РуОду.Муза-AI — автономный ИИ-диспетчер для вашей сети
Автономная AI-платформа мониторинга и предиктивной эксплуатации сетевой инфраструктуры для ситуационных центров и служб эксплуатации телеком-операторов и крупных промышленных узлов.
Запросить демо Смотреть видеоЗадача
Почему службам эксплуатации нужен не чат-бот, а диспетчер
Три вещи, которые съедают время дежурной смены
Поток событий
Тысячи сетевых устройств генерируют плотный поток метрик и логов. Найти в нём причину аварии вручную — долго.
Знания разбросаны
Инструкции вендоров в PDF, схемы и акты, история прошлых инцидентов — всё это нужно найти и сопоставить в момент аварии.
Данные нельзя отдавать наружу
Топология сети и логи — чувствительная информация. Облачные ИИ-сервисы для критической инфраструктуры не подходят.
В основе — Knowledge Graph
Динамический граф связности сети
В реальном времени отображает топологию инфраструктуры, логические связи между узлами и критичность элементов для бизнес-процессов.
Узлы графа: коммутатор, сервер, маршрутизатор, кабель, B2B-клиент. Граф хранит физическую и логическую связность сети — поэтому система сразу видит, каких клиентов затронет падение конкретного узла.
Запросить демо
Возможности
Как это работает в B2B Telecom
Шесть модулей платформы и их задача в эксплуатации сети
Топология сети
Узлы — коммутатор, сервер, маршрутизатор, кабель, B2B-клиент. Граф хранит физическую и логическую связность сети.
Умный поиск по инцидентам
Сопоставление текущих логов и аномалий с историей прошлых аварий для моментального нахождения корневой причины (Root Cause Analysis).
Буферизация телеметрии
События и метрики от оборудования опрашиваются MCP-инструментами, накапливаются в Redis и асинхронно обновляют граф связности, не перегружая основную базу.
Предиктивное ТО и сервисные окна
Celery Beat планирует автоматические проверки оборудования, а ИИ ставит задачи дежурным инженерам и контролирует таймлайны регламентных работ.
Анализ схем и актов
Распознавание PDF-инструкций к оборудованию (Cisco, Huawei, Eltex) и автоматическое извлечение правил эксплуатации в базу RAG.
Автономный диспетчер
Система сама фиксирует падение связности на графе, запрашивает через MCP статус железа и проактивно обращается к дежурному инженеру.
Проактивный движок ИИ-агентов
Heartbreath: ИИ сам приходит к инженеру
Не пассивный чат-бот, а автономный диспетчер
-
Непрерывный анализ графа
Планировщик Celery Beat и агенты мониторинга постоянно анализируют граф связности сети. -
Обнаружение аномалии
Система фиксирует падение связности и запрашивает через MCP статус оборудования. -
Диагностика
Семантический поиск сопоставляет ситуацию с прошлыми авариями и документацией вендоров. -
Сессия с дежурным
ИИ-агент сам инициирует сессию с оператором (WebSockets / SSE), передаёт готовую диагностику и предлагает варианты решения.
«Внимание, узел X недоступен, 25 клиентов без связи. Вероятная причина…»
Для Enterprise
Ключевые технологические преимущества
100% On-Premise и безопасность
Платформа полностью докеризирована (Docker Compose), работает на стандартном импортонезависимом стеке и использует локальные модели эмбеддингов. Никакие данные не уходят во внешние облачные контуры, система независима от зарубежных вендоров.
Слой управления через MCP (Model Context Protocol)
Более 25 кастомных MCP-инструментов: AI-агент напрямую опрашивает сетевое оборудование, извлекает факты из логов и консолей, выполняет диагностические команды в изолированной среде.
Умный RAG и гибридный поиск
pgvector обеспечивает семантический поиск по технической документации, инструкциям вендоров и базе прошлых инцидентов, мгновенно генерируя для инженеров пошаговые рекомендации по устранению аварий.
Проактивный движок ИИ-агентов
При обнаружении аномалий ИИ-агент самостоятельно инициирует сессию с дежурным оператором, предоставляет готовую диагностику и предлагает варианты решения.
Масштабируемость и асинхронность
Паттерн балансировки данных (Redis staging → PostgreSQL lazy commit) позволяет справляться с высокой плотностью событий и логов от тысяч сетевых устройств без деградации интерфейса (Next.js 14).
Готово к развёртыванию
Продукт полностью готов к развёртыванию в контуре заказчика.
Интерфейс
Как это выглядит
Рабочее место дежурного инженера и ситуационного центра
Муза-AI в работе
Как ИИ-диспетчер находит аварию и приходит с готовой диагностикой
Стек
Импортонезависимый стек
Всё работает в вашем контуре, без внешних облаков.
Частые вопросы
Безопасность, интеграция с оборудованием и развёртывание
Покажем Муза-AI на вашей сети
Оставьте заявку — обсудим вашу инфраструктуру, проведём демонстрацию и согласуем развёртывание в вашем контуре.
Подать заявку Смотреть видеоЗапросите демонстрацию
Расскажите о вашей сети и задачах службы эксплуатации. Мы отвечаем в течение 2-х рабочих дней.