Основа
Людям не нужно менять привычные системы
Google Docs, CRM, таск-трекеры, почта и переписки живут там, где удобны людям. Sloy забирает рабочий след и связывает его с проектами, клиентами, сотрудниками и решениями.
Рабочий контекст должен принадлежать компании, а не личным чатам
Sloy собирает переписки, встречи, файлы, задачи, Git и финансы в корпоративную память, а тяжёлые Google Docs, Google Sheets, PDF и транскрипты превращает в лёгкое ИИ-представление.
Собственник видит реальную ситуацию, аудит быстрее разбирает решения, знания не теряются при уходе людей, а ИИ-агенты получают контекст без чтения всего архива.
Sloy превращает разговоры, документы и задачи в лёгкий контур понимания: проект, сотрудник, деньги, решения
Sloy забирает события из источников, определяет проект, спрашивает ответственного при сомнении и складывает месячные суммаризации по каждому транспорту, проекту и сотруднику. Агент читает короткие машинные представления, а к оригиналам возвращается только для проверки спорного фрагмента.
Завтра главным читателем документов будет ИИ-агент
Исполнение задач уходит в автоматизацию. Разработчик контролирует корректность агента, PM управляет портфелем решений, а консультант формулирует правила и контекст, по которым агент действует.
Память должна быть машинно-читаемой
Рабочая память хранится в корпоративном GIT: README, короткие markdown-файлы, история изменений, месячные сводки и ссылки на исходники. Такой контекст удобно читать агенту и проверять человеку.
Человек работает через запрос и проверку
Основная работа идёт через промпт, команду или вопрос к агенту. Прямое редактирование файлов остаётся контрольным слоем: зафиксировать правило, исправить факт, проверить результат.
AI-native speed
Скорость перехода в AI-native зависит не только от модели. Компания готова к агентскому исполнению, когда её контекст переведён в машинно-читаемую рабочую память. Sloy делает этот переход продуктовым процессом, а не разовой ручной адаптацией документов под ИИ.
OSNO-VA — продукт команды KT.Team для исполняемых процессов.
Мы превращаем знания бухгалтерии в проверяемые рабочие процессы: правила, интеграции и история изменений остаются читаемыми и переносимыми для команды клиента.
Поддерживаем конкретные транспорты, а не абстрактную «базу знаний»
Sloy подключает рабочие следы там, где они уже живут. Все данные по каждому проекту хранятся в корпоративном GIT, а к проекту можно подключать сторонние репозитории. Доступ идёт от имени пользователя или организации — не нужно добавлять бота в каждый чат.
Переписки привязываются к проектам и людям
Группы, каналы, личные рабочие и клиентские переписки. Контекст связывается с проектами и людьми.
Письма становятся частью истории решений
Входящие письма, вложения, цепочки согласований, письма клиента и внутренние решения.
Файлы и встречи превращаются в лёгкую память
Папки, расшифровки встреч, документы, таблицы и аудио-заметки. Каждый документ получает лёгкое ИИ-представление.
Задачи показывают ход внедрения
Сделки, задачи, статусы, комментарии, SLA и история внедрения. Новый коннектор добавляется быстро.
Деньги отвечают на вопросы о динамике
УО, 1С, таблицы, отчёты по деньгам и внешние финансовые источники для вопросов о динамике проекта.
Код и документация в том же контуре
Проектная память в корпоративном GIT: источники, сводки, решения и ссылки. Сторонние репозитории подключаются как отдельные источники.
Роль и нагрузка сотрудника видимы
У сотрудника свой контур: роль, встречи, нагрузка, обратная связь, развитие, риски перегруза.
Новый источник без перестройки продукта
Если транспорт отдаёт данные через API, экспорт или webhook, подключаем его как новый источник контекста.
Оригинал остаётся источником истины. Агент читает быструю машинную версию
Каждый документ хранится в двух видах: оригинал как источник истины и лёгкое представление для чтения агентами. В лёгкую версию попадают структура, решения, таблицы, сущности, даты, люди, деньги, риски и ссылки на исходник.
Google Docs дают решения, а не полотно текста
Заголовки, решения, договорённости, открытые вопросы и ссылки на точные места вместо повторного чтения всего документа.
Таблицы как смысл, а не сетка
Листы, диапазоны, ключевые показатели, формулы и выводы — без контекста на пустые ячейки и оформление.
PDF и презентации в рабочий контекст
Документы разбираются на смысловые блоки, таблицы, изображения с подписями и факты, которые можно цитировать.
Встречи сразу становятся памятью
Транскрипт сжимается в решения, поручения, риски, участников и привязку к проекту или сотруднику.
Token economy
Короткая память экономит токены и снижает ошибки. AI сначала читает лёгкую версию документа и месячную память проекта. Оригинал доступен для проверки, но не забивает окно контекста и не заставляет агента каждый раз заново понимать компанию.
Принципиально обходимся без RAG: знания компилируются в llm-wiki, а не извлекаются заново на каждый вопрос
Sloy использует подход LLM Wiki, описанный Андреем Карпати (gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f): сырой источник остаётся источником истины, а агент поддерживает структурированную wiki-память с индексом, ссылками, решениями и проверяемыми фрагментами.
Не ищем случайные чанки в момент ответа
Контекст заранее превращается в связанный набор коротких markdown-представлений: проекты, люди, решения, документы, противоречия и ссылки на оригиналы.
Оригиналы не исчезают
Документы, письма, встречи и задачи остаются неизменяемыми источниками истины. Лёгкая версия нужна для быстрого чтения, а не для подмены фактов.
Индекс приводит агента к нужной памяти
Агент сначала читает карту проекта, месячные сводки и релевантные страницы, поэтому видит накопленный синтез, а не пересобирает знания с нуля.
Меньше места для галлюцинаций
Ответ опирается на проверяемые страницы и ссылки на исходники. Спорный фрагмент открывается в оригинале, противоречия фиксируются в памяти проекта.
2-3K tokens
Обычная операция потребляет 2-3 тыс. токенов, а не 20-100 тыс. Агент читает компактную wiki-память и короткие машинные представления вместо полного архива документов, переписок и транскриптов. Это снижает стоимость, ускоряет ответы и делает контекст пригодным для регулярной работы.
Компания получает ответы, для которых раньше вручную собирали чаты и файлы
Каждый ответ собирается из лёгких документов, переписок, задач, встреч, Git-контекста, финансового слоя и регламентов компании. Sloy — рабочий пульт вопросов, а не очередная база знаний.
«Что сейчас с проектом A?»
Агент собирает последние решения, риски, открытые вопросы, ответственных и следующий шаг, затем готовит короткий ответ клиенту или руководителю.
- Telegram
- Jira
- Plaud
- УО
«Что произошло за месяц?»
Sloy берёт месячную память, задачи, встречи, чаты и документы и показывает сделанные работы, спорные места, поручения и динамику по деньгам.
- Docs
- Meetings
- Finance
«Где клиент это согласовал?»
В ответе есть письмо, сообщение, встреча, документ или задача с подтверждением и ссылка на исходник для проверки.
- Gmail
- Drive
- Chat
«Оплачен ли счёт?»
Агент сверяет финансовую систему, таблицы, письма и переписку: статус оплаты, сумму, дату, закрывающие документы, ответственного и кому напомнить.
- 1C
- УО
«Где просела маржа?»
Sloy сравнивает план/факт, выручку, трудозатраты, расходы и договорённости, объясняет причину и показывает, кто должен принять решение.
- P&L
- WIP
- MARGIN
«Что важно знать по человеку?»
Контур сотрудника показывает нагрузку, встречи, обратную связь, рабочие связи, зоны риска, развитие и проекты, где человек влияет на результат.
- ИПР
- Load
- Feedback
Руководитель видит риски и потенциал по всему портфелю
Портфельный радар: где напряжение, где можно допродать, какие проблемы повторяются у разных клиентов. Например: «В каком из проектов самые напряжённые отношения с клиентом?» — Sloy сравнивает тон переписок, задержки ответов, претензии, отменённые встречи, переносы оплат и незакрытые обещания.
В каких проектах потенциал для допродаж?
Агент ищет клиентов, где уже есть доверие, повторяющиеся запросы за пределами договора, недоавтоматизированные процессы, рост объёма и понятная финансовая возможность расширения.
О каких проблемах клиенты говорят чаще всего?
Sloy группирует жалобы и сигналы по темам: скорость реакции, качество статуса, документы, ожидание решений, непонятные счета, зависшие согласования.
Что значимого произошло во время отпуска?
Для ПМа, разработчика или бухгалтера агент собирает только важное: решения, риски, изменения сроков, договорённости, эскалации, оплаты, блокеры и кому нужен ответ.
Один слой контекста закрывает руководителя, ПМа и команду
Портфель целиком
Риски, потенциал допродаж, повторяющиеся проблемы и проекты, где нужен управленческий фокус.
История без ручного сбора
Решения, обещания, клиентский тон, сроки и финансовый контекст без ручного сбора статусов.
Быстрый вход в контекст
Передача знаний, возвращение после отпуска и понимание, что изменилось, без пересказа в чатах.
Агент применяет общий словарь компании к реальным проектам, людям, перепискам и деньгам
В Sloy можно подключить регламенты: определения Epic, L10–L50, TTU, WIP, MARGIN, PROMISE, ИПР, слабой связанности и успешности проекта. Пользователь спрашивает коротко, а агент оценивает ситуацию по методологии компании.
Сравни проекты по L10–L60
Внедрение WMS — L10: клиент даёт ТЗ и схемы. Поддержка 1С делегирована как L30, но удержание остаётся L20. Миграция ERP ближе к L40: команда сама формулирует эпики.
Это эпик или список задач?
Epic — новое состояние проекта, а не набор экранов и отчётов. Если путь заранее полностью описан, это L10/L20. Если состояние достигается через гипотезы, это L30.
Сравни по регламентам и деньгам
Внедрение WMS держит MARGIN выше нормы, но остаётся L10. Поддержка 1С просела по марже, зато клиент делегирует L30. Вывод: в первом контуре растить доверие, во втором стабилизировать экономику.
Оцени сотрудника по регламенту
Агент смотрит задачи, Git, приёмки, встречи и обратную связь: L20 на 3, DEVOPS на 4, L30 пусто — нет факта раскрытия нового состояния через гипотезы.
Какой следующий эпик развития?
Например: «стать L20=4: самостоятельно доставлять ценность end-to-end, получать обратную связь и держать слабую связанность». Привязка к фактам, а не к впечатлению.
Есть ли напряжение в проекте?
Сигналы: «мы уже это обсуждали», «почему опять не готово», резкие паузы, переносы оплат, рост уточнений, отменённые встречи и повторяющиеся претензии.
На какие фразы реагировать?
«Мы не видим прогресса» → агент собирает обещания, поставки, TTU и предлагает ответ ПМу. «Это не то» → ищет исходное согласование и расхождение с результатом.
Что написать раздражённому клиенту?
Ответ строится из тона компании, истории обещаний, статуса поставки и открытых вопросов: признать задержку, назвать проверяемый шаг, срок и владельца.
Какой проект самый опасный?
Sloy объединяет УО, трудозатраты, счета, оплаты, WIP и переписки и находит проект с нормальным статусом, но падающей маржой из-за переделок.
Где доверие выше, чем удержание?
Клиент дал L30, а команда просит готовые кейсы и контрольные сценарии. Агент фиксирует «L30 делегирован, удержание L20» и предлагает честно декомпозировать работу.
Кого нужно поддержать?
Агент смотрит нагрузку, ночные сообщения, число проектов, тон встреч, незакрытые поручения и критичность проектов, чтобы подсветить риск перегруза.
Что было за месяц по портфелю?
Какие проекты выросли по доверию, где упал MARGIN, где TTU длинный, где конфликт, какие эпики завершены и какие деньги зависли в незавершённой работе.
За день можно проверить Sloy на реальном проекте
За один день подключаем один реальный контур: проект, клиента, папку, Telegram-группу, почту, Drive, Plaud или другой источник. Цель пилота — показать, как разрозненный рабочий след становится корпоративной памятью и как агент получает контекст без ручного пересказа.
Sloy можно запустить в облаке OSNO-VA или внутри инфраструктуры заказчика
Облако быстрее проверяет ценность
Sloy работает на серверах OSNO-VA. Быстрый вариант для пилота, подключения первых источников и проверки, как рабочий контекст превращается в корпоративную память.
Данные остаются в контуре заказчика
Sloy работает на серверах заказчика. Подходит компаниям, которым нужно держать переписки, файлы, встречи, Git-контекст, финансы и MCP-доступ внутри собственной инфраструктуры.
Новые источники складываются в общий входящий слой и маршрутизируются сами
Письмо или файл попадает во входящий контекст
Письмо, запись Plaud, файл в Drive или чат попадает в общий входящий контекст.
LLM предлагает проект по участникам и тексту
LLM смотрит текст, участников, ссылки, папку и историю похожих источников, затем предлагает проект.
Человек подтверждает, когда уверенности мало
При сомнении Sloy спрашивает владельца папки, клиента, направления или сотрудника.
Похожие источники маршрутизируются сами
Следующие похожие письма, файлы и встречи уже маршрутизируются без ручной сортировки.
Тяжёлый документ получает короткое представление
Структура, факты, таблицы, решения и ссылки на оригинал.
Месячная сводка сохраняет деньги, решения и риски
По каждому транспорту и проекту: деньги, решения, риски, открытые вопросы.
Агент читает нужную память, а не архив
Агент читает нужную месячную и проектную память. Сырые источники доступны при уточнении.
Проект создаётся из запроса
«Что у нас с проектом N» разворачивает проект, подтягивает источники и собирает первый контур памяти.
Сотрудник ведётся как контур с правилами доступа
Для HR, менторинга и аудита сотрудник ведётся как отдельный тип проекта.
Интерфейс показывает, откуда пришёл контекст и как он сжимается
Администратор видит, какие транспорты подключены к проекту, откуда пришёл контекст, кто отвечает за общую папку, какой промпт сжимает месяц и как агенту развернуть доступ.
1 / 5
Sloy нужен везде, где решения создаются в переписках, встречах и задачах
Бухгалтерия — частный случай. Такой же слой нужен сервисным компаниям, внедренцам, юристам, консалтингу, поддержке, продажам, HR и внутренним командам. Контекст каждого проекта лежит в корпоративном GIT и доступен через MCP — его читают Codex, Claude, Cursor, Openclaw, Hermes и другие агенты, без привязки к одному вендору.
Клиент получает статус без опроса менеджера
Клиент просит статус в Telegram. Агент видит Jira, письма, встречи, договорённости и готовит ответ без опроса менеджера.
Проект видит, где застряло решение
Встречи, задачи, переписка и лёгкие версии документов собираются в проект. Видно, где застряли решения и кто должен ответить.
Деньги читаются вместе с контекстом
«Какая динамика по деньгам» читает УО, 1С, таблицы и месячные сводки, а не весь архив переписок.
Документ, письмо и проводка в одном следе
Акт, письмо клиента, комментарий менеджера и проводка связываются в один контекст для проверки и закрытия месяца.
Перегруз сотрудника видно раньше выгорания
Сотрудник как проект: нагрузка, встречи, обратная связь, конфликты, рост и ранние признаки перегруза.
История обращений ускоряет ответ
История обращений, SLA, письма, чаты и задачи дают агенту контекст для ответа и эскалации.
Обещания клиенту не теряются после встречи
Bitrix24, Gmail, встречи и чаты показывают, что обещали клиенту, кто решает и какой следующий шаг.
Один промпт вместо ручной настройки
Sloy выдаёт текст для агентской среды: пользователь открывает пустую папку, вставляет промпт, агент регистрирует MCP-доступ к нужному проекту.
Без Sloy агент видит сообщение. Со Sloy он видит рабочую ситуацию.
До Sloy агент видит только текущий чат
Источники разбросаны по чатам, папкам, CRM, почте, задачам, финансам и головам людей. Каждый новый агент снова просит объяснить клиента, проект и историю решений.
- Источники
- разрознены
- Проект
- восстанавливается вручную
- AI
- читает текущий чат
После Sloy агент действует с памятью проекта
Каждый проект, клиент и сотрудник получает слой памяти в корпоративном GIT: источники, месячные сводки, решения, деньги, встречи, чаты и лёгкие версии документов. Агент берёт ровно тот контекст, который нужен для действия.
- Источники
- подключены
- Проект
- маршрутизируется
- AI
- действует с памятью
Частые вопросы о Sloy
Что такое Sloy простыми словами?
Слой корпоративной памяти: разрозненный рабочий след — переписки, встречи, документы, задачи, решения — связывается с проектами и клиентами так, чтобы ИИ-агент отвечал по нему без ручного пересказа.
Зачем это, если есть общий диск и мессенджер?
Диск хранит файлы, мессенджер хранит сообщения. Ни то, ни другое не отвечает на вопрос «что мы решили по этому клиенту и почему». Sloy связывает след с сущностями бизнеса, поэтому решение находится вместе с его контекстом.
Кто видит эти данные?
Доступ настраивается по источникам и проектам; агент читает то же, что разрешено человеку в его роли. Подключение начинается с одного реального проекта или папки, а не со всего контура компании.
Как это связано с бухгалтерией?
Агент, который проводит документы, должен знать контекст клиента: договорённости, особенности, прошлые исключения. Sloy отдаёт этот контекст, УО — финансовые данные, модуль первички — сами документы.
Соберём первый контур корпоративной памяти за день
Подключим один реальный проект, клиента или папку и покажем, как разрозненный рабочий след становится памятью, по которой агент отвечает без ручного пересказа.