Российский рынок AI low-code с функциями ИИ активно развивается, а сами платформы постепенно переходят от простых инструментов визуальной разработки к интеллектуальным средам для создания приложений и автоматизации бизнес-процессов. В 2026 году конкурентным преимуществом становится уже не только скорость разработки, но и то, насколько глубоко ИИ встроен в платформу — от помощи при создании решений до работы с корпоративными данными и выполнения задач с помощью агентов.
Сегодня low-code платформы объединяет визуальную разработку с GenAI. Платформы используют LLM для создания элементов приложений, помощи разработчикам, поиска по корпоративным знаниям, обработки документов и автоматизации рабочих операций. Всё больше решений также внедряют интеллектуальных помощников, которые способны самостоятельно выполнять действия внутри бизнес-процессов.
На фоне популярности ИИ в корпоративном контуре важно не просто наличие LLM или отдельного AI-ассистента, а то, насколько глубоко ИИ встроен в платформу и какие практические задачи он позволяет решать. При этом значение имеют не отдельные AI-функции, а их применение на разных этапах — от разработки и настройки приложений до автоматизации процессов, работы с корпоративной информацией и выполнения задач.
Последние годы именно ИИ-возможности становятся одними из ключевых критериев при выборе low-code решений для корпоративного применения. Для бизнеса важно не только получить инструменты ускоренной разработки, но и понять, насколько платформа готова использовать ИИ непосредственно внутри прикладных систем и цифровых процессов. Внимание уделяется таким параметрам, как управление контекстом, эффективности использования контекстного окна и расхода токенов, так как ИИ генерирует много лишних строк кода.
Санкт-Петербургский Клуб ИТ-директоров подготовил рейтинг российских low-code платформ с ИИ-функциями 2026. Исследование включает сравнение платформ в табличном виде, наглядные диаграммы и краткий обзор каждого решения с упором на ИИ-возможности, особенности реализации и основные задачи, которые платформа позволяет решать с помощью ИИ.
Цель исследования — выделить наиболее зрелые российские low-code решения, которые уже предлагают развитые возможности работы с искусственным интеллектом. Рейтинг ориентирован на CIO, CDTO, руководителей разработки и владельцев цифровых продуктов, которые выбирают платформу для практического внедрения ИИ в корпоративные решения.
- Low-code и ИИ: как меняется подход к разработке
- Рейтинг российских low-code платформ с ИИ-функциями 2026
- Результат сравнения. Итоговая диаграмма
- Архитектура платформ
- Контекст AI-агентов
- Подсчёт токенов
- Список российских low-code платформ с ИИ-функциями
- Digital Q
- BPMSoft
- SimpleOne
- ELMA365
- FIS Platform
- Citeck ECOS
- Directum RX
- ROBIN
- БФТ.Платформа
- Visary
- Что составляет основу ИИ-функций в low-code платформах
- Важная особенность ИИ для Enterprise
- ИИ в разработке low-code-приложений
- ИИ в бизнес-процессах и автоматизации
- Преимущества и недостатки low-code платформ с ИИ-функциями
- На что обратить внимание при выборе low-code платформы с ИИ-функциями
- Целевая аудитория
- Ключевые особенности (преимущества)
- Заключение
- Приложение. Рейтинговая таблица low-code платформ c ИИ-функциями 2026
Low-code и ИИ: как меняется подход к разработке
Low-code — подход к разработке приложений, при котором значительная часть работы выполняется с помощью визуальных инструментов, готовых компонентов и настроек вместо написания кода вручную. Платформа позволяет:
- создавать приложения с минимальным объёмом ручного программирования;
- настраивать бизнес-логику и процессы в визуальной среде;
- интегрировать различные системы и источники данных;
- автоматизировать повторяющиеся операции;
- быстрее адаптировать приложения под изменяющиеся требования.
Low-code платформа объединяет эти возможности в единой среде: пользователь собирает приложение из готовых элементов, настраивает их взаимодействие и получает готовое решение без необходимости разрабатывать каждый компонент с нуля. При этом при необходимости разработчик может использовать собственный код и расширять стандартные возможности платформы.
На этом фоне закономерно возникает вопрос, какие изменения уже произошли на рынке low-code и как развитие ИИ повлияет на платформы в ближайшие 1–2 года.
Илья Кайгородов, технический директор Citeck компании SL Soft:
«Главным трендом, как и во всей ИТ-индустрии, стал дрейф в сторону ИИ. Компании экспериментируют с новыми инструментами и встраивают в свои продукты LLM, embedding-модели (например, для RAG), модели транскрибации речи и другие ИИ-компоненты. Параллельно ИИ проникает непосредственно в процесс разработки — от уже привычной помощи в написании кода до CI/CD, тестирования и информационной безопасности.
Одновременно на рынок продолжает давить сокращение ИТ-бюджетов, что формирует разнонаправленную динамику. С одной стороны, часть проектов, в том числе Low-code, откладывается в ожидании улучшения экономической ситуации. С другой — проекты, которые планировалось реализовывать с помощью заказной разработки или зарубежных платформ, переориентируются на отечественные Low-code-решения.
В ближайшие 1–2 года ИИ из дополнительной опции превратится в обязательный компонент Low-code-платформ. Платформы, которые не интегрируют ИИ в свое ядро, начнут проигрывать связке «классическая разработка + ИИ-ассистент». При этом давление на бюджеты и курс на импортозамещение продолжат стимулировать спрос на отечественные решения».
Сергей Трухин, директор по продажам FIS:
«Главное изменение — качественный скачок развития ИИ-инструментов: как моделей, так и методологии агентной разработки. Low-code платформам придется переизобретать себя, чтобы сохранить свое будущее на рынке enterprise-разработки. В ближайшие пару лет мы увидим, какие стратегии выберут игроки этого рынка для внедрения LLM в свои решения. Мы для себя уже определили ключевые принципы изменений: ценность нашей платформы и всех новых инструментов измеряется не тем, сколько строк кода пилотного проекта удалось сгенерировать, а тем, насколько быстро можно провести запрос бизнеса через требования, ограничения, проверки и приёмку, чтобы получить результат, применимый в production».
Юрий Востриков, генеральный директор BPMSoft (ИТ-холдинг LANSOFT):
«Технологические тренды в low-code связаны прежде всего с развитием ИИ-инструментов. Но важно разделять два сценария их применения. Первый – пользовательский: AI- и ML-инструменты встраиваются сегодня практически во все классы корпоративных систем, и low-code здесь не исключение. Для конечного пользователя в идеале вообще не должно иметь значения, на какой технологии создана система и какие механизмы работают «под капотом». Взаимодействие с ИИ должно быть бесшовно встроено в привычный UX, и не требовать специальных навыков. Второй сценарий, более специфичный именно для low-code, – использование генеративного ИИ на этапе проектирования и разработки системы. Речь идет о генерации элементов конфигурации и проектного слоя. Это направление сейчас выходит на первый план.
Другое дело, что на российском рынке платформа должна поддерживать работу с локальными языковыми моделями в закрытом контуре. Мы это обеспечиваем: ни одна LLM не приколочена к продукту гвоздями, заказчик выбирает модель под свои требования – от облачной до развернутой на собственной инфраструктуре».
Дунаев Дмитрий, менеджер по развитию платформы Directum:
«Главный технологический сдвиг — переход к low-code-платформам, построенным вокруг ИИ. Модели участвуют в разработке, настройке и выполнении процессов. Это повышает требования к архитектуре и регулированию работы ИИ, включая защиту данных, разграничение полномочий и ответственность за результат.
Вайбкодинг сделал эти вопросы особенно заметными. Одни команды получили полезный результат, другие потратили ресурсы на сырые решения. Low-code-платформа становится гарантом безопасности и стабильности, когда ИИ в неопытных руках и способен не столько помочь, сколько навредить.
В ближайшие один-два года требования к глубокой работе с ИИ станут ещё важнее по мере перехода от ИИ-помощников к агентам, самостоятельно выполняющим поручения в бизнес-процессах. Задачи и полномочия агентов будут расширяться, а значит, должен развиваться и контроль. В Directum мы последовательно идём по этому пути: от настраиваемых генеративных блоков в процессах к встроенным агентам, которые уже используют знания компании и выполняют задачи вместе с сотрудниками».
Развитие генеративного ИИ и агентных технологий трансформирует подход к разработке корпоративных систем. Сегодня ИИ в low-code активно используется как внутри готовых приложений и бизнес-процессов, так и непосредственно на этапах проектирования и разработки корпоративных систем.
Работа с платформой при этом выходит за рамки визуальных настроек и дополняется взаимодействием на естественном языке. Вместо последовательного создания и настройки отдельных элементов пользователь может описать необходимый результат, а ИИ помогает реализовать его в платформе — например, сформировать структуру формы, логику процесса или сценарий автоматизации и подготовить вариант для дальнейшей настройки.
В результате граница между разработкой и настройкой приложения становится менее заметной. Low-code-платформа с ИИ-функциями берёт на себя часть действий, которые раньше пользователь выполнял вручную через интерфейс. Благодаря этому разработка становится доступнее, а от идеи или требования до работающего компонента приложения можно перейти быстрее.
Рейтинг российских low-code платформ с ИИ-функциями 2026
Осенью 2026 года Санкт-Петербургский Клуб ИТ-директоров SPB CIO Club провёл исследование российских low-code платформ с функциями ИИ. В рейтинге представлены решения, которые оцениваются по 174 критериям, охватывающим возможности искусственного интеллекта, архитектуру платформ, инструменты разработки и другие характеристики, важные для корпоративного применения.
Результат сравнения. Итоговая диаграмма
Итоговые позиции платформ сформированы на основе совокупной оценки по всем критериям исследования. Для функциональных характеристик использовалась шкала из трёх значений: 2 балла за полную реализацию («Да»), 1 балл за частичную («Частично») и 0 баллов за отсутствие функции («Нет»).
Для показателей, которые нельзя корректно оценить по принципу «есть / нет», использовались диапазоны и качественная оценка. Например, при сравнении распространённости учитывались количество заказчиков, партнёрская сеть, число готовых решений, масштаб крупнейших внедрений и результаты нагрузочного тестирования.
Числовые показатели переводились в 8-балльную шкалу. За основу брались минимальное и максимальное значения показателя среди участников: оценка начиналась с минимального порога, которому соответствовал 1 балл, а для каждого следующего балла пороговое значение увеличивалось в два раза вплоть до достижения максимального показателя.
Детальные оценки по всем критериям и отдельным платформам приведены в Приложении.
Архитектура платформ
Платформы распределены по четырём типам архитектуры: микросервисная, микросервисная с RPA, модульный монолит с микросервисами и модульный монолит. В сравнении учитывается основной архитектурный подход, на котором построена платформа, и наличие дополнительных архитектурных компонентов.
Контекст AI-агентов
Платформы сравниваются по организации контекста AI-агентов. Отдельно выделяются решения, в которых каждый агент работает в собственном контексте, и платформы с общим контекстом для нескольких агентов. При отдельном контексте информация и история работы конкретного агента не смешиваются с контекстом других агентов.
От управления контекстом зависит эффективность работы каждого из агентов, эффективность использования контекстного окна, а в конечном счете и совокупная стоимость владения созданным решением.
Подсчёт токенов
Платформы сравниваются по возможности вести подсчёт токенов на уровне отдельных AI-агентов. Учитывается, можно ли определить объём использованных токенов каждым агентом отдельно, а не только общий расход ИИ-функций платформы.
Список российских low-code платформ с ИИ-функциями
В исследовании рассматриваются российские low-code платформы для разработки и эксплуатации корпоративных приложений. Все представленные решения включены в Единый реестр российского ПО и соответствуют требованиям по импортозамещению и ИБ.
Digital Q
Digital Q (ПАО «Диасофт») возглавляет рейтинг благодаря реализации сквозного подхода AI-Native SDLC (жизненного цикла разработки на базе ИИ). В экосистеме искусственный интеллект выступает не внешним ассистентом, а полноценным участником производственного конвейера через платформу оркестрации Digital Q.Agents и специализированных ИИ-агентов.
В основе лежит подход Specification-Driven Development (SDD): машиночитаемая спецификация становится единым источником истины. Мультиагентный конвейер преобразует бизнес-требования на естественном языке в декомпозированные задачи и спецификации изменений, а затем в код микросервисов, BPMN-модели для Digital Q.BPM, экранные формы для Digital Q.Palette и автотесты; результаты синхронизируются со всеми low-code платформами экосистемы. На каждом переходе между этапами действуют автоматические барьеры качества (Quality Gates), что исключает проблему генеративных «галлюцинаций». Если данных недостаточно, система не генерирует правдоподобный, но неверный код, а фиксирует открытый вопрос и останавливает задачу до уточнения. Такой подход снижает риск накопления технического долга.
BPMSoft
BPMSoft использует ИИ непосредственно в прикладных сценариях и бизнес-процессах, сочетая ML-модели, LLM и ИИ-агентов. ML применяется для предиктивного скоринга, сегментации, прогнозирования оттока и рекомендаций, а генеративные модели — для обработки обращений, пересказа и работы с текстовой информацией. Отдельно предусмотрен ассистент «Софья», работающий с базой знаний BPMSoft.
Для low-code-сценариев ключевым компонентом является конструктор ИИ-агентов. Агент подключается непосредственно к бизнес-процессу и может выполнять цепочку операций с использованием LLM и встроенных ML-возможностей. BPMSoft также поддерживает генерацию промптов для создания новых шагов процесса на основе результатов предыдущих шагов, поэтому ИИ может становиться частью самой процессной логики, а не только внешним интерфейсом для пользователя.
SimpleOne
SimpleOne реализует GenAI как встроенный технологический слой платформы: поддерживаются несколько LLM, RAG на корпоративных данных и AI-агенты, работающие через MCP. ИИ при этом использует данные и функции самой платформы, а не существует отдельно от low-code-контура. SimpleOne прямо позиционирует GenAI как компонент единой среды, работающий внутри корпоративного периметра.
Отдельное направление — SimpleGen, где ИИ используется уже на этапе разработки. Платформа заявляет генерацию кода в защищённом контуре, а AI-агенты могут обращаться к инструментам через MCP. Таким образом, ИИ охватывает как создание и выполнение прикладных сценариев, так и непосредственно разработку приложений внутри платформы.
ELMA365
ELMA365 встраивает ИИ в исполняемые процессы через ELMA Cortex. AI-операция может выступать отдельным шагом бизнес-процесса, получать входные параметры и возвращать результат, который используется на следующих шагах. AI-агенты при этом работают с данными ELMA365 и подключёнными функциями, а их инструменты могут включать приложения, процессы, задачи и внешние системы. Помимо текстовых данных, агенты умеют извлекать информацию из сканов, фотографий и PDF-файлов, а также транскрибировать записи звонков и совещаний — это расширяет круг задач, которые можно передать в автоматизированный сценарий без ручной обработки.
В ELMA365 предусмотрена визуальная настройка агентных решений, включая маршрутизацию задач между основными и дочерними агентами. Поддерживается подключение собственных инструментов через MCP, а для защиты корпоративных данных используются права доступа, Guardrails и маскирование чувствительной информации перед передачей в языковую модель. Доступно также логирование действий агентов и аудит взаимодействия с LLM. Готовые агенты на базе ELMA Cortex работают в составе прикладных решений платформы — например, в ELMA365 Закупки они анализируют предложения поставщиков и условия поставки, а в ELMA365 Service Desk помогают классифицировать заявки и формировать решение по обращению, оставляя финальное решение за человеком.
FIS Platform
FIS Platform использует ИИ как часть low-code-разработки. FIS применяет AI-агентов для создания и изменения приложений: агент работает не только с программным кодом, но и с объектной моделью платформы — создаёт и изменяет типы данных, модули, индексы, прикладные функции, процессы и REST-интерфейсы. По данным FIS, этот сценарий уже применяется на платформе, развернутой в банках из ТОП-10 России.
Для взаимодействия агента с платформой FIS разработала аддитивный редактор — текстовый командный слой в виде MCP-сервера. Вместо прямого изменения внутренней структуры приложения агент использует набор из более чем 200 специализированных команд, после каждого действия получает результат валидации и при необходимости корректирует следующий шаг. Таким образом, ИИ работает с объектами low-code приложения и проходит через механизмы проверки платформы, а не просто генерирует отдельные фрагменты кода.
Citeck ECOS
Citeck ECOS позиционирует ИИ как часть механики low-code-разработки, а AI-агент является полноценной сущностью платформы. Для каждого агента задаются собственная инструкция, LLM-модель, набор инструментов и память диалога; администратор настраивает его без программирования, после чего агент может работать как в диалоге с пользователем, так и автономно через API. При этом структурные операции контролируются самой платформой — проверяются права, корректность и существование объектов, а модель отвечает за содержание в заданных рамках.
Для сложных задач используется агентный конвейер, в котором разные агенты выполняют отдельные этапы разработки: анализ, проектирование, генерацию, аудит и публикацию. Поддерживаются разные LLM, включая локальные модели, а RAG используется для работы с корпоративными данными, документацией и исходным кодом. Для каждого агента можно задать собственный набор инструментов и контекст, вести отдельный учёт токенов и устанавливать точки, где требуется подтверждение пользователя.
Directum RX
Directum RX встраивает ИИ в процессы работы с документами через набор собственных интеллектуальных сервисов Directum Ario. Они обеспечивают распознавание и классификацию документов, извлечение реквизитов и значимых фактов, автозаполнение карточек и интеллектуальный поиск по содержимому, в том числе по скан-копиям. Встроенный генеративный ИИ также помогает готовить аннотации, деловые письма и поручения.
ИИ-функции работают внутри интерфейса Directum RX и могут использоваться в бизнес-процессах без дополнительных интеграций. Для юридических сценариев предусмотрены сравнение версий и проверка договоров на риски, для бухгалтерии — обработка и проверка первичных документов, а для делопроизводства — автоматическая классификация и регистрация входящих документов. Доступен вариант локальной установки, что позволяет работать с корпоративной информацией внутри собственного контура.
ROBIN
ROBIN интегрирует генеративный ИИ в low-code-сценарии интеллектуальной автоматизации. AI-агенты получают параметры из процесса, обращаются к LLM и подключённым инструментам и передают результат обратно в сценарий; они могут работать с базой знаний, обрабатывать и проверять документы, а также использовать локальные GPT-модели для анализа и генерации данных. Для подключения внешних инструментов и источников данных платформа поддерживает MCP.
AI-агент в ROBIN выступает отдельным исполнительным элементом процесса наряду с RPA-роботами и другими компонентами автоматизации. Он может анализировать поступившие данные, выбирать нужное действие и передавать результат на следующий этап сценария, в том числе в задачах обработки обращений, проверки документов, интеллектуального поиска и голосового взаимодействия.
БФТ.Платформа
«БФТ.Платформа» развивает ИИ как часть low-code-среды для создания корпоративных систем и автоматизации прикладных задач. Платформа предусматривает применение искусственного интеллекта для обработки данных и помощи пользователям, а также создание и управление интеллектуальными агентами, выполняющими прикладные задачи на основе технологий обработки естественного языка.
Отдельное направление — агентные сценарии автоматизации. Готовые ИИ-агенты могут использоваться в бизнес-процессах наряду с другими компонентами платформы, а также развивается конструктор для создания собственных агентов. В нём можно настраивать промпт, граф знаний, доступные инструменты, события и процессы, в которых агент будет участвовать. Таким образом, ИИ в «БФТ.Платформе» используется как для выполнения отдельных прикладных задач, так и для встраивания интеллектуальных агентов непосредственно в логику бизнес-процессов.
Visary
Visary интегрировала агентный ИИ в BPM-модуль: готовые и собственные AI-агенты настраиваются в визуальном low-code-редакторе без кода. Для них задаются инструкции на естественном языке, LLM-модель, инструменты и входные данные. Агенты могут выполнять разные роли — от аналитика и разработчика до архитектора, тестировщика и оператора, а несколько агентов можно объединять в последовательные или параллельные сценарии.
Отдельное направление Visary AI охватывает технологии Data Science, NLP и Computer Vision и включает конструктор нейросетей. В BPM-контуре ИИ применяется для анализа процессов, генерации кода и интерфейсов, проектирования архитектуры и тестирования; при этом для разных агентов можно выбирать разные LLM.
Что составляет основу ИИ-функций в low-code платформах
Разработка систем — базовая задача low-code платформ. ИИ расширяет возможности этого подхода: теперь разработчик может не только собирать приложение из готовых компонентов, но и использовать естественный язык для постановки задач, генерации кода, конфигураций и отдельных элементов системы.
При этом ИИ постепенно выходит за рамки самой разработки и встраивается в работу готовых приложений. Он используется для автоматизации бизнес-процессов, обработки данных и документов, работы с корпоративными знаниями и выполнения последовательностей действий с помощью ИИ-агентов. Поэтому ИИ-функции low-code платформ можно условно разделить на два направления — разработка приложений и автоматизация работы созданных систем.
Важная особенность ИИ для Enterprise
Искусственным интеллектом в целом, и для программирования в частности, пользуются многие. Люди решают повседневные задачи, разработчики генерируют код для приложений, UI-специалисты генерируют формы. Всё работает достаточно надёжно «на бытовом уровне». В сегменте Enterprise возникают нюансы.
Александр Сахаров, директор по работе с партнерами (ПАО «Диасофт»):
«Сегодня часто путают две вещи: точечное применение ИИ разработчиком (вайб-кодинг или генерация кода по промпту) и промышленную AI-native разработку. В масштабах Enterprise автономная генерация кода по промптам быстро приводит к катастрофическому росту техдолга, проблемам в архитектуре и рискам информационной безопасности.
Чтобы ИИ давал реальный экономический эффект в low-code, он должен быть встроен в управляемый конвейер. Именно поэтому 1-е место в рейтинге занимает платформенный подход: разработка строится от спецификации как источника истины, а специализированные ИИ-агенты берут на себя декомпозицию, визуальное моделирование процессов, автогенерацию интеграций и тестов. Бизнес получает запуск новых сервисов за дни вместо месяцев, а ИТ-директор — прозрачное, протестированное и безопасное решение, готовое к нагрузкам в закрытом корпоративном контуре».
ИИ в разработке low-code-приложений
Основу ИИ-возможностей low-code платформ составляют машинное обучение (ML) и большие языковые модели (LLM). На их базе реализуются инструменты для генерации кода и конфигурации, создания элементов приложений, работы с текстом и данными, анализа информации и автоматизации действий.
Одно из ключевых направлений — кодогенерация, которая меняет сам процесс разработки системы. Разработчик описывает необходимую функциональность на естественном языке, а ИИ генерирует код или конфигурацию для её реализации. В low-code-среде это дополняет визуальное проектирование и позволяет часть разработки системы выполнять с помощью ИИ.
На этой основе развивается вайб-кодинг — подход, при котором приложение создаётся преимущественно через описание задачи на естественном языке. ИИ самостоятельно генерирует значительную часть кода, а разработчик задаёт требования и корректирует результат. Для прототипов и относительно простых систем это сокращает время разработки, однако при создании корпоративных решений остаются требования к архитектуре, бизнес-логике, данным, правам доступа, интеграциям, безопасности и дальнейшей эксплуатации.
При этом распространение вайб-кодинга ставит вопрос о том, где заканчиваются преимущества быстрого создания приложений и начинаются требования корпоративной разработки.
Юрий Востриков, генеральный директор BPMSoft (ИТ-холдинг LANSOFT):
«Вайб-кодинг заметно снизил стоимость и порог входа в разработку: сегодня простое приложение можно собрать за вечер с помощью Claude Code или Codex. Поэтому закономерно возникает вопрос: зачем платить за платформу, если можно быстро и дешево разработать собственное решение по промпту? Однако для промышленных корпоративных систем требования остаются прежними: корректная бизнес-логика, управление данными и правами доступа, интеграции, безопасность, соответствие требованиям регуляторов и долгосрочная эксплуатация. Поэтому для прототипов вайб-кодинг действительно стал привлекательным, но на длинной дистанции преимущества платформенного подхода сохраняются.
Мы видим три модели автоматизации:
- Первая – классический low-code с готовой платформой визуальной разработки.
- Вторая – вайб-кодинг, где ИИ генерирует систему из описаний, давая максимальную скорость и свободу.
- И третья – их синергия, AI-driven low-code: готовый платформенный фундамент обеспечивает надежность и безопасность, а ИИ ускоряет разработку и изменение проектного слоя. Именно этот подход мы считаем следующим этапом развития BPMSoft».
Одним из вариантов интеграции генеративного ИИ в разработку становится AI IDE (Integrated Development Environment) — среда разработки со встроенными ИИ-инструментами. В low-code платформе она объединяет генерацию кода и конфигурации с визуальным проектированием. Разработчик может описать задачу на естественном языке, а система поможет создать формы, бизнес-логику, процессы, интеграции и другие элементы приложения.
Для корпоративного использования существенное значение имеет возможность работы AI IDE в закрытом контуре. Модели и инструменты могут развёртываться внутри инфраструктуры компании, а внутренний код и чувствительные данные не передаются во внешние сервисы. При этом платформа может поддерживать разные LLM, включая локальные модели, чтобы заказчик мог выбирать подходящий вариант в зависимости от требований к данным и инфраструктуре.
ИИ в бизнес-процессах и автоматизации
Следующий уровень интеграции ИИ связан непосредственно с работой приложений и бизнес-процессов. Здесь используются AI-агенты, которые в отличие от обычного ассистента могут взаимодействовать с данными и инструментами платформы, выполнять последовательность действий, создавать и изменять объекты, формировать документы и запускать бизнес-процессы.
Павел Сергеев, исполнительный директор ROBIN и Robovoice компании SL Soft:
«За последний год рынок шагнул далеко за пределы построения процессов, главным трендом стало стирание границ между технологиями BPM, RPA и искусственным интеллектом. Активно развивается «агентская автоматизация», где логика действий задается текстовыми промптами. В ближайшие 1–2 года фокус сместится на сложную процессную гиперавтоматизацию в корпоративной среде. Лидерами станут платформы-«комбайны», которые позволят выстраивать работу целого штата цифровых сотрудников, оркестрировать и обеспечивать самостоятельную работу ИИ-агентов, классических роботов».
ИИ-агенты могут становиться участниками сложных сценариев автоматизации. Несколько специализированных агентов способны выполнять отдельные этапы одной задачи, передавая результаты друг другу. При этом платформа выступает средой, которая управляет их взаимодействием, доступом к данным и используемым инструментам.
Для этого развивается AI Harness — набор инструментов и механизмов, обеспечивающих взаимодействие ИИ-агентов с платформой. Агент получает доступ к необходимым данным и функциям системы, учитывая контекст задачи и объём передаваемой информации. Это помогает контролировать использование ресурсов и делает работу ИИ более предсказуемой.
ИИ всё активнее используется непосредственно в workflow и бизнес-процессах. Он может классифицировать обращения и документы, извлекать из них данные, анализировать информацию, определять дальнейший маршрут и запускать следующие действия. В визуальном редакторе BPMN ИИ-агент может быть встроен в конкретный этап процесса и выступать его полноценным участником.
Для настройки таких сценариев используются no-code drag&drop-конструкторы. На форму можно добавить необходимые поля и ИИ-агента, после чего визуально определить дальнейшее действие — например, отправку уведомления, постановку задачи, вызов API или запуск дочернего процесса.
Отдельное направление — работа с корпоративными знаниями с помощью RAG (Retrieval-Augmented Generation). Технология позволяет ИИ искать информацию во внутренних документах, базах знаний и других корпоративных источниках и использовать её при формировании ответа или выполнении задачи.
Таким образом, ИИ постепенно охватывает весь low-code-контур — от разработки и настройки приложений до работы с корпоративными данными, бизнес-процессами и выполнения задач. При этом low-codeплатформа становится связующим уровнем между генеративным ИИ и корпоративной информационной системой, обеспечивая контроль доступа, данных, процессов и результатов работы ИИ.
Преимущества и недостатки low-code платформ с ИИ-функциями
Как уже видно из предыдущих разделов, сочетание low-code и ИИ позволяет заметно изменить процесс разработки: часть работы автоматизируется, а взаимодействие с платформой становится проще и быстрее. Теперь обобщим основные преимущества такого сочетания и посмотрим, какую практическую пользу оно даёт компаниям и разработчикам.
Более высокая скорость разработки. ИИ помогает быстрее создавать и настраивать компоненты приложения, сокращая количество ручных действий.
Снижение требований к навыкам программирования. Пользователь может формулировать требования на естественном языке и получать помощь в их реализации без глубокого знания кода.
Автоматизация рутинных задач. ИИ берёт на себя часть повторяющихся операций, освобождая разработчиков для более сложных задач.
Быстрое прототипирование. Идеи и требования можно быстрее превращать в рабочие прототипы и проверять их на практике.
Расширение возможностей low-code. ИИ позволяет решать задачи, которые сложно или неудобно выполнять только с помощью стандартных визуальных инструментов.
Однако вместе с новыми возможностями появляются и определённые ограничения. Использование ИИ в разработке требует дополнительного контроля за результатами и связано с вопросами безопасности, качества и надёжности.
При выборе платформы необходимо учитывать не только её возможности, но и потенциальные риски, связанные с использованием ИИ:
Ошибки и неточности ИИ. Сгенерированные решения могут содержать ошибки и требуют проверки со стороны пользователя или разработчика.
Зависимость от качества моделей. Результат работы ИИ напрямую зависит от используемой модели, её возможностей и качества контекста.
Риски безопасности. При использовании внешних AI-сервисов возникает вопрос передачи кода, данных и другой чувствительной информации.
Ограничения кастомизации. ИИ и готовые компоненты платформы не всегда способны корректно реализовать нестандартные требования.
Рост сложности контроля. Чем больше задач передаётся ИИ, тем важнее контролировать внесённые изменения, логику приложения и конечный результат.
На что обратить внимание при выборе low-code платформы с ИИ-функциями
При выборе low-code платформы с ИИ-функциями важно оценивать не только сам набор возможностей, но и то, для кого предназначено решение и какие преимущества оно даёт на практике. Поэтому в первую очередь стоит обратить внимание на целевую аудиторию платформы и её ключевые особенности.
Целевая аудитория
Информация о целевой аудитории позволяет оценить, для какого масштаба бизнеса и каких отраслей предназначена low-code платформа.
| Компания | Решение | Целевая аудитория |
|---|---|---|
| ПАО «ДИАСОФТ» | Digital Q | Преимущественно сегмент Enterprise и ИТ-компании. |
| ООО «БПМСофт» (входит в ИТ-холдинг LANSOFT) | BPMSoft | Крупные и средние компании из России, Беларуси и СНГ. Ключевые отрасли по итогам 2025 года: ИТ и телеком, ритейл и FMCG, банки и страховые компании, ТЭК и промышленное производство, фармацевтика, девелопмент и госуправление. |
| ООО «СИМПЛ 1» | SimpleOne | Средний и крупный бизнес. Основные отрасли: финансовый сектор и банки, телекоммуникации, промышленность и производство, госсектор и государственные корпорации, ритейл и e-commerce, ИТ-компании и системные интеграторы. |
| ООО «ЭЛМА» | ELMA365 | Российские компании с выручкой от 10 млрд рублей без ограничений по отрасли. На практике — организации с распределёнными командами, сложными кросс-функциональными процессами и зрелым ИТ-ландшафтом: финансы, промышленность, ритейл, фармацевтика, энергетика и госсектор. Ключевые лица, принимающие решения, — CIO и CDTO. |
| ООО «Финансовые информационные системы» | FIS Platform | Крупные и средние банки и финтех-компании России. |
| ООО «Сайтек» | Citeck ECOS | Средний и крупный бизнес, холдинги и госсектор. Основные задачи: BPM/ECM/СЭД, Service Desk, CRM, корпоративные порталы, согласование договоров, HR, закупки и управление проектами, включая задачи импортозамещения, интеграции и масштабирования. |
| ООО «ДИРЕКТУМ» | Directum RX | Средний и крупный бизнес, холдинговые структуры и госсектор — организации с большим объёмом документов и регламентированными процессами, от нескольких сотен до нескольких тысяч одновременно работающих пользователей. Решение также может применяться в небольших компаниях с высоким объёмом документооборота. |
| ООО «СЛ Софт» | ROBIN | Enterprise-сегмент: крупнейшие компании и корпорации с государственным участием. |
| ООО «НПЦ «БизнесАвтоматика» | Visary | Организации среднего и крупного масштаба, которым требуется создавать и развивать внутренние прикладные системы, рабочие пространства, процессы, интеграции и аналитику с учётом своей предметной области и инфраструктурного контура. |
Ключевые особенности (преимущества)
Далее стоит оценить, какие ИИ-возможности предлагает платформа и насколько глубоко они интегрированы в процесс разработки. Важно учитывать, что именно ИИ позволяет делать внутри платформы, насколько он сокращает ручную работу, работает ли с объектами и данными платформы и может ли использоваться в закрытом корпоративном контуре.
| Компания | Решение | Ключевые особенности (преимущества) |
|---|---|---|
| ПАО «ДИАСОФТ» | Digital Q | AI-driven подход на всех этапах создания ПО: ИИ-агенты помогают проектировать процессы и приложения, генерировать код и проверять результат, включая сопровождение решений после запуска. |
| ООО «БПМСофт» | BPMSoft | Сочетание ML, LLM и AI-агентов в бизнес-процессах: предиктивная аналитика, сегментация и рекомендации дополняются генерацией и обработкой текста. AI-агенты могут использовать результаты предыдущих этапов процесса для формирования последующих действий. |
| ООО «СИМПЛ 1» | SimpleOne | Развитая GenAI-инфраструктура с поддержкой различных LLM, RAG, AI-агентов и MCP. Агенты способны самостоятельно выбирать необходимые инструменты и последовательность их применения, а AI-функции встраиваются непосредственно в рабочие процессы. |
| ООО «ЭЛМА» | ELMA365 | ELMA Cortex для создания и оркестрации AI-агентов внутри бизнес-процессов. Отличительные возможности — мультиагентное взаимодействие, RAG, MCP, подключение различных LLM и встроенные механизмы контроля доступа, Guardrails, маскирования и аудита. |
| ООО «Финансовые информационные системы» | FIS Platform | Единая AI-архитектура, объединяющая ML, LLM, RAG и AI-агентов с бизнес-процессами. Платформа позволяет менять используемые LLM без перестройки процессов и ориентирована на специализированные банковские AI-сценарии. |
| ООО «Сайтек» | Citeck ECOS | AI-агенты настраиваются как элементы платформы: для каждого задаются промпт, LLM и набор инструментов. Поддерживаются работа с данными и документами, RAG и подключение внешних инструментов через MCP. |
| ООО «ДИРЕКТУМ» | Directum RX | Собственные интеллектуальные сервисы Directum Ario для распознавания, классификации и извлечения данных из документов, дополненные генеративным ИИ. AI-функции встроены в работу с документами и процессы, включая подготовку текстов, аннотаций, поиск на естественном языке и анализ документов. |
| ООО «СЛ Софт» | ROBIN | Все ключевые технологии гиперавтоматизации в одной платформе: LLM/ML, MCP/RAG, RPA, BPM и OCR/IDP с оркестрацией и управлением в едином веб-интерфейсе. AI-агенты выступают самостоятельными блоками бизнес-процессов и взаимодействуют с LLM и внешними инструментами через MCP. No-Code позволяет настраивать процессы с программными роботами, ИИ-агентами и ИИ-моделями без программирования. Предусмотрены интеллектуальный поиск, обработка документов, локальные GPT-модели и готовые AI-агенты, а также контроль и прозрачность работы ИИ. |
| ООО «НПЦ «БизнесАвтоматика» | Visary | Агентный ИИ в BPM с возможностью создавать собственных специализированных AI-агентов в визуальном low-code-редакторе. Поддерживается запуск нескольких агентов параллельно, построение последовательных цепочек и их оркестрация; отдельно Visary AI позволяет создавать и обучать нейросетевые модели для Computer Vision и NLP. |
Заключение
Российские low-code платформы активно развивают ИИ-функциональность и всё чаще выходят за рамки традиционных визуальных конструкторов. ИИ становится частью процессов разработки, автоматизации и сопровождения цифровых решений: платформы получают инструменты для создания AI-агентов, работы с LLM и ML-моделями, генерации приложений и кода по запросам на естественном языке.
На российском рынке уже представлены зрелые решения с глубоко интегрированными ИИ-возможностями. При этом для корпоративного сегмента ключевым требованием остаётся возможность безопасной работы ИИ в закрытом контуре и сохранение контроля над данными.
При выборе платформы важно оценивать не количество заявленных ИИ-функций, а степень их развития и практическую применимость для конкретных задач. Наш рейтинг служит ориентиром при сравнении доступных на российском рынке решений и позволяет увидеть, какие из них наиболее далеко продвинулись в развитии low-code- и ИИ-возможностей.
Приложение. Рейтинговая таблица low-code платформ c ИИ-функциями 2026
Ниже представлена полная сводная таблица, включающая все критерии оценки low-code платформ из нашего рейтинга. Перед анализом решений рекомендуем внимательно ознакомиться с представленными данными.
| Место | 1 | 2 | 2 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 8 | 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Компания | ПАО «ДИАСОФТ» | ООО «БПМСофт» (входит в ИТ-холдинг LANSOFT) | ООО «СИМПЛ 1» | ООО «ЭЛМА» | ООО «Финансовые информационные системы» | ООО «Сайтек» | ООО «ДИРЕКТУМ» | ООО «СЛ Софт» | ООО «БФТ» | ООО «НПЦ «БизнесАвтоматика» |
| Low-code платформа | Digital Q | BPMSoft | SimpleOne | ELMA365 | FIS Platform | Citeck ECOS | Directum RX | ROBIN | БФТ.Платформа | Visary |
| Сумма баллов | 318 | 316 | 316 | 314 | 301 | 294 | 282 | 280 | 280 | 222 |
| Формат поставки | 8 | 6 | 8 | 8 | 6 | 8 | 8 | 8 | 4 | 8 |
| Архитектура | Микросервисная | Модульный монолит с микросервисами | Микросервисная | Микросервисная | Модульный монолит | Микросервисная | Микросервисная | Микросервисная RPA-платформа | Клиент-сервер, модульная | Микросервисная |
| SaaS (из облака провайдера) | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Да | Нет | Да |
| On-prem (серверная версия для тонких клиентов) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Подробное сравнение возможностей ИИ | 52 | 52 | 52 | 52 | 49 | 42 | 42 | 42 | 42 | 42 |
| ИИ-агенты в low-code платформе | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 16 | 18 |
| Наличие готовых ИИ-агентов от вендора | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Создание собственных ИИ-агентов для работы на платформе | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Визуальный (low-code) инструментарий для настройки ИИ-агентов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Возможность использования различных внешних LLM для работы ИИ-агента | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Одновременное использование разных LLM для разных ИИ-агентов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Возможность писать задачи ИИ-агенту словами (обычным человеческим языком) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Возможность загрузить ТЗ для работы ИИ-агента | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Agentic-конвейер (задача разбивается на этапы, каждый этап выполняет автономный ИИ-агент) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да |
| Оркестрация ИИ-агентами (вместо одного большого ИИ реализовано управление цепочкой специализированных агентов) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Создание и функционирование ИИ-агентов | 22 | 22 | 22 | 22 | 21 | 20 | 20 | 20 | 18 | 20 |
| Агент-менеджер (распределяет роли среди агентов-исполнителей) | Да | Да | Да | Да | Частично | Да | Да | Да | Да | Да |
| Агент-разработчик (генерация кода) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Агент-аналитик (генерация бизнес-процессов) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Агент-UI-дизайнер (генерация экранных форм) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Агент-архитектор (генерация архитектуры приложения) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да |
| Агент-тестировщик (тестирование на уязвимости средствами ИИ) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Агент-оператор (принимает решение о деплое в CI/CD) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да |
| Разделение ИИ-труда (каждый агент делает свою работу) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Возможность создания нескольких агентов каждой роли | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| ИИ-агенты работают одновременно параллельно друг другу | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Каждый агент работает строго в своём контексте (свои инструменты, своя база знаний) | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Нет | Да | Нет |
| Управление ИИ-агентами | 12 | 12 | 12 | 12 | 10 | 4 | 4 | 4 | 8 | 4 |
| Подключение базы знаний для каждого ИИ-агента (по аналогии с RAG-системами) | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Нет | Да | Нет |
| Контроль токенов по каждому ИИ-агенту | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет | Да | Нет | Да | Нет |
| Контроль токенов по каждой LLM | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Нет | Да | Нет |
| Аналитика (дашборды) потребления токенов (за сутки, за месяц, за запрос, за задачу, за проект, …) | Да | Да | Да | Да | Используются внешние | Нет | Да | Нет | Да | Нет |
| Настройка параметров, когда ИИ-агент должен попросить помощи или принятия решения от человека | Да | Да | Да | Да | Да, через промпты | Да | Да | Да | Нет | Да |
| Рассылка уведомлений о работе ИИ-агентов (почта, мессенджеры) | Да | Да | Да | Да | Можно настроить | Да | Да | Да | Нет | Да |
| Базовые возможности low-code разработки | 90 | 90 | 90 | 90 | 86 | 88 | 78 | 74 | 78 | 64 |
| Базовые возможности | 22 | 22 | 22 | 22 | 22 | 22 | 18 | 22 | 22 | 14 |
| Визуальный drag&drop редактор интерфейсов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Настройка стиля элемента (размеры, цвет, текст, толщина и т.д.) с помощью мыши | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Визуальный drag&drop конфигутор приложения | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Разделение клиентской и серверной логики | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Повторное использование компонентов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Наличие шаблонов UI | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Наличие шаблонов workflow | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Конструктор workflow в нотации bpmn 2.0 | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Нет |
| Гибкая Low-code настройка обработки событий на сервере (изменение данных, настроек, прав доступа и другие события) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Гибкая обработка событий на клиенте (изменение значения на форме, инициализация формы, рендер формы) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Настраиваемая с помощью Low-code логика валидации формы с отображением контекстных ошибок | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Доступные элементы интерфейса, которые можно вставить в приложение | 36 | 36 | 36 | 36 | 36 | 36 | 34 | 26 | 36 | 36 |
| Текст (надпись) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Текстовое поле | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Кнопка | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Выпадающий список | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Чекбокс (выбрать один пункт из нескольких) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Чекбокс (выбрать несколько пунктов из нескольких) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Таблица | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Собственный виджет | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да |
| Маскированные поля для почты | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да |
| Маскированные поля для телефона | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да |
| Маскированные поля по другим настраиваемым признакам (кол-во символов, только цифры, только буквы и другие виды признаков) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да |
| Верхнее горизонтальное меню | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да |
| Левое вертикальное меню | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Вкладки | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Линии, прямоугольники (для разделения зон в интерфейсе) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Динамический список виджетов (генерация произвольного виджета на каждую строку таблицы / элемент списка) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Да |
| Модальные окна | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Виджет предпросмотра файла | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Генерация приложений | 6 | 6 | 6 | 6 | 4 | 4 | 4 | 6 | 4 | 2 |
| Адаптивная верстка веб-версии ПО для браузера | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Генерация мобильного приложения | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет |
| Генерация приложения для ПК | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет | Нет | Да | Да | Нет |
| Поддержка средств разработки (для программирования того, что нельзя сделать в визуальном редакторе) | 18 | 18 | 18 | 18 | 16 | 18 | 16 | 12 | 12 | 10 |
| Поддержка JavaScript | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Поддержка Python | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет |
| Поддержка Java | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Нет |
| Поддержка TypeScript | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да |
| Поддержка CLI (Command Line Interface) | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Нет | Да | Да |
| Поддержка SDK (Software Development Kit) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Автоматическое развертывание собственных микросервисов из репозитория, управление собственными микросервисами | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет |
| Поддержка NPM-пакетов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да |
| Поддержка JS-библиотек | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да |
| Работа с кодом | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 | 6 | 8 | 4 | 2 |
| Автоматическая генерация кода разрабатываемого приложения | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет |
| Возможность редактировать сгенерированный код | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет |
| Возможность экспортировать код | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Поддержка API-first разработки | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Да |
| Low-code для крупного бизнеса | 168 | 168 | 166 | 164 | 160 | 156 | 154 | 156 | 156 | 108 |
| Возможности для среднего и крупного бизнеса | 28 | 28 | 28 | 26 | 24 | 24 | 22 | 20 | 20 | 10 |
| Работа с данными ETL | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Работа с KPI команд разработки | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Нет | Нет |
| Распределенная работа команд разработки | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Генерация отчуждаемого приложения (которое работает независимо, без платформы) | Да | Да | Да | Нет | Нет | Нет | Нет | Да | Нет | Нет |
| Генерация микросервисного приложения | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Конструктор для генерации дашбордов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Базовый контроль качества кода | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Использование SonarQube | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Нет | Да | Нет |
| Механизм TODO-заметок для команд разработки в виджетах и workflow | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет | Нет | Да | Нет |
| Анализ производительности виджетов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет | Нет |
| Анализ производительности серверной логики (трассировка) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Анализ производительности запросов к БД | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Механизм отладки workflow в реальном времени | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Механизм отладки виджетов в реальном времени | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Нет | Нет |
| Архитектурные особенности | 32 | 32 | 32 | 32 | 30 | 32 | 30 | 32 | 32 | 26 |
| Микросервисная архитектура системы | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Децентрализованное выполнение процессов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Кластеризация (система работает на нескольких серверах одновременно. Если вышел из строя один сервер, система продолжает работать на других) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка контейнеризации, возможность работы в Kubernetes | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка очереди сообщений | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Балансировщик нагрузки для выравнивания нагрузки между серверами | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Дублирование серверов приложений | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Дублирование Базы Данных | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка кластера БД и переключения между ними | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Одновременная работа равноценных кластеров (конфигурация active/active) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Горизонтальное масштабирование (горячее добавление нового сервера в архитектуру) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Обновление платформы без остановки её работы | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Изоляция данных (распределение по доменным областям) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка сквозных (end-to-end) процессов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка архитектуры Stateful (с сохранением состояния) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка архитектуры Stateless (без сохранения состояния) | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Да | Да | Да |
| Безопасность | 28 | 28 | 28 | 28 | 28 | 28 | 26 | 28 | 28 | 26 |
| Многоуровневая ролевая модель | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Разграничение доступа на уровне данных | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка SSO (OAuth2, SAML) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Интеграция с корпоративным IAM | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Интеграция с Active Directory / LDAP | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка аудита для комплаенса | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Логи действий пользователя | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Логи ошибок | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Локальное администрирование разделов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Динамическое управление правами доступа | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка разных типов пользователей и групп | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Разграничение доступа с учетом связанных объектов и вложенных ролей | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Настройка внешних провайдеров аутентификации | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка анонимизации / маскирования чувствительных данных для AI-сценариев | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Нет |
| Инструменты CI/CD | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 10 | 12 | 12 | 4 |
| Встроенные CI/CD-инструменты | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Возможность непрерывной выкладки версий приложений | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Контроль миграций (экспорт пакета, импорт в другую среду, сохранение зависимостей) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Контроль версий (система понимает, какая версия приложения сейчас в PROD, какая в TEST, какие изменения были внесены) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Контроль совместимости (обновление большого числа запущенных приложений без сбоев, параллельная работа разных версий — старые экземпляры работают по первой версии, новые по второй) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Параллельная разработка приложения несколькими разработчиками | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Нет |
| Интеграции | 22 | 22 | 22 | 22 | 22 | 20 | 20 | 22 | 20 | 16 |
| Поддержка REST API (из коробки) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка Webhooks | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Готовый модуль интеграции с 1С | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Интеграция с почтовыми серверами (SMTP/IMAP) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Low-code конструктор API | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Различные типы интеграций (синхронная/асинхронная с запросом результата или обратным вызовом) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка загрузки WSDL для вызова внешних систем | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Да | Нет |
| Настраиваемые правила обработки ошибок | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Готовый API для подключения кастомных модулей Аутентификации | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Готовый API для подключения провайдеров IP телефонии | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Нет | Нет |
| Готовый API для подключения мессенджеров | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| AI-инструменты в платформе | 32 | 32 | 32 | 32 | 32 | 28 | 32 | 32 | 32 | 14 |
| Встроенные AI-ассистенты (в т.ч. чат-боты) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| AI-агенты в рамках процессов (включая средства настройки и управления) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка LLM-моделей в low-code сценариях | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Анонимизация / маскирование чувствительных данных для AI-сценариев | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка облачных LLM | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка локальных (onpremise) LLM | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Поддержка различных LLM в пределах одного стенда \ инстанса | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Инструменты экспорта \ импорта агентов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Инструменты обеспечения безопасности: Guradrails | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Да | Нет |
| Средства интеллектуальной обработки документов (чек-листы, классификация и маршрутизация, извлечение данных) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Поддержка MCP | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Возможность подключения RAG | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Возможность онлайн-поиска и использования ресурсов Интернет для выполнения задач AI-агентами | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Наличие средств трассировки | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Наличие инструментов сбора обратной связи | Да | Да | Да | Да | Да | Нет | Да | Да | Да | Нет |
| Поддержка кастомных инструментов | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Работа в холдинговых структурах (мультитенантность) | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 | 6 |
| Работа в изолированных инсталляциях (тенантах) с единым управлением | Да | Да | Да | Да | Частично | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Межинсталляционный обмен данными и процессами между тенантами | Да | Да | Да | Да | Частично | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Параллельная разработка в изолированных контурах с точечной синхронизацией | Да | Да | Да | Да | Частично | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Сертификация и соответствие требованиям | 8 | 8 | 6 | 6 | 6 | 6 | 8 | 4 | 6 | 6 |
| Наличие сертификата ФСТЭК | Да | Да | Нет | Нет | Нет | Нет | Да | Нет | Нет | Нет |
| Соответствие ФЗ-152 (работа с персональными данными) | Да | Да | Да | Да | Да, обеспечивается накладными средствами | Да | Да | Нет | Да | Да |
| Поддержка российских операционных систем (Astra Linux, РедОС и др.) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
| Совместимость с российскими СУБД (Postgres Pro, Tantor и др.) | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да | Да |
