Личный
Для физических лиц, разработчиков и небольших команд — в облаке LLMBox.
Развёртываниеоблако LLMBox
Агенты и RAGбез ограничений
Оплатапо запросам, ₽
Поддержкачат сообщества
LLMBox — удобный конструктор ИИ-агентов с RAG, MCP и воркфлоу. Собирайте агентов без кода, подключайте внешние и self-hosted LLM, разворачивайте On-premise или в облаке — данные остаются в вашем периметре.
Всё для сборки ИИ-агентов — уже в платформе: модели, знания, RAG, агенты, MCP и воркфлоу. On-premise или облако — без интеграционного зоопарка.
Внешние и self-hosted LLM в одном каталоге: лимиты, доступность, статистика вызовов по каждой модели.
Загрузка файлов и S3-бакетов, версионирование и автоиндексация по расписанию.
Эмбеддер, реранкер, рефрейзер — конструктором. Доступ к RAG по API — только с токеном.
Промпт, модель, знания и инструменты — в конструкторе ИИ-агентов собирается за минуты и тестируется в песочнице.
Инструменты по протоколу MCP: базы, трекеры, внутренние API. Права — на уровне каждого агента.
Мультиагентные сценарии: маршрутизация, ветвления, эскалация на человека — без строчки кода.
Внешняя по API-ключу или локальная через OpenAI-совместимый эндпоинт. Проверка доступности — автоматически.
Документы индексируются в базу знаний, RAG-пайплайн собирается из эмбеддера, реранкера и LLM.
Промпт, знания, MCP-инструменты. Тестируйте в песочнице с настройкой температуры и лимита токенов.
Агент получает API-эндпоинт. Мониторинг, логи и статистика вызовов — по каждому запросу.
Агенты, статусы, запросы и модели — в одной панели. Так выглядит рабочее пространство команды в LLMBox.
Роутер принимает запрос и передаёт его нужному агенту. Каждый шаг — в логах, каждая передача — под контролем.
Конструктор ИИ-агентов LLMBox разворачивается On-premise, в private cloud или в облаке. Модели, базы знаний и логи живут на ваших серверах — чужой вендор не видит ни запросов, ни данных.
Внешние API и self-hosted модели через OpenAI-совместимый эндпоинт. Меняйте модель под агентом — без переписывания промптов и пайплайнов.
Провайдер LLM-доступа с OpenAI-совместимым API — удобный способ подключить внешние модели к LLMBox. Один эндпоинт, биллинг в рублях.
Конструктор ИИ-агентов — в облаке или On-premise. Цена зависит от нагрузки и моделей; биллинг в рублях, договор с юрлицом РФ.
Для физических лиц, разработчиков и небольших команд — в облаке LLMBox.
Выделенный контур в private cloud — без своей инфраструктуры, с SLA.
Полностью в вашем периметре: свои серверы, свои модели, закрытый контур.
Коротко: что такое LLMBox, чем отличается On-premise от облака и нужен ли код для сборки агента.
LLMBox — удобный конструктор ИИ-агентов. В одной платформе: модели, базы знаний, RAG, агенты, MCP-инструменты и мультиагентные воркфлоу. Можно развернуть On-premise или в облаке.
Оба варианта: On-premise в вашем периметре, private cloud или облако LLMBox. Данные, модели и логи остаются под вашим контролем.
Да. Внешние API и self-hosted модели — через OpenAI-совместимый эндпоинт. Модель меняется под агентом без переписывания промптов и пайплайнов.
Нет. Агент собирается конструктором: промпт, модель, знания и MCP-инструменты. Тестирование — в песочнице, выкат — через API.
Да. On-premise и private cloud позволяют держать персональные данные и запросы внутри периметра — без передачи в чужое облако.
Покажем LLMBox на ваших сценариях: подключим модель, соберём агента в конструкторе и прогоним запросы — On-premise или в облаке, за одну встречу.