پشتیبانی مشتری
ایجنت تیکت را میخواند، در CRM جستجو میکند، با APIهای داخلی وضعیت سفارش/پرونده را میگیرد و پاسخ نهایی را ارسال میکند. حل ۷۲٪ تیکتها بدون انسان.
پلتفرم بومی ساخت ایجنت هوش مصنوعی سازمانیساخت ایجنتهای هوشمند سازمانی
ایجنتهای هوش مصنوعی که واقعاً کار میکنند — ابزار میچینند، تصمیم میگیرند، اجرا میکنند
پلتفرم بومی ساخت Agentic AI با پشتیبانی از Tool Use، Multi-Step Planning، MCP، Memory Layers و Guardrails — برای سازمانهایی که میخواهند از Chatbot به Agent مهاجرت کنند.
سازگار با MCP استاندارد AnthropicLLM-Agnostic (GITA / OpenAI / Anthropic / Llama)Audit کامل هر تصمیم ایجنت
ساخت ایجنتهای هوشمند سازمانی
Agents
Authentication
Authorization
Lifecycle
Integration
اعتماد ۴۰+ سازمان پیشرو در پذیرش هوش مصنوعی عاملیتی
۲ بانک خصوصی۵ شرکت بیمه و فینتک۸ شرکت فناوری اطلاعات۶ مرکز پشتیبانی مشتری
+۲٫۳ میلیوناجرای ابزار توسط ایجنتها در ماه گذشته
مسیر ارزشآفرینی
ما نه فقط دردهای شما را میفهمیم — برای رسیدن به آنچه که سازمان شما باید باشد، نقشه میسازیم.
GITA Agents پلتفرم بومی ساخت، استقرار و عملیات ایجنتهای هوش مصنوعی است که بر اساس استانداردهای باز صنعت — بهویژه Model Context Protocol — طراحی شده است. لایه Orchestration ما الهامگرفته از LangGraph است اما با Guardrails سازمانی، Memory Layer چندسطحی و Observability کامل ادغام شده تا ایجنتها از prototype تا Production بدون شکستن مهاجرت کنند.
Before
وضعیت رایج امروز
- 01
Chatbot شما فقط جواب میدهد، هیچ کاری انجام نمیدهد
هزینه پنهان: ۸۵٪ تیکتها هنوز نیاز به دخالت انسان دارند
- 02
کد LangChain تیم شما هر هفته میشکند
هزینه پنهان: ۳۰+ ساعت در هفته صرف Maintenance
- 03
ایجنت گاهی پاسخهای خطرناک یا اطلاعات حساس را افشا میکند
هزینه پنهان: ریسک حقوقی، نقض حریم خصوصی، از دست رفتن اعتماد
- 04
نمیدانید ایجنت هر تصمیم را چرا گرفت یا چقدر هزینه داشت
هزینه پنهان: هزینه LLM خارج از کنترل + ناتوانی در Debug
After
با Agents
- 01
ایجنت تیکت را تا انتها حل میکند
قبلاً: Chatbot فقط FAQ پاسخ میدهد
- 02
تأخیر متوسط ۴ ثانیه با موازیسازی ابزار
قبلاً: تأخیر متوسط ۱۸ ثانیه در پاسخ
- 03
Visual Builder + Tool Library آماده
قبلاً: هر ایجنت = ۲۰۰۰ خط کد LangChain
- 04
Multi-LLM Router با Fallback خودکار
قبلاً: Vendor lock-in به یک LLM
معماری راهکار
معماری GITA Agents چگونه کار میکند — جریان داده زنده
هسته پلتفرم یک Orchestrator مبتنی بر گراف است که Reasoning Loop ایجنت را بهصورت State Machine اجرا میکند. ایجنت در هر گام میتواند ابزار فراخوانی کند، حافظه را بخواند یا بنویسد، از سرورهای MCP داده بکشد، یا برای تأیید انسانی متوقف شود. تمام رویدادها از طریق Tracing Pipeline به لایه Observability منتقل میشوند.
جریان داده
ورودیها
Clients & Identities
هسته احراز
Gateway · Auth · Policy · Token
لایه داده
Identity Store · HSM · Directory
ممیزی و تلهمتری
Audit Pipeline · Kafka
اپلیکیشنها
Apps & Cloud
درخواست احراز هویت
ارزیابی سیاست
صدور توکن
گزارش ممیزی
همگامسازی داده
روی برچسبهای بالا کلیک کنید تا فقط یک نوع جریان داده فعال شود — یا روی هر نود حرکت کنید برای نمایش پررنگتر.
قابلیتهای محصول
قابلیتهایی که ساخت ایجنت Production-Grade را ممکن میکنند
10 ماژول تخصصی یکپارچه و قابل توسعه — برای انتخاب هر قابلیت، روی آن کلیک کنید.
هسته اصلی
Visual Agent Builder
طراحی گراف ایجنت با drag-and-drop — بدون نوشتن کد LangChain.
ویرایشگر گرافیکی برای ساخت Reasoning Graph ایجنتها. هر گره میتواند یک LLM Call، Tool Invocation، Conditional Branch، Human Approval یا Sub-Agent باشد. Export به کد Python یا TypeScript نیز پشتیبانی میشود تا تیم مهندسی روی همان گراف ادامه دهد.
نکات کلیدی
- گراف State Machine مشابه LangGraph
- Export به Python و TypeScript
- Version Control داخلی روی گراف
- Live Preview با تست داده واقعی
برای شماکاهش زمان ساخت ایجنت اول از هفتهها به ساعتها
موارد استفاده صنعتی
صنایعی که از ایجنتهای GITA استفاده میکنند
IT Helpdesk داخلی
ایجنت درخواستهای متداول کارمندان (ریست پسورد، دسترسی نرمافزار، VPN) را با اتصال به Active Directory و سامانه تیکتینگ بهصورت end-to-end حل میکند.
فروش و SDR
ایجنت لیدها را در CRM غنیسازی میکند، ایمیل شخصیسازیشده مینویسد، جلسه رزرو میکند و در صورت نیاز به فروشنده انسانی escalate میکند.
تحقیقات و Knowledge Work
ایجنت روی منابع داخلی و وب جستجو میکند، خلاصه میسازد، با Citation کامل گزارش تولید میکند و در Vector Memory برای استفاده آتی نگه میدارد.
حقوقی و قراردادها
ایجنت قراردادهای ورودی را با template استاندارد مقایسه میکند، بندهای ریسکی را برجسته میکند و پیشنویس اصلاحیه را پیشنهاد میدهد — همیشه با Human Approval.
تحلیل مالی و Reporting
ایجنت دادههای مالی را از Data Warehouse میکشد، در sandbox کد Python اجرا میکند، نمودار میسازد و گزارش روزانه یا on-demand برای مدیر مالی تولید میکند.
Triage درمانی
ایجنت سوالات بیمار را ارزیابی میکند، با راهنمای بالینی تطبیق میدهد و سطح فوریت را پیشنهاد میکند — همیشه با تأیید کادر پزشکی پیش از پاسخ نهایی.
پاسخگویی دولتی
ایجنت پرسشهای شهروندان را به سامانههای مرتبط هدایت میکند، فرم پر میکند و وضعیت پرونده را گزارش میدهد — کاملاً On-Premise برای رعایت Data Residency.
یکپارچهسازی
اتصال به ابزارها، مدلها و منابع داده شما
+۲۰۰ ابزار آماده، +۵۰ سرور MCP، ۸ provider مدل
ابزار اختصاصی شما در لیست نیست؟ اتصال MCP سفارشی بسازیمفرآیند پیادهسازی
از ایده تا ایجنت در Production در ۴ فاز
نقشه راه شفاف از اولین تماس تا عملیات دائمی — هر مرحله با خروجی قابل اندازهگیری.
PHASE 01
Use-Case Discovery
۱ هفته
جلسه با تیم محصول و عملیات، شناسایی taskهای مناسب برای Agentification، تعریف معیارهای موفقیت و ساخت Golden Set اولیه.
سند Agent Spec + Golden Set v0
PHASE 02
ساخت Prototype و Eval
۲ هفته
ساخت اولین نسخه ایجنت در Visual Builder، اتصال ابزارها، اجرای Eval روی Golden Set و iteration تا رسیدن به آستانه کیفیت.
ایجنت با pass-rate قابل قبول
PHASE 03
Pilot با کاربران واقعی
۳–۴ هفته
استقرار محدود برای ۵٪ ترافیک، فعالسازی Guardrails و Human-in-Loop، مانیتورینگ کامل و بهبود مستمر بر اساس داده Production.
Pilot موفق با KPI ثبتشده
PHASE 04
Scale و عملیات
دائمی
گسترش به ۱۰۰٪ ترافیک، autoscaling روی Kubernetes، A/B test نسخهها، Cost Optimization و افزودن ایجنتهای جدید.
پلتفرم Agentic در عملیات کامل
PHASE 01۱ هفته
Use-Case Discovery
جلسه با تیم محصول و عملیات، شناسایی taskهای مناسب برای Agentification، تعریف معیارهای موفقیت و ساخت Golden Set اولیه.
سند Agent Spec + Golden Set v0
PHASE 02۲ هفته
ساخت Prototype و Eval
ساخت اولین نسخه ایجنت در Visual Builder، اتصال ابزارها، اجرای Eval روی Golden Set و iteration تا رسیدن به آستانه کیفیت.
ایجنت با pass-rate قابل قبول
PHASE 03۳–۴ هفته
Pilot با کاربران واقعی
استقرار محدود برای ۵٪ ترافیک، فعالسازی Guardrails و Human-in-Loop، مانیتورینگ کامل و بهبود مستمر بر اساس داده Production.
Pilot موفق با KPI ثبتشده
PHASE 04دائمی
Scale و عملیات
گسترش به ۱۰۰٪ ترافیک، autoscaling روی Kubernetes، A/B test نسخهها، Cost Optimization و افزودن ایجنتهای جدید.
پلتفرم Agentic در عملیات کامل
سوالات متداول فنی
سوالاتی که تیم فنی شما احتمالاً میپرسد
تفاوت GITA Agents با LangChain یا LangGraph چیست؟+
LangChain و LangGraph کتابخانههای open source هستند که برای ساخت ایجنت کد مینویسید. GITA Agents یک پلتفرم end-to-end است شامل Visual Builder، Eval Harness، Guardrails سازمانی، Observability و استقرار Kubernetes. شما میتوانید همان الگوهای LangGraph را بهصورت گرافیکی بسازید و کد TypeScript/Python آن را Export کنید.
آیا حتماً باید از GITA LLM استفاده کنیم؟+
خیر. پلتفرم کاملاً LLM-Agnostic است و از OpenAI، Anthropic Claude، Llama، Mistral و Gemini پشتیبانی میکند. Multi-LLM Router بهطور خودکار بهترین مدل را برای هر گام انتخاب میکند و در صورت شکست یک provider به دیگری Failover میکند. برای داده حساس میتوانید فقط GITA LLM On-Premise را فعال نگه دارید.
MCP چیست و چرا برای ما مهم است؟+
Model Context Protocol یک استاندارد باز است که توسط Anthropic معرفی شد و سریعاً به استاندارد صنعت تبدیل شد. بهجای نوشتن کانکتور اختصاصی برای هر ابزار، یکبار سرور MCP میسازید و تمام ایجنتها (در هر پلتفرمی) میتوانند از آن استفاده کنند. سرمایهگذاری شما روی MCP در آینده محفوظ است.
چطور از Prompt Injection محافظت میکنید؟+
سه لایه دفاع داریم: (۱) Classifier اختصاصی روی ورودی کاربر که الگوهای تزریق را تشخیص میدهد، (۲) جداسازی System Prompt و User Input با ساختار XML/JSON قابل اعتماد، و (۳) فیلتر خروجی که اطمینان میدهد ایجنت دستورات مخفی را اجرا نکرده. تمام تشخیصها در Audit Log ثبت میشوند.
هزینه LLM چطور کنترل میشود؟+
Router بهطور پیشفرض مدل سبکتر را برای taskهای ساده انتخاب میکند. برای هر ایجنت میتوانید Budget Cap روزانه/ماهانه تعریف کنید. در صورت رسیدن به سقف، ایجنت موقتاً غیرفعال یا به مدل ارزانتر Downgrade میشود. داشبورد cost-per-conversation و cost-per-user بهصورت Real-Time موجود است.
Memory سهسطحی دقیقاً چطور کار میکند؟+
Short-term حافظه همان مکالمه فعلی است و با خلاصهسازی خودکار از overflow جلوگیری میکند. Long-term روی GITA Vector ذخیره میشود و حقایق ماندگار درباره کاربر یا موضوع را نگه میدارد. Episodic Memory تجربههای کامل گذشته (مثلاً «دفعه قبل که این task انجام شد چه اتفاقی افتاد») را بازیابی میکند تا ایجنت از خود یاد بگیرد.
Sandbox اجرای کد چقدر امن است؟+
از Firecracker MicroVM یا gVisor استفاده میکنیم — همان فناوری AWS Lambda و Google Cloud Run. هر sandbox با محدودیت CPU، حافظه، عمر (پیشفرض ۶۰ ثانیه) و allowlist شبکه راهاندازی میشود. هیچ دسترسی به فایلسیستم میزبان یا ایجنتهای دیگر وجود ندارد و پس از پایان task کاملاً destroy میشود.
Human-in-the-Loop چطور تنظیم میشود؟+
برای هر ابزار یا گام، یک Approval Rule تعریف میکنید — مثلاً «هر تراکنش بالای ۱۰ میلیون تومان نیاز به تأیید سرپرست دارد». ایجنت در آن نقطه متوقف میشود، پیام تأیید به Slack، Teams یا داشبورد میرود، اپراتور تصمیم میگیرد و ایجنت ادامه میدهد. تایماوت و Escalation Policy نیز قابل تنظیم است.
آیا On-Premise و Air-Gapped پشتیبانی میشود؟+
بله. تمام مولفههای پلتفرم روی Kubernetes یا VM قابل اجرا هستند. میتوانید مدل GITA LLM را بهصورت Self-Hosted روی GPUهای داخلی اجرا کنید تا هیچ دادهای از شبکه سازمان خارج نشود. این گزینه برای سازمانهای حاکمیتی، نظامی و بانکها استاندارد است.
زمان رسیدن اولین ایجنت به Production چقدر است؟+
بر اساس تجربه ما، یک use-case متوسط (مثل پشتیبانی سطح ۱) در ۶ تا ۸ هفته به Production میرسد — ۱ هفته Discovery، ۲ هفته ساخت و Eval، ۳–۴ هفته Pilot. use-caseهای سادهتر (IT Helpdesk داخلی) را در ۳ هفته دیدهایم. زمان دقیق در فاز Discovery تعیین میشود.
تماس مستقیم با تیم فنی
دموی فنی Agentic AI رزرو کنید
۴۵ دقیقه با معمار ارشد Agentic AI ما. یک use-case واقعی از سازمان شما را روی پلتفرم پیاده میکنیم و نتیجه را زنده میبینید. رایگان، بدون پرزنتیشن فروش.
فرم درخواست جلسه
مرحله ۱ از ۲