AI · AGENTS · AUTOMATION
AI, который умеет не только отвечать, но и работать с системой.
Создаём AI-интерфейсы и автоматизации с доступом к проектам, файлам, поиску и инструментам. При необходимости подключаем локальные модели и собственную инфраструктуру.
UNISTORM / AI-AUTOMATION
01AI workspace / assistants
02Подключение LLM API
03Локальные модели / LM Studio
04RAG и работа с файлами
05Web Search
06Tool / Connector layer
production-oriented workflow
Strategy→Design→Development→Integrations→Production
SCOPE
Что входит в работу
Состав проекта формируется под задачу. Не обязательно покупать весь набор — можно начать с отдельного этапа.
Подключение LLM API
Локальные модели / LM Studio
RAG и работа с файлами
Web Search
Tool / Connector layer
Автоматизации и агенты
Изоляция проектов и доступов
PROCESS
Как строим проект
Итерационный подход: каждый этап должен давать проверяемый результат, а не просто «процент готовности».
Use case
Определяем, где AI действительно экономит действия или улучшает доступ к данным.
Контекст
Проектируем источники данных, память, файлы и ограничения.
Инструменты
Подключаем API, поиск, GitHub, CMS или внутренние сервисы.
Контроль
Добавляем права, логи, fallback и наблюдаемость.
PROOF / REAL PROJECTS
Проекты из портфолио
Не шаблонные концепты — реальные системы и сайты, которые вошли в портфолио UniStorm.
UniStorm AI
Рабочее AI-пространство: модели, проекты, файлы, поиск, локальные LLM и подключаемые инструменты.
Открыть кейс →
Smart Market Hunter
Исследовательская торговая платформа с hypothesis pipeline, paper/sandbox/proven стадиями, аналитикой и автоматическим supervisor-контуром.
Открыть кейс →FAQ
Частые вопросы
Можно использовать локальную модель?+
Да. В UniStorm AI уже используется сценарий подключения LM Studio и локальных LLM.
AI может работать с файлами и сервисами?+
Да, если для них предусмотрены безопасные инструменты и права доступа.
Нужно ли начинать с большого AI-проекта?+
Нет. Можно начать с одного узкого сценария и расширять систему после проверки пользы.
START A PROJECT
Обсудить AI и автоматизация
Опишите задачу своими словами. На первом шаге достаточно контекста: что нужно сделать, что уже есть и какой результат ожидаете.