Details

Цель работы заключается в разработке и внедрении программного комплекса, обеспечивающего автоматическое выполнение типовых операций ИТ-поддержки на основе обращений сотрудников, сформулированных в свободной форме. В рамках работы спроектирован и реализован программный комплекс, объединяющий четыре компонента: пользовательский бот, оркестратор сценариев n8n, агент классификации на базе локальной модели Qwen 3 8B, развёрнутой через Ollama, а также серверный компонент, построенный на Python и FastAPI. Серверный компонент предоставляет одиннадцать конечных точек REST API и выполняет операции посредством SSH, LDAP и файловой системы, обеспечивая управление службами удалённого доступа, клиентом защищённого подключения, перезагрузкой рабочих станций и учётными записями, а также выдачу конфигурационных файлов. Проведено функциональное тестирование по позитивным и негативным сценариям; точность классификации на выборке из 40 обращений составила 92,5%. Комплекс внедрён в ООО «Алгус Студио». Типовые обращения составляют около 40% всего потока, и из них в автоматическом режиме обрабатывается от 80 до 85%. Время обработки типового обращения сокращается с 15–20 минут до 30–45 секунд. Суммарный эффект внедрения оценивается в 18–26 часов в месяц и складывается из высвобожденного рабочего времени инженера (8–11 часов) и предотвращённого простоя производства (10–15 часов).

The objective of this thesis is to develop and implement a software suite that automates standard IT support operations based on employee requests formulated in free form. As part of the project, a software suite was designed and implemented, combining four components: a user bot, an n8n workflow orchestrator, a classification agent based on the local Qwen 3 8B model deployed via Ollama, and a server component built on Python and FastAPI. The server component provides eleven REST API endpoints and performs operations via SSH, LDAP, and the file system, enabling management of remote access services, the secure connection client, host reboots and account management, as well as the issuance of configuration files. Functional testing was conducted according to positive and negative scenarios; the classification accuracy on a sample of 40 requests was 92.5%. The suite has been implemented at Algous Studio LLC. Standard requests account for about 40% of the total flow, and 80 to 85% of these are processed automatically. The processing time of a standard request is reduced from 15–20 minutes to 30–45 seconds. The total effect of the implementation is estimated at 18–26 hours per month and consists of the freed-up working time of the engineer (8–11 hours) and the prevented production downtime (10–15 hours).