Разработка портала самообслуживания требует глубокой проработки архитектуры, чтобы система была масштабируемой и безопасной. Мы строим решения на базе микросервисов, где каждый компонент выполняет строго определенную функцию, обеспечивая надежность всей платформы.
Без грамотной архитектуры портал превращается в монолит, который сложно обновлять и интегрировать с новыми инструментами. Это ведет к техническому долгу, частым сбоям и невозможности быстро внедрять новые функции, которые требуют современные пользователи.
В основе нашего стека лежит n8n для оркестрации бизнес-процессов и LangGraph для создания сложных цепочек рассуждений AI-агентов. Мы используем Model Context Protocol (MCP) для стандартизации взаимодействия агентов с внешними данными, что позволяет легко подключать новые источники информации без переписывания кода.
На практике это выглядит как модульная система: фронтенд взаимодействует с API-шлюзом, который направляет запросы к агентам. Агенты, используя векторный поиск в Qdrant, извлекают контекст и принимают решения. Все данные хранятся в PostgreSQL, а кэширование частых запросов в Redis минимизирует нагрузку на LLM.
Для развертывания мы используем self-hosted инфраструктуру, что дает полный контроль над данными. Мы настраиваем vLLM для эффективного инференса моделей, обеспечивая низкую задержку ответов. Весь процесс разработки включает CI/CD пайплайны для автоматического тестирования и деплоя новых версий агентов.
Преимущества такого подхода — высокая отказоустойчивость, возможность легкого масштабирования при росте трафика и полная независимость от сторонних облачных провайдеров. Вы получаете систему, которая работает стабильно и предсказуемо.
Оставьте заявку или пришлите ТЗ на tz@pipebot.ru — прототип готов за 24 часа.