6-я статья из цикла туториалов о кастомизации своего бизнес-портала в Битрикс24.

Во всех наших туториалах мы опираемся на стартовый шаблон-репозиторий AI-starter-kit: https://github.com/bitrix-tools/b24-ai-starter. Это подготовленная для ИИ-ассистированной разработки база, которую удобно довести до работающего приложения с нужными функциями.

Сегодня рассказываем, почему ещё стартер-кит упрощает создание приложений и почему он может стать стандартом разработки.

Что есть в других статьях на сегодня: 
1. Пишем первое приложение с AI-стартером, чтобы видеть прибыли и убытки
2. Добавляем в бизнес-портал Битрикс24 роботов для автоматизации
3. Что даёт воспроизводимая среда разработки и как развернуть контейнеры на VPS 
4. Анализ и модернизация коннектора баз данных с помощью AI-агентов
5. Создание чат-бота в портале Битрикс24 с помощью AI-агентов 
6. Как стартер-кит может стать стандартом разработки (вы здесь)

Сегодня уже наверняка никто не станет спорить с тем, что писать код полностью руками — неэффективно. Но даже при разработке с помощью агентов есть оптимальные и не оптимальные пути работы с ними. В статье поговорим на тему того, какие вообще есть варианты агентской разработки и как можно повысить их эффективность.

Вот с детства меня ругали родители: «Хватит читать книжки про программирование и писать код на листочках бумаги. Посмотри в окошко, познакомься и пообщайся с людьми, посмотри, какие девочки красивые». Кто‑то всю жизнь будет учиться играть на музыкальном инструменте и, если повезет, и у него есть талант, научится играть хорошо. Кто‑то будет изучать иностранные языки и, если повезет обладать талантом, выучит несколько. А если будет таким же тупым как я — с трудом будет осваивать один английский несколько лет подряд.

А что может Opus 4.7 с контекстным окном в миллион?

32 tools в промпте - дешевле, чем 7. Да, да - если вы строите агентов, это не опечатка. Это следствие того, как работает prefix cache в агентском цикле, и почему локальная оптимизация одного запроса ломает кэш на всей траектории. Третья статья серии про prefix caching - теперь про этих ваших агентов.

5-я статья из цикла туториалов о кастомизации своего бизнес-портала в Битрикс24.

Сегодня возьмём наш шаблонный репозиторий для AI-разработки и сделаем на его основе чат-бота. Боту можно написать в мессенджере и научить его делать разные полезные вещи: давать информацию по сделкам, задачам и другим деталям бизнеса. 

Ещё бот может обращаться к другим программам по API и возвращать данные оттуда, например курсы акций и облигаций.

Что есть в других статьях на сегодня: 
1. Пишем первое приложение с AI-стартером, чтобы видеть прибыли и убытки
2. Добавляем в бизнес-портал Битрикс24 роботов для автоматизации
3. Что даёт воспроизводимая среда разработки и как развернуть контейнеры на VPS 
4. Анализ и модернизация коннектора баз данных с помощью AI-агентов
5. Создание чат-бота в портале Битрикс24 с помощью AI-агентов (вы здесь)

Привет! Меня зовут Андрей Пахомов, я разработчик в AI Platform Битрикс24. Сегодня расскажу, почему self-hosted LLM ломается в проде, где на самом деле возникают проблемы и какие метрики помогают вовремя это увидеть.

Создание собственных приложений и интеграций для Битрикс24 остаётся востребованной задачей. Однако разработчики сталкиваются с рядом сложностей, которые замедляют разработку и повышают порог входа. Ключевая из них — работа с обширным REST API. Для разработчиков на PHP и JavaScript существуют официальные SDK. Тем, кто использует другие языки, до недавнего времени везло меньше. Им приходилось постоянно обращаться к документации, чтобы уточнить параметры, формат запросов и допустимые значения.

Мы в своей практике используем Python, и эта проблема напрямую касалась нас. В какой-то момент мы решили закрыть её системно — и разработали собственный SDK для работы с Битрикс24, который стал официальной библиотекой

В этой статье мы расскажем, какие задачи решает эта библиотека и как мы создавали её с использованием ИИ и MCP-сервера Битрикс24 для разработчиков.

4-я статья из цикла туториалов о вариантах кастомизации своего бизнес-портала в Битрикс24.

Сегодня рассказываем о работе с уже существующим проектом через AI-агентов. ИИ хорошо справляется с созданием новых приложений, но при работе с готовыми проектами чаще возникают сложности — например, при разборе архитектуры и внесении изменений без поломок

В статье проанализируем существующий проект BI-коннектора, который нужен для работы с аналитикой, подключим его к порталу, покроем тестами и оптимизируем работу с базами данных. По ходу работы подробно разберём устройство проекта, его назначение и использование для бизнес-целей.

Что есть в других статьях на сегодня: 
1. Пишем первое приложение с AI-стартером, чтобы видеть прибыли и убытки
2. Добавляем в бизнес-портал Битрикс24 роботов для автоматизации
3. Что даёт воспроизводимая среда разработки и как развернуть контейнеры на VPS 
4. Анализ и модернизация коннектора баз данных с помощью AI-агентов (вы здесь)
5. Создание чат-бота в портале Битрикс24 с помощью AI-агентов

Наливайте кофе, насыпайте попкорн - будет познавательно и полезно.

Итак, начнем с самого начала, с основ программирования и с тем, что в нем еще не удалось решить современному человечеству.

Привет! Никита Щербо на связи, backend-разработчик и тимлид в Битрикс24.

В этой статье расскажу, как мы переписывали один из самых старых и загруженных кусков продукта. Про архитектуру, обратную совместимость, миграцию миллионов записей, первый боевой запуск и про то, что происходит с командой в длинных проектах.

3-я статья из цикла туториалов о том, как можно кастомизировать свой бизнес-портал в Битрикс24.

Сегодня рассказываем о плюсах  воспроизводимого окружения для разработки. Такую среду можно переносить между машинами разработчиков и деплоить на сервер, при этом работать у всех всё будет одинаково. 

В качестве практической части выполним деплой нашей переносимой среды на VPS, чтобы посмотреть, как именно происходит перенос всех зависимостей и насколько это сложно сделать с помощью AI-агентов.

Что есть в других статьях на сегодня:
1. Пишем первое приложение с AI-стартером, чтобы видеть прибыли и убытки
2. Добавляем в бизнес-портал Битрикс24 роботов для автоматизации
3. Что даёт воспроизводимая среда разработки и как развернуть контейнеры на VPS (вы здесь)
4. Анализ и модернизация коннектора баз данных с помощью AI-агентов
5. Создание чат-бота в портале Битрикс24 с помощью AI-агентов

Привет! Меня зовут Леонид Плетнев, я бизнес-партнер по информационной безопасности в 1С-Битрикс. 

Современные онлайн-сервисы по автоматизации бизнеса позволяют быстро создать портал и получить полезную функциональность: мессенджер, видеозвонки, совместная работа с документами, CRM, ИИ-помощник и многое другое. Вы получаете доступ к инфраструктуре и функционалу, не думая о серверах и обновлениях. Вендоры прикладных облачных решений обычно обеспечивают легкий старт - пять минут и кажется, что информационная система готова к работе. Но так ли это на самом деле? 

Кэширование включено, а cached_tokens всё равно не растут? Часто проблема не в модели и не в провайдере. Hit rate обычно режут совсем другие вещи: timestamp в начале запроса, плавающий порядок tools, разные реплики, RAG с нестабильным порядком чанков и слишком короткая жизнь KV-кэша. В статье разбираю 7 типовых анти-паттернов, которые убивают prefix_cache_hit в проде.

Привет! Меня зовут Владимир Верхотуров, я занимаюсь DevRel в Битрикс24. Большинство стартер-китов ускоряют разработку, но ускорение без системной безопасности почти всегда приводит к техническому долгу.  Сегодня хочу рассказать про наш подход к безопасности нашего AI-стартера.

Сейчас происходит самый большой сдвиг в программировании за последние десятилетия. Искусственный интеллект зашел туда, где до этого работали только программисты. Раньше код писали разработчики, инфраструктуру настраивали администраторы, а остальные работники организаций выполняли свои задачи, не связанные с IT.

Сегодня сотрудник может использовать ИИ и сам решить проблемы, для которых раньше нужно было подключать кого-то из IT-команды. Это меняет и конфигурацию бизнеса, и модель рисков.

Сегодня рассказываю с примерами, как ИИ-программирование может навредить бизнесу, если его не контролировать. В конце разберем, что делать и как сократить опасности, на которых компании уже начинают терять миллионы.

В прошлой статье мы сделали первое пробное фронтенд-приложение.

Сегодня покажем, как делать автоматизацию и добавим 4 роботов: исправление номеров телефонов, нормализация имён и сбор данных по задачам и суммам сделок. 

Для проекта используем специально подготовленный для работы с AI-агентами шаблон AI-стартера, где уже заложены подробные инструкции для работы с ИИ.

В статье — описание всех изменений, возможных проблем во время работы и их решения. И ссылка на репозиторий с проектом, конечно.

Что есть в других статьях на сегодня:
1. Пишем первое приложение с AI-стартером, чтобы видеть прибыли и убытки
2. Добавляем в бизнес-портал Битрикс24 роботов для автоматизации (вы здесь)
3. Что даёт воспроизводимая среда разработки и как развернуть контейнеры на VPS.
4. Анализ и модернизация коннектора баз данных с помощью AI-агентов
5. Создание чат-бота в портале Битрикс24 с помощью AI-агентов

Привет! Миша Васильев на связи, разработчик в команде AI Битрикс24. 

Недавно я написал статью про MCP — протокол для стандартизации работы LLM с внешними инструментами. Там мы разобрали, как это всё устроено, какие возможности даёт и почему это круто.

Но за год активной работы с MCP мы наступили на все возможные грабли. Некоторые из них очевидны только постфактум. Другие не описаны ни в какой документации. Третьи — следствие того, что MCP развивается настолько быстро, что устоявшихся практик ещё толком не существует.

В этой статье я собрал семь основных проблем, с которыми мы столкнулись при разработке MCP-серверов, и объясню, как их избежать (или хотя бы постараться это сделать).

В сообществе часто пишут о том что KV-cache hit rate - один из главных приоритетов при оптимизации стоимости. Manus в той-самой статье про context engineering и своего агента, TikTok в кейсе про оптимизацию AI-агента для тестирования, AiSDR в статье про перестройку шаблонов генерации писем.
Стало интересно стало: а как это считается у MaaS-провайдеров? Я знаком со скидкой за кэш токены, но никогда не садился детально разбирать экономику кэша у OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek - с цифрами, сценариями, сравнением.

Сел считать. Первый же результат удивил: два запроса к одной и той же модели с одним и тем же объёмом токенов - разница в цене в 3 раза. Зависит только от того, попали ли токены в кэш.

Про то как KV-кэш устроен внутри - уже хорошо написано на Хабре, ссылки в конце. Здесь только про деньги и токены: как считать реальную стоимость и почему прайс-лист для этого не подходит только прайс-лист.

Сегодня начинаем рассказывать о полезных штуках, которые можно добавить в свой портал в веб-приложении, чтобы вести бизнес было удобнее и проще.

Для проекта я буду использовать нашу подготовленную ИИ-базу — шаблон проекта с инструкциями-промптами для искусственного интеллекта. В статье расскажу, насколько это было сложно, где агенты ошибались самостоятельно, а где — из-за меня. 

Короче, если хотите начать оптимизировать работу в CRM через кастомные приложения и посмотреть, с чего начинать и что бывает в результате — вам сюда. 

Что есть в других статьях на сегодня:
1. Пишем первое приложение с AI-стартером, чтобы видеть прибыли и убытки (вы здесь)
2. Добавляем в бизнес-портал Битрикс24 роботов для автоматизации
3. Что даёт воспроизводимая среда разработки и как развернуть контейнеры на VPS
4. Анализ и модернизация коннектора баз данных с помощью AI-агентов
5. Создание чат-бота в портале Битрикс24 с помощью AI-агентов

Вы выкатили AI-агента в прод. Пользователи пишут: «он мне чушь ответил». Вы открываете логи, смотрите на промпт, на ответ — и не понимаете: это регрессия после вчерашней правки промпта? Проблемы после смены модели? Или просто краевой случай, который всегда был?

Знакомо? Нам — да.

Марта — AI-агент в Битрикс24. Она работает с CRM, задачами, отвечает на вопросы пользователей. Когда Марта была маленькой, мы тестировали её руками: открывали чат, писали вопрос, смотрели ответ. Но ручное тестирование не масштабируется. Один человек не может прогнать 200 сценариев после каждой правки промпта. А правки промптов происходят постоянно.

Мы строим систему бенчмарков, которая автоматически проверяет качество работы Марты. Путь от «тестируем руками» до работающей системы занял около полугода, включая изучение подходов, набивание шишек и переделки. Дальше расскажу, как мы к этому пришли. Стек у вас может быть любым, подход останется тем же.