Product Presentation Deck

Curestry

Платформа для отладки, надежности и наблюдаемости
AI-агентских систем

⚡ On-Premise | 🛡️ Local Models | 🔧 Auto-Fix
Уровень сложности 1

Базовый ИИ: Простой вызов LLM

Линейный процесс: Запрос → Ответ. Как "Smart Reply" в почте.

👤
Инструкция
🤖
LLM Model
Текст

Даже здесь бизнес теряет деньги, если нет контроля.

Типичные проблемы:

🤔 Неверная модель
Использование дорогой GPT-4 для простой задачи
📝 Плохой промпт
Нечеткая инструкция = мусор на выходе
👻 Галлюцинации
Модель выдумывает факты
Уровень сложности 2

Простой агент: Автономный сервис

Не просто текст, а действия. У агента есть "мозг", память и инструменты.

Пример: AI-рекрутер

  • 1. Читает резюме кандидата
  • 2. Помнит требования вакансии
  • 3. Использует инструмент (поиск в LinkedIn)
  • 4. Принимает решение: позвать на собеседование?
Главный риск:
Агент может "забыть" контекст или зациклиться на вызове инструмента.
🤖
🧠 Память (Контекст)
🔧 Инструменты (API)
🎯 Логика решений
📅 Планирование
Уровень сложности 3

Агентские системы: Командная работа

Множество агентов взаимодействуют друг с другом. Здесь теряются деньги.

Пример: Чат-бот банка (Клиент: "Карта заблокирована!")
👂
Понимающий
🕵️
Исследователь
Решатель
💬
Ответчик
⚠ Сбой координации: "Исследователь" нашел проблему, но "Решатель" не получил контекст.

Почему это сложно?

  • 🔴 Потеря контекста: Агент Б не знает, что узнал Агент А.
  • 🔴 Зависания: Агент ждет ответа от коллеги вечно.
  • 🔴 Где ошибка? Нужно проверить логи 4-х разных ботов.
4-8 часов
Среднее время на поиск ошибки координации вручную.

Бизнес-проблема: "Черный ящик"

Без инструментов отладки компании теряют деньги на каждом сбое.

⏱️ Долгая отладка
Разработчики тратят 60% времени на чтение логов, а не на создание фич.
📉 Падение качества
Точность агентов падает с 95% до 85% за 3 месяца без поддержки.

Финансовые потери (в месяц):

Тип компании Сценарий риска Потери
🏦 Банки / Финтех Сбой в транзакциях или поддержке VIP $60k - $200k
🛍️ Маркетплейсы Потерянные заказы и возвраты $250k - $600k
🤖 AI Стартапы Burn rate на ручную отладку $16,600

Что есть на рынке: Разрыв в инструментах

Существующие решения помогают СОЗДАТЬ агента, но бросают вас после запуска.

🏗️ Конструкторы
Dify, n8n, Yandex AI
✅ Легко собрать прототип
❌ Нет глубокой аналитики
❌ Нет инструментов отладки
"Работает до первой ошибки"
💻 Фреймворки
LangGraph, CrewAI
✅ Гибкая логика (Python)
❌ Всё "вслепую" (только логи)
❌ Требует опытных сеньоров
"Сложно поддерживать"
📊 Мониторинг
Arize, LangSmith
✅ Красивые графики
❌ Только констатируют факт
❌ Не говорят как починить
"Вижу ошибку, но не причину"
ПРОБЛЕМА: Разрыв между "Запустили в прод" и "Агент сломался".
Новая категория

AgentOps платформы

Мир начал понимать проблему, но решения неполные.

AgentOps.ai / Laminar
Лидеры рынка США (Cloud SaaS)
Визуализация логов
Метрики токенов
Авто-исправление (AutoFix)
On-Premise (Приватность)
Локальные модели

Недостающее звено:

Все фокусируются на том, чтобы увидеть проблему.
Никто не фокусируется на том, чтобы её автоматически исправить.

И главное: банки и энтерпрайз не могут отправлять данные в облако. Им нужно решение внутри контура.

Почему сейчас? Взрывной рост

Через 12 месяцев 500+ компаний в KZ столкнутся с этой проблемой.

Мировой тренд
Cursor AI: 10x рост
LangGraph: 5x рост
Рынок Казахстан (прогноз)
2023: 5 компаний
2026: 400+ компаний

Curestry

Полный цикл: От наблюдения до исправления.

🔍 Полный аудит
Видим не только ошибки, но и логику принятия решений агентами.
🔧 Auto-Fix (RCA)
AI находит причину сбоя и сам предлагает исправленный промпт.
🛡️ On-Premise + Local LLM
Ваши данные не покидают ваши серверы. Zero External APIs.
from curestry import Monitor

# Интеграция в 2 строки
monitor = Monitor(agent_app)
monitor.start_tracking()
Результат внедрения
Параметр Было Curestry
Время отладки 8 часов 30 мин
Видимость 0% (Black box) 100% (X-Ray)
Исправление Вручную Авто-советы
Приватность Cloud leak? Your Server
Совместимо с: LangGraph, CrewAI, OpenAI, Llama, Dify
MVP ГОТОВ

Технический прототип работает

Модуль "Prompt & Behavior Optimizer" уже показывает результаты.

-20%
Расходы на токены
(Token Cost)
2x
Ускорение отладки
(Debug Speed)
Q4
Готовность к пилотам
2025

Traction

Интерес рынка подтвержден

🟢 4 активных пилота
🟡 15 компаний в waitlist

Давайте пообщаемся

Мы ищем партнеров для пилотов и респондентов на интервью.
30-дневный пилот без риска.

Следующие шаги: Звонок (30 мин) → Настройка (2 дня) → Результаты (1 месяц)