Посмотреть все комментарии

Павел Райтер

leadburn.ru

29 дней назад

Сильная идея, особенно зашёл переход от “выбора моделей и промптов” к готовым агентам, которые решают задачу под ключ, это действительно следующий шаг для рынка.

Интересно, в какой момент пользователи начнут доверять системе полностью отдавать оркестрацию агентов и перестанут контролировать процесс вручную, и что станет ключевым фактором такого доверия? Было бы интересно пообщаться, напишите мне в тг pavellriter, есть несколько людей и интеграторов, кому это может быть актуально.

Желаю вам нащупать чёткий PMF и собрать вокруг продукта сильную экосистему 🚀

Основатель

Vic Nosko

fractalagents.ai

29 дней назад

Ответ на Павел Райтер

Спасибо, очень крутой вопрос, потому что он на стыке продукта и технологии.
Краткий ответ в том, что этот критерий доверия/трудоемкости в целом измеряется числом попыток в среднем до момента, когда пользователь получил результат.
Причем под результатом я понимаю и само качество ответа сервиса(зависящее от числа и крутости Ai-агентов), и скорость этого ответа, и стоимость всего запроса.

Если говорить про LLM типа DeepSeek, Kimi, Perplexity и многие другие такие сервисы – они дешевые и даже бесплатные, но как правило, качество хромает в когорте сложных задач.
И мне по своему опыту требуется около 3-7 итераций, прежде чем я получу нормальный результат, и без гарантии.
У нас в Fractal Agents AI можно результат за 2-5 итераций, и да, многое зависит от фидбека пользователей – в частых кейсах мы уже видим доверие системе и малое количество повторных запросов, в сложных, многошаговых, когда нужно собрать информацию, сделать анализ, написать отчет, сделать потом аналитику по многим таблицам и пр – тут труднее и в основном тут есть вопрос к самому способу коммуникации с сервисом – люди хотят агента уточнения, чтобы он помогал юзеру формулировать вопрос и спрашивал информацию, которой не хватает, human in the loop.

В общем для b2c и b2b ответ очень разный – бизнес хочет высокого уровня стабильности работы агентов. А обычные пользователи – хотят скорости и более лояльны к качеству)

А вообще мы разработали сложные алгоритмы с RL которые улучшают цепочку работы агентов, выступаем на эту тему на мероприятиях и ИИ конференциях.

Лев Шилов

focusy.pro

29 дней назад

Тема живая – мультиагентные системы это горячее направление, все в него лезут от бигтеха до инди. Идея «агенты подбираются автоматически под задачу» – правильное упрощение для нетехнических пользователей.

Один вопрос на прожарку: кто основной ICP в первую очередь? По описанию целевая – разработчики, креаторы, маркетинг, аналитика – это очень разные продукты с разным UX. Фокус на одном сегменте обычно выстреливает лучше, чем попытка закрыть всех.

Успехов 🚀

Основатель

Vic Nosko

fractalagents.ai

28 дней назад

Ответ на Лев Шилов

Верно.
У нас есть несколько гипотез идеального клиента из 2х источников:
1. Есть аналитика рынка, например у OpenAi выходило исследование того как реально люди и бизнес используют LLM, и там более 30 сегментов ценности: рисеч, ответы на вопросы, проверка информации, создание отчетов и тп
Но с такими исследованиями есть проблема: что они на другом рынке сделаны.
2. Есть наш собственный опыт, наших пользователей. Да, он динамичен и неполон, но в моменте он такой:
а) это b2b и сотрудники, которые в компаниях занимаются подготовкой различных отчетов, условно это аналитики разного профиля, работающие с текущими данными – это RAG (работа с документацией, юр документами, отчетами, техподдержка сотрудников по внутренним БЗ).
У нас сейчас покупают на компанию сразу несколько аккаунтов для сотрудников.
б) это маркетинг – подготовка материалов, статей и рисеча для своего бизнеса, анализ конкурентов, сайта, ценности и пр. Это ниша большая, например аутрича у нас пока нет, вопрос к наличию агентов.

Что касается остальных сегментов: разработчики, креаторы – эти категории все же меньше, мы все же не cursor для кодинга, у нас нет плагина для IDE, а для креаторов пока нет большого набора нейросеток скажем для генерации видео и большого набора опций типа inpainting и прочего. Хотя такие запросы есть тоже, но они нечастые.

Основатель

Vic Nosko

fractalagents.ai

29 дней назад

Мы создали мультиагентную систему Fractal Agents AI специально для тех, кто устал от ручного составления промтов, выбора и тестирования LLM и долгого выбора того самого сервиса, который закроет наши маркетинговые-бизнесовые-операционные задачи.

Сейчас, в эру искусственного интеллекта так много LLM сервисов и агрегаторов, где вы можете выбирать любую языковую модель сами. Но вот проблема: как выбрать модель именно под мою задачу? Как составить эффективный промт и главное, какие ИИ-агентов и как вызывать, чтобы выполнить конечную задачу клиента? И вот эти вопросы уже нетривиальны – эти действия отнимают львиную долю времени любого пользователя.
Поэтому как правило просто берут дорогую модель (ChatGPT, Gemini, DeepSeek) и используют только ее.

Сами мы как разработчики столкнулись с проблемой агентности еще в 2020м, в проекте, где в ИИ боте требовалось вызывать различные скиллы динамически, очень точно и только тогда, когда требуется.
Fractal Agents AI на корню избавляет вас от этой проблемы, умно оркестрируя ваши запросы на нужных агентов.

Задавайте вопросы по документации компании с RAG-агентом, создавайте сложные документы с оформлением, проводите рисеч любых тем с поиском в Интернет, генерируйте видео с монтажом и музыку, корпоративные презентации с аккуратными картинками и текстом без кракозябр.

По сути, теперь вы можете создавать Ai-сотрудников из агентов, и это намного удобнее и быстрее, чем использовать просто LLM.

Ключевые преимущества:
🧠 Без кодинга — сложные задачи решаются через готовых ИИ-агентов
⚡ Система самообучается на основе RL — не нужно выбирать между ценой, качеством и скоростью
🔄 Десятки агентов и сотни комбинаций для реальных приложений

Создан командой Fractal Agents AI на опыте 10+ внедрений AI-агентов для B2B. Скоро: сохранение успешных сборок агентов, маркетплейс агентов, с возможностью добавить ваш сервис по MCP и зарабатывать на нем, скиллы для агентов

Konstantin Efimov

shieldmind.pro

27 дней назад

Если ваша система нацелена на b2b, то основным критерием при выборе будет защита ПДн и Приватных данных, тут скорее всего вы уже получали кучу запросов на это. Отсюда мой вопрос будет таким же, как вы гарантируете своим пользователям что их приватные или конфиденциальные данные не улетят в общие модели, которые как я понял система выбирает сама? Предвосхищая ответ о том что данные, отдаваемые, хранятся в РФ и вы не несете ответственности за то что пользователь передает – это не так. Трансграничная передача и передача в общедоступные LLM остается на стороне сервиса которые подставляет услуги обращения к LLM моделям, то есть это полностью ответственность сервиса.

Fractal Agents AI

О продукте

Для кого:

Проблема:

Решение:

Преимущества:

Дополнительно:

Статус проекта:

Основатель

Еще проекты из этой области