Sloy · корпоративная память

Рабочий контекст должен принадлежать компании, а не оставаться в чатах сотрудников

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 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.

Машина читает первой

Завтра главным читателем документов будет AI-агент

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.

01

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.

02

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.

03

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.

Компания становится доступной для агентов

OSNO-VA делает компанию доступной для AI-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.

01Источники

чаты, почта, Drive, Plaud, Jira, Git, 1С, банки

02Память

проекты, клиенты, сотрудники, решения, месячные сводки

03Регламенты

общий словарь: Epic, L30, TTU, MARGIN, ИПР

04Финансы

P&L, ДДС, БДДС, план-факт, маржа, оплаты

05AI-агенты

понимают контекст, задают вопросы, готовят действия

06Действие

ответ клиенту, контроль, проводка, эскалация, решение

«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

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.

Чаты

Переписки привязываются к проектам и людям

Группы, каналы, личные рабочие и клиентские переписки. Контекст связывается с проектами и людьми.

Почта

Письма становятся частью истории решений

Входящие письма, вложения, цепочки согласований, письма клиента и внутренние решения.

Файлы

Файлы и встречи превращаются в лёгкую память

Папки, расшифровки встреч, документы, таблицы и аудио-заметки. Каждый документ получает лёгкое AI-представление.

Работа

Задачи показывают ход внедрения

Сделки, задачи, статусы, комментарии, SLA и история внедрения. Новый коннектор добавляется быстро.

Финансы

Деньги отвечают на вопросы о динамике

УО, 1С, таблицы, отчёты по деньгам и внешние финансовые источники для вопросов о динамике проекта.

Код

Код и документация в том же контуре

Проектная память в корпоративном GIT: источники, сводки, решения и ссылки. Сторонние репозитории подключаются как отдельные источники.

Люди

Роль и нагрузка сотрудника видимы

У сотрудника свой контур: роль, встречи, нагрузка, обратная связь, развитие, риски перегруза.

Расширения

Новый источник без перестройки продукта

Если транспорт отдаёт данные через API, экспорт или webhook, подключаем его как новый источник контекста.

Агент читает короткую версию

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.

Docs

Google Docs дают решения, а не полотно текста

Заголовки, решения, договорённости, открытые вопросы и ссылки на точные места вместо повторного чтения всего документа.

Sheets

Таблицы как смысл, а не сетка

Листы, диапазоны, ключевые показатели, формулы и выводы — без контекста на пустые ячейки и оформление.

PDF

PDF и презентации в рабочий контекст

Документы разбираются на смысловые блоки, таблицы, изображения с подписями и факты, которые можно цитировать.

Plaud

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.

Wiki вместо RAG

Принципиально обходимся без RAG: знания компилируются в llm-wiki, а не извлекаются заново на каждый вопрос

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.

No RAG

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.

Source of truth

Оригиналы не исчезают

Документы, письма, встречи и задачи остаются неизменяемыми источниками истины. Лёгкая версия нужна для быстрого чтения, а не для подмены фактов.

Context access

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.

Anti-hallucination

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.

Вопрос сразу собирает контекст

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
  • Email

«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

Портфель видно по сигналам

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.

Upsell radar

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.

Common pain

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.

Vacation catch-up

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.

Память работает на роли

Один слой контекста закрывает руководителя, ПМа и команду

Для руководителя

Портфель целиком

Риски, потенциал допродаж, повторяющиеся проблемы и проекты, где нужен управленческий фокус.

Для проектного менеджера

История без ручного сбора

Решения, обещания, клиентский тон, сроки и финансовый контекст без ручного сбора статусов.

Для команды проекта

Быстрый вход в контекст

Передача знаний, возвращение после отпуска и понимание, что изменилось, без пересказа в чатах.

Регламент становится линзой

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.

Project-level

Сравни проекты по L10–L60

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

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.

Finance

Сравни по регламентам и деньгам

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.

ИПР

Оцени сотрудника по регламенту

Агент смотрит задачи, Git, демо, встречи и обратную связь: L20 на 3, DEVOPS на 4, L30 пусто — нет факта раскрытия нового состояния через гипотезы.

Развитие

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.

Напряжение

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.

Signals

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.

Client tone

Что написать раздражённому клиенту?

Ответ строится из тона компании, истории обещаний, статуса поставки и открытых вопросов: признать задержку, назвать проверяемый шаг, срок и владельца.

Portfolio

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.

Trust gap

Где доверие выше, чем удержание?

Клиент дал L30, а команда просит готовые кейсы и тесты. Агент фиксирует «L30 делегирован, удержание L20» и предлагает честно декомпозировать работу.

People risk

Кого нужно поддержать?

Агент смотрит нагрузку, ночные сообщения, число проектов, тон встреч, незакрытые поручения и критичность проектов, чтобы подсветить риск перегруза.

Month review

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.

Данные остаются там, где нужно бизнесу

Sloy можно запустить в облаке OSNO-VA или внутри инфраструктуры заказчика

Cloud

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.

On premise

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.

Порядок появляется после входа

Новые источники складываются в общий входящий слой и маршрутизируются сами

01

Письмо или файл попадает во входящий контекст

Письмо, запись Plaud, файл в Drive или чат попадает в общий входящий контекст.

02

LLM предлагает проект по участникам и тексту

LLM смотрит текст, участников, ссылки, папку и историю похожих источников, затем предлагает проект.

03

Человек подтверждает, когда уверенности мало

При сомнении Sloy спрашивает владельца папки, клиента, направления или сотрудника.

04

Похожие источники маршрутизируются сами

Следующие похожие письма, файлы и встречи уже маршрутизируются без ручной сортировки.

05

Тяжёлый документ получает короткое представление

Структура, факты, таблицы, решения и ссылки на оригинал.

06

Месячная сводка сохраняет деньги, решения и риски

По каждому транспорту и проекту: деньги, решения, риски, открытые вопросы.

07

Агент читает нужную память, а не архив

Агент читает нужную месячную и проектную память. Сырые источники доступны при уточнении.

08

Проект создаётся из запроса

«Что у нас с проектом N» разворачивает проект, подтягивает источники и собирает первый контур памяти.

09

Сотрудник ведётся как контур с правилами доступа

Для HR, менторинга и аудита сотрудник ведётся как отдельный тип проекта.

Администратор видит правила памяти

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.

Sloy: проекты организации с Git и коннекторами
Проекты организацииВсе данные проекта хранятся в корпоративном GIT; к проекту подключаются Git, Telegram, MAX, Gmail, Drive, Bitrix24, Jira, финансы и сторонние репозитории.
Sloy: общие папки и коннекторы
Общие папкиPlaud, Drive, Gmail и другие входящие источники сначала попадают в общий слой, затем назначаются проектам.
Sloy: Telegram-бот предлагает привязать встречу к проекту
Подтверждение маршрутаLLM предлагает проект для встречи, письма или файла; человек подтверждает, исправляет или создаёт новый.
Sloy: настройки организации и промпт для суммаризации
Правила суммаризацииПромпт задаёт, что сохранять в месячных сводках: деньги, решения, риски, люди, договорённости.
Sloy: настройки пользователя и Telegram-ник
Аккаунт человекаTelegram-ник и имена в созвонах помогают связать сообщения, встречи и решения с сотрудником.

Где работа теряется между людьми

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.

01

Клиент получает статус без опроса менеджера

Клиент просит статус в Telegram. Агент видит Jira, письма, встречи, договорённости и готовит ответ без опроса менеджера.

02

Проект видит, где застряло решение

Встречи, задачи, переписка и лёгкие версии документов собираются в проект. Видно, где застряли решения и кто должен ответить.

03

Деньги читаются вместе с контекстом

«Какая динамика по деньгам» читает УО, 1С, таблицы и месячные сводки, а не весь архив переписок.

04

Документ, письмо и проводка в одном следе

Акт, письмо клиента, комментарий менеджера и проводка связываются в один контекст для проверки и закрытия месяца.

05

Перегруз сотрудника видно раньше выгорания

Сотрудник как проект: нагрузка, встречи, обратная связь, конфликты, рост и ранние признаки перегруза.

06

История обращений ускоряет ответ

История обращений, SLA, письма, чаты и задачи дают агенту контекст для ответа и эскалации.

07

Обещания клиенту не теряются после встречи

Bitrix24, Gmail, встречи и чаты показывают, что обещали клиенту, кто решает и какой следующий шаг.

08

Один промпт вместо ручной настройки

Sloy выдаёт текст для агентской среды: пользователь открывает пустую папку, вставляет промпт, агент регистрирует MCP-доступ к нужному проекту.

Сообщение становится ситуацией

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

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.

Посмотреть сервисы