OffDeal
Точность внутренней оценки с 25% до 85% (переход на Agent SDK дал 25%->60%, доработка MCP и промптов - до 85%)
Бизнес-задача
Бизнесы с прибылью $1-20 млн - крупнейший сегмент по числу сделок и наименее обслуживаемый
Что внедрили
Archie - единый агент вместо 12+ отдельных процессов: поиск покупателей, подготовка материалов, работа на всех стадиях сделки
Измеримый эффект
Точность внутренней оценки с 25% до 85% (переход на Agent SDK дал 25%->60%, доработка MCP и промптов - до 85%); сбои API от переполнения контекста упали до нуля; 5-8 параллельных сделок на банкира; питч-дек за час вместо 30-40 часов команды; за первый год 8 сделок на $91 млн силами двух человек
Как измеряли
Собственный внутренний бенчмарк на реальных данных сделок (10-100+ млн токенов контекста), композитная оценка по качественным и количественным рубрикам
Сроки: Первый год работы фирмы
Цифры взяты из публикации компании (кейс) и не проверялись независимо. Оценивайте достоверность по описанию методики выше. Первоисточник
Хотите так же?
Как проектировать такие внедрения - от первого автономного цикла до команд ИИ-агентов - разбираем в бесплатном флагманском курсе.
Курс Graph Engineering