Руслан Коновалов

Я CTO и backend-архитектор с более чем 10-летним опытом коммерческой разработки на Python. Последние годы мой основной фокус — голосовые и текстовые AI-агенты, LLM-интеграции и надёжная эксплуатация таких систем.

С нуля разработал техническое ядро Aiva — платформы голосовых и чат-агентов для бизнеса. Отвечал за архитектуру, backend на Python и FastAPI, интеграции с моделями и телефонией, RAG, CRM-интеграции, развёртывание и мониторинг.

В голосовой части работал с SIP-телефонией, Google Gemini, OpenAI Realtime и xAI/Grok Voice. Реализовывал входящие и исходящие звонки, вызовы инструментов, поиск по базе знаний, перевод разговора сотруднику, сохранение результатов и обработку жизненного цикла голосовой сессии. В текстовых агентах работал с LangChain, Redis, RAG, PostgreSQL и pgvector.

Мне особенно интересны задачи на стыке AI и инженерии: как сделать агента управляемым, безопасным и предсказуемым; как ограничить его доступ к данным и действиям; как диагностировать ошибки, задержки и нестабильность; как превратить демонстрационный прототип в систему, которой можно доверить реальный бизнес-процесс.

На консультациях стараюсь давать конкретный результат: архитектурную схему, список рисков, варианты решений и понятный план следующих шагов.

Моя основная специализация — проектирование и разработка голосовых и текстовых AI-агентов для реальных бизнес-процессов.

Могу помочь:

- определить, где AI-агент действительно принесёт пользу, и превратить бизнес-задачу в реализуемый сценарий;

- спроектировать архитектуру голосового или текстового агента: модель, состояние диалога, память, инструменты, RAG и правила завершения сценария;

- выбрать LLM и голосового провайдера с учётом качества, задержки, стоимости, поддержки потокового аудио, перебиваний и tool calling;

- разобрать интеграцию голосового агента с SIP-телефонией, CRM, базой знаний и внутренними API;

- спроектировать агентные сценарии и оркестрацию: вызовы инструментов, маршрутизацию, передачу диалога сотруднику и обработку ошибок;

- построить RAG: подготовку документов, эмбеддинги, векторный поиск, фильтрацию доступа и управление контекстом;

- продумать guardrails и безопасность: разграничение доступа к данным и инструментам, валидацию входных данных и результатов, ограничения действий агента, тайм-ауты, повторные попытки и безопасную эскалацию человеку;

- настроить наблюдаемость: трассировку, логи, анализ задержек, расхода токенов и проблем в реальных диалогах;

- провести аудит уже существующего AI-решения и найти причины низкого качества, большой задержки или нестабильного поведения;

- составить архитектуру и план запуска MVP или production-версии AI-продукта.

Также могу помочь как CTO и архитектор: провести технический аудит продукта, разобрать backend и интеграции, оценить риски, выбрать технологии и составить реалистичный план развития системы.