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.
Sloy · корпоративная память
Sloy собирает переписки, встречи, файлы, задачи, Git и финансы в корпоративную память, а тяжёлые Google Docs, Google Sheets, PDF и транскрипты превращает в лёгкое AI-представление.
Собственник видит реальную ситуацию, аудит быстрее разбирает решения, знания не теряются при уходе людей, а AI-агенты получают контекст без чтения всего архива.
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.
Машина читает первой
Не потому что это модно, а потому что исполнение задач уходит в автоматизацию. Разработчик контролирует корректность агента, PM управляет портфелем решений, а консультант формулирует правила и контекст, по которым агент действует.
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.
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.
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.
Компания становится доступной для агентов
Сегодня вход — AI-бухгалтерия. Глобально OSNO-VA соединяет контекст, финансы, документы, регламенты и бизнес-процессы, чтобы компания быстрее понимала ситуацию, принимала решения и перестраивалась под факты.
«Почему процесс закрытия месяца опять задержался?»
Агент связывает первичку, УО, переписки, ответственных и регламент закрытия, показывает узкое место и следующий шаг.
«Какой проект стал менее адаптивным за месяц?»
Система сравнивает TTU, WIP, маржинальность, количество уточнений, тон клиента и зависшие решения.
«Что нужно изменить в процессе, чтобы агент мог исполнять его сам?»
OSNO-VA показывает недостающие данные, правила, ответственных, интеграции и проверки качества.
Рабочий след собирается там, где он возникает
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.
Группы, каналы, личные рабочие и клиентские переписки. Контекст связывается с проектами и людьми.
Входящие письма, вложения, цепочки согласований, письма клиента и внутренние решения.
Папки, расшифровки встреч, документы, таблицы и аудио-заметки. Каждый документ получает лёгкое AI-представление.
Сделки, задачи, статусы, комментарии, SLA и история внедрения. Новый коннектор добавляется быстро.
УО, 1С, таблицы, отчёты по деньгам и внешние финансовые источники для вопросов о динамике проекта.
Проектная память в корпоративном GIT: источники, сводки, решения и ссылки. Сторонние репозитории подключаются как отдельные источники.
У сотрудника свой контур: роль, встречи, нагрузка, обратная связь, развитие, риски перегруза.
Если транспорт отдаёт данные через API, экспорт или webhook, подключаем его как новый источник контекста.
Агент читает короткую 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.
Заголовки, решения, договорённости, открытые вопросы и ссылки на точные места вместо повторного чтения всего документа.
Листы, диапазоны, ключевые показатели, формулы и выводы — без контекста на пустые ячейки и оформление.
Документы разбираются на смысловые блоки, таблицы, изображения с подписями и факты, которые можно цитировать.
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.
Wiki вместо RAG
Sloy использует подход LLM Wiki, описанный Андреем Карпати: сырой источник остаётся источником истины, а агент поддерживает структурированную wiki-память с индексом, ссылками, решениями и проверяемыми фрагментами.
Контекст заранее превращается в связанный набор коротких markdown-представлений: проекты, люди, решения, документы, противоречия и ссылки на оригиналы.
Документы, письма, встречи и задачи остаются неизменяемыми источниками истины. Лёгкая версия нужна для быстрого чтения, а не для подмены фактов.
Агент сначала читает карту проекта, месячные сводки и релевантные страницы, поэтому видит накопленный синтез, а не пересобирает знания с нуля.
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.
Вопрос сразу собирает контекст
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.
«Что произошло за месяц?»
Sloy берёт месячную память, задачи, встречи, чаты и документы и показывает сделанные работы, спорные места, поручения и динамику по деньгам.
«Где клиент это согласовал?»
В ответе есть письмо, сообщение, встреча, документ или задача с подтверждением и ссылка на исходник для проверки.
«Оплачен ли счёт?»
Агент сверяет финансовую систему, таблицы, письма и переписку: статус оплаты, сумму, дату, закрывающие документы, ответственного и кому напомнить.
«Где просела маржа?»
Sloy сравнивает план/факт, выручку, трудозатраты, расходы и договорённости, объясняет причину и показывает, кто должен принять решение.
«Что важно знать по человеку?»
Контур сотрудника показывает нагрузку, встречи, обратную связь, рабочие связи, зоны риска, развитие и проекты, где человек влияет на результат.
Портфель видно по сигналам
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.
Агент ищет клиентов, где уже есть доверие, повторяющиеся запросы за пределами договора, недоавтоматизированные процессы, рост объёма и понятная финансовая возможность расширения.
Sloy группирует жалобы и сигналы по темам: скорость реакции, качество статуса, документы, ожидание решений, непонятные счета, зависшие согласования.
Для ПМа, разработчика или бухгалтера агент собирает только важное: решения, риски, изменения сроков, договорённости, эскалации, оплаты, блокеры и кому нужен ответ.
Память работает на роли
Риски, потенциал допродаж, повторяющиеся проблемы и проекты, где нужен управленческий фокус.
Решения, обещания, клиентский тон, сроки и финансовый контекст без ручного сбора статусов.
Передача знаний, возвращение после отпуска и понимание, что изменилось, без пересказа в чатах.
Регламент становится линзой
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.
Проект A — L10: клиент даёт ТЗ и макеты. Проект B делегирован как L30, но удержание L20. Проект C ближе к L40: команда сама формулирует эпики.
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.
Проект A держит MARGIN выше нормы, но остаётся L10. Проект B просел по марже, зато клиент делегирует L30. Вывод: в A растить доверие, в B стабилизировать экономику.
Агент смотрит задачи, Git, демо, встречи и обратную связь: L20 на 3, DEVOPS на 4, L30 пусто — нет факта раскрытия нового состояния через гипотезы.
Например: «стать L20=4: самостоятельно доставлять ценность end-to-end, получать обратную связь и держать слабую связанность». Привязка к фактам, а не к впечатлению.
Сигналы: «мы уже это обсуждали», «почему опять не готово», резкие паузы, переносы оплат, рост уточнений, отменённые встречи и повторяющиеся претензии.
«Мы не видим прогресса» → агент собирает обещания, поставки, TTU и предлагает ответ ПМу. «Это не то» → ищет исходное согласование и расхождение с результатом.
Ответ строится из тона компании, истории обещаний, статуса поставки и открытых вопросов: признать задержку, назвать проверяемый шаг, срок и владельца.
Sloy объединяет УО, трудозатраты, счета, оплаты, WIP и переписки и находит проект с нормальным статусом, но падающей маржой из-за переделок.
Клиент дал L30, а команда просит готовые кейсы и тесты. Агент фиксирует «L30 делегирован, удержание L20» и предлагает честно декомпозировать работу.
Агент смотрит нагрузку, ночные сообщения, число проектов, тон встреч, незакрытые поручения и критичность проектов, чтобы подсветить риск перегруза.
Какие проекты выросли по доверию, где упал MARGIN, где TTU длинный, где конфликт, какие эпики завершены и какие деньги зависли в незавершённой работе.
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.
Данные остаются там, где нужно бизнесу
Sloy работает на серверах OSNO-VA. Быстрый вариант для пилота, подключения первых источников и проверки, как рабочий контекст превращается в корпоративную память.
Sloy работает на серверах заказчика. Подходит компаниям, которым нужно держать переписки, файлы, встречи, Git-контекст, финансы и MCP-доступ внутри собственной инфраструктуры.
Порядок появляется после входа
Письмо, запись Plaud, файл в Drive или чат попадает в общий входящий контекст.
LLM смотрит текст, участников, ссылки, папку и историю похожих источников, затем предлагает проект.
При сомнении Sloy спрашивает владельца папки, клиента, направления или сотрудника.
Следующие похожие письма, файлы и встречи уже маршрутизируются без ручной сортировки.
Структура, факты, таблицы, решения и ссылки на оригинал.
По каждому транспорту и проекту: деньги, решения, риски, открытые вопросы.
Агент читает нужную месячную и проектную память. Сырые источники доступны при уточнении.
«Что у нас с проектом N» разворачивает проект, подтягивает источники и собирает первый контур памяти.
Для HR, менторинга и аудита сотрудник ведётся как отдельный тип проекта.
Администратор видит правила памяти
Администратор видит, какие транспорты подключены к проекту, откуда пришёл контекст, кто отвечает за общую папку, какой промпт сжимает месяц и как агенту развернуть доступ.





Где работа теряется между людьми
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 просит статус в Telegram. Агент видит Jira, письма, встречи, договорённости и готовит ответ без опроса менеджера.
Встречи, задачи, переписка и лёгкие версии документов собираются в проект. Видно, где застряли решения и кто должен ответить.
«Какая динамика по деньгам» читает УО, 1С, таблицы и месячные сводки, а не весь архив переписок.
Акт, письмо клиента, комментарий менеджера и проводка связываются в один контекст для проверки и закрытия месяца.
Сотрудник как проект: нагрузка, встречи, обратная связь, конфликты, рост и ранние признаки перегруза.
История обращений, SLA, письма, чаты и задачи дают агенту контекст для ответа и эскалации.
Bitrix24, Gmail, встречи и чаты показывают, что обещали клиенту, кто решает и какой следующий шаг.
Sloy выдаёт текст для агентской среды: пользователь открывает пустую папку, вставляет промпт, агент регистрирует MCP-доступ к нужному проекту.
Сообщение становится ситуацией
Источники разбросаны по чатам, папкам, CRM, почте, задачам, финансам и головам людей. Каждый новый агент снова просит объяснить клиента, проект и историю решений.
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.
Подключим один реальный проект, клиента или папку и покажем, как разрозненный рабочий след становится памятью, по которой агент отвечает без ручного пересказа.
Посмотреть сервисы