Решили подробно разобрать, как работает наш ИИ-агент, что он действительно может и чего пока не умеет. Мы уже много о нем рассказывали, но платформа постоянно обновляется, поэтому собрали всю актуальную информацию в одном месте. 

Разбираемся по порядку.

3
каналы работы: Telegram, MAX и чат в приложении
5
умных детекций: человек, транспорт, животные, линия, вторжение
10
секунд — формат хранения архива на сервере

Где работает ИИ-агент Faceter

Агент доступен в трех каналах: встроенный чат приложения, Telegram и мессенджер MAX. Функциональность везде одинаковая — это один интерфейс сразу для уведомлений, вопросов и отчетов, отдельную панель открывать не нужно.

Что такое ИИ-агент для видеонаблюдения Faceter

Агент — надстройка над видеонаблюдением Faceter. Он не просматривает видеопоток целиком: это было бы медленно и дорого. Вместо этого он работает с тем, что система уже выделила из потока.

Схема такая:

  • Детекции на камере отмечают событие — появление человека, транспорта или животного, пересечение линии, вторжение в зону.
  • Архив хранит запись 10-секундными роликами. Такая нарезка позволяет быстро собирать таймлапсы и переходить к нужной секунде, а не перематывать часовой файл.
  • Агент получает кадры события и описывает их текстом, а при вопросе ищет ответ среди сохраненных событий и фрагментов архива.

Важно знать. Отсюда следует главное практическое правило: агент отвечает только по тому, что попало в архив и было зафиксировано детекциями. Событие, которое не записалось, для него не существует.

Выглядит это так — вместо ручного пролистывания записи задается вопрос:

«Когда сегодня приехала машина с материалами?»

«Что происходило на площадке после 20:00?»


Как устроен ИИ-агент для видеонаблюдения

Если разбирать, как работает AI-агент Faceter изнутри, все сводится к трем этапам.

  • Сначала легкая нейросеть прямо на камере определяет тип объекта в кадре и фиксирует событие.

  • Затем метка события уходит в облако вместе с двумя кадрами — моментом события и снимком за минуту до него.

  • Наконец, языковая модель сравнивает кадры и формирует текст: что изменилось и что происходит.

Такое разделение выбрано осознанно. Тяжелая модель на камере требовала бы дорогого железа и нагревала бы устройство, а полная обработка видео в облаке стоила бы заметно дороже. Легкая сеть на борту дает скорость и позволяет включить функцию в обычную подписку, а не продавать отдельным дорогим модулем.

Почему это агент, а не просто чат-бот?

Функция не раз меняла название. Сначала это был «умный помощник», затем «GPT-ассистент», теперь — ИИ-агент. Название менялось вместе с тем, что система умеет делать, и последнее из них точнее всего описывает, как она устроена сейчас.

Важно знать. Главное, что стоит понять: агент — это не нейросеть. Нейросеть — только одна из его частей.

Целиком ИИ-агент видеонаблюдения собран из четырех элементов:

  • Языковая модель понимает ваш вопрос, умеет читать изображения и формулирует ответ.

  • Инструменты — действия, которые агент может выполнить сам: открыть камеру, посмотреть архив, изменить настройку.

  • Память и контекст — все, что агент знает о вашем объекте и ваших просьбах.

  • Управляющая логика решает, какой инструмент применить и в каком порядке.

Именно последний пункт отличает агента от обычного чат-бота. Чат-бот отвечает из того, что уже знает. Агент получает задачу и сам решает, куда за ответом пойти: проверить список событий, открыть фрагмент записи, взять свежий кадр с камеры — и собирает результат из нескольких шагов.

Две нейросети с разными задачами

В системе работают две принципиально разные нейросети.

  • Нейросеть в камере компактная. Железо камеры ограничено по памяти и мощности, а работать нужно непрерывно и в реальном времени. Поэтому она ищет только заранее заданные классы объектов — человека, транспорт, животное — и анализирует кадр в уменьшенном разрешении. Классы задаются при обучении, на ходу их не добавить: новые виды детекций появляются только вместе с обновлением прошивки.

  • Нейросеть агента работает в облаке, где ресурсов на порядки больше. Она универсальная: ее учили не искать конкретные объекты, а понимать связь между изображением и словами. Поэтому ей можно задать вопрос о чем угодно в кадре, и она может посмотреть изображение в более высоком разрешении, заметив детали, которые детектор камеры пропустил.

Разницу проще всего показать на примере. Для детектора в камере курьер и сосед — одинаково «человек». Агент опишет того же курьера как «человек в серой куртке с желтым рюкзаком службы доставки».

Инструменты: что агент делает сам

Инструменты агента — те же действия, что доступны вам в приложении:

  • посмотреть текущий кадр с любой камеры;

  • открыть список событий за нужный период;

  • скачать и просмотреть фрагмент архива;

  • прислать кадр, видео или ссылку на момент;

  • изменить настройки камеры и уведомлений;

  • поставить задачу на расписание.

Принцип простой: что можно сделать в приложении, то может и агент. Чего нельзя в приложении — того не может и он. Набор инструментов постоянно расширяется, и вместе с ним растет круг задач, которые агент решает быстро.

Как агент ищет ответ и видео

У агента два источника информации: история событий от детекций и сам архив. От того, каким путем он пойдет, зависит скорость и точность ответа.

Ваш вопрос Откуда агент берет ответ Результат
«Когда пришел первый посетитель?» при включенной детекции людей Из истории событий Быстро и точно
«Когда пришел кассир?» — нужен конкретный человек Из событий, затем проверяет каждое по кадрам Дольше, но надежно
«Когда приезжал экскаватор?» — такой детекции нет Идет смотреть архив фрагментами Долго, короткое событие можно пропустить

Когда подходящих событий нет, агент сам выбирает стратегию поиска. Сплошной просмотр суток — задача тяжелая, поэтому агент старается ее оптимизировать: смотрит выборочно, фрагментами по несколько минут. При таком подходе короткий эпизод может проскочить мимо — ровно так же, как у человека, который быстро пролистывает запись. Агент умеет и комбинировать: найти момент по событию, а затем перепроверить его по видео.

Из этого следуют два практических правила:

  • Настройте детекции заранее под свою задачу. Правильные зоны, пороги чувствительности и типы объектов работают как маячки: по ним агент находит нужное быстро, а не перебирает архив вслепую.

  • Давайте подсказки. «Ищи с 8 утра, ночью объект закрыт» или «машина была белая» сокращают поиск в разы.

Агент не учится, но узнает ваш объект

Ни нейросеть в камере, ни нейросеть агента не дообучаются на ваших кадрах. Обе обучают заранее, до начала работы. Но это не значит, что агент со временем не становится точнее: он накапливает контекст по вашим камерам и вашим просьбам.

  • При подключении агент изучает камеры, определяет, что это за объект — например, ресторан или стройка, — и может задать уточняющие вопросы: например, про часы работы.

  • Долгосрочная память хранит ваши инструкции. Напишите «не присылай уведомления, если машина красная» — агент запомнит и будет учитывать это при каждом событии.

  • Недавняя переписка всегда у агента перед глазами, а старая постепенно забывается. То, что он записал в долгосрочную память, остается навсегда.

Поэтому самый простой способ улучшить ответы — рассказать агенту о своем объекте: что это за место, когда оно работает, что для вас важно.

Фильтр ложных срабатываний и границы тематики

Каждое событие с камеры агент анализирует до того, как отправить. Если на кадре «спокойная улица, в кадре никого», уведомление не уйдет. Так агент отсекает часть мусорных срабатываний, которые пропустил детектор.

Отвечает агент только по теме видеонаблюдения. Ограничения заложены на двух уровнях — в самой модели и в настройках агента, — поэтому рецепт печенья или сочинение на свободную тему он не напишет.

Камеры других производителей

Доступ у агента есть ко всем подключенным камерам, включая сторонние. Но у сторонних камер в приложении нет событий и настроек, а значит, их нет и у агента. Остаются только живой кадр и архив. Поэтому со сторонними камерами агент работает медленнее: у него нет маячков-детекций, и искать приходится просмотром записи.


Что умеет AI-агент видеонаблюдения

Описывать события обычным языком

Вместо сухого «обнаружено движение» приходит понятное описание: кто появился в кадре, что изменилось, похоже ли срабатывание на ложное. Например: «В 23:40 человек вошел на территорию через ворота». Так сразу понятно, стоит ли открывать архив и разбираться подробнее.

Отвечать на вопросы по архиву

Вопросы задаются своими словами: когда приехала машина, были ли сегодня люди во дворе, что происходило на площадке ночью, во сколько началась активность. Агент ищет нужный момент и объясняет, что там было.

Присылать нужный кадр или фрагмент

Когда момент найден, можно получить снимок с камеры, фрагмент архива или ссылку на конкретное время.

Помогать с настройками камер и рассказывать о тарифах

Агент консультирует по тарифам, моделям камер и подпискам, показывает и меняет настройки уведомлений.

Работать там, где вам удобно

Faceter AI доступен в Telegram, мессенджере MAX и встроенном чате приложения — функциональность везде одинаковая. Это позволяет получать информацию по объекту, не открывая приложение.

Где ИИ-агент действительно полезен

Практические возможности ИИ-агента Faceter лучше всего раскрываются там, где камер много, объект работает весь день, а у руководителя нет времени смотреть архив часами.

Важно знать. Важный момент: использовать только агента необязательно, и чаще всего невыгодно. Он работает поверх остальных инструментов, а результат дает именно связка.

  • Детекции определяют, что вообще считать событием, и отсекают ложные срабатывания — иначе агент будет описывать качающиеся ветки.

  • Облачный архив хранит саму запись. Агент находит нужный момент, но доказательством в спорной ситуации остается видео, а не его пересказ.

  • Интеграции по API подключают видео к рабочим процессам: проход по карте СКУД дополняется кадром, касса или CRM получают снимок по нужной операции, уведомления уходят в ваш собственный бот.

  • ScreenCam добавляет к камерам экран рабочего компьютера — например, кассовой программы. Тогда видно и действия руками, и операции в системе. Функция в статусе беты.

В такой сборке это уже не отдельная «ИИ-функция», а рабочий контур контроля объекта.

Отрасль Что закрывает агент
Строительство Приезд бригады и материалов, ход работ за день, активность после смены
Кафе и рестораны Приход сотрудников, обстановка в зале, разбор спорных ситуаций
ПВЗ и магазины Спорные ситуации с товаром и заказами, работа зоны выдачи
Франшизы и сети Несколько точек в одной системе, отчеты по объектам
Склады и логистика Приемка и отгрузка, последовательность событий у ворот
Автосервисы и мойки Время заезда и выезда, загрузка площадки, контроль процесса
Производство Начало и конец смены, активность в нерабочие часы
Школы и сады Входная группа, связка видео и СКУД, разбор эпизодов
УК и территории Работа подрядчиков, уборка и вывоз мусора, жалобы жильцов
Дом и квартира Курьеры, гости, сводка за время отсутствия

 Дальше — подробно по каждому направлению: что именно спрашивать и что умеет AI-агент видеонаблюдения дать в ответ.

Строительство

Объект один, а прораб на нем не круглосуточно. Отсюда одни и те же вопросы: во сколько реально зашла бригада, сколько человек было на площадке, приехал ли миксер, чем занимались после обеда, оставался ли кто-то после смены?

Обычно это выясняется звонками. Или просмотром записи — но листать полдня архива никто не станет. А с ИИ-агентом это один вопрос в чат:

«Что происходило на объекте сегодня с 10:00 до 18:00?»
«Сколько человек работало с 10 до 12 и чем они занимались?»

Ответ приходит текстом, с кадрами. Дальше либо вопрос закрыт, либо у вас есть точное время, чтобы открыть запись и посмотреть самому.

Отдельная история — отчетность. Когда генподрядчик или заказчик спрашивает «что там по объекту за неделю», агент собирает краткую сводку дня из видео, и ее не нужно писать руками. На стройке это едва ли не самая востребованная его функция.

Кафе, рестораны и салоны

Здесь агент помогает владельцу удаленно контролировать работу точки.

«Во сколько сегодня пришли сотрудники?»

«Что происходило в зале с 12 до 14?»

«Была ли очередь у стойки в обед?»

При спорной ситуации пересматривать весь архив не нужно: достаточно указать примерное время и попросить агента найти и описать происходившее. А если точек несколько, ежедневные отчеты показывают обстановку по каждой. Также есть функционал подсчета посетителей: работает через детекцию пересечения линии вместе с аналитикой от ИИ-агента.  


ПВЗ и розничные магазины

Для контроля сотрудников и пункта выдачи запись чаще нужна не сама по себе, а как подтверждение того, что произошло с конкретным товаром или заказом. Клиент утверждает, что вернул товар, сотрудник говорит обратное — вместо просмотра часов архива можно спросить:

«Кто находился в зоне выдачи в это время?»

Агент помогает быстрее выйти на нужный эпизод и разобраться в ситуации. Архив, по условиям одного из самых выгодных тарифов, хранится до 90 дней. 


Франшизы и сети

У сети проблема шире, чем само видеонаблюдение: на разных точках стоят разные камеры и регистраторы, а у управляющей компании десятки объектов, доступов и архивов. Faceter собирает их в одной системе, а Faceter AI добавляет возможность обращаться к видео обычным языком.

«Что происходило вчера вечером на точке №12?»

«Была ли активность после закрытия?»

«Сделай краткий отчет по этой точке за день»

Вместо ручного просмотра камер управляющий сначала получает короткий ответ и только потом открывает нужный фрагмент.


Склады и логистика

На складе часто нужно восстановить последовательность: приехала машина, началась разгрузка, товар переместили, машина уехала. 

«Во сколько приехала машина?»

«Когда началась разгрузка?»

«Что происходило в зоне погрузки после 20:00?»

Особенно удобно при разборе спорных ситуаций с поставкой, отгрузкой или доступом на территорию, проверкой наличия спецодежды и т.д. 


Автосервисы и автомойки

Видео здесь работает не только на безопасность, но и на контроль процесса.

«Сколько автомобилей сегодня приехало на мойку?»

«Во сколько приехал грязный (желтый, грузовой) автомобиль?»

«Что происходило с машиной между 14:00 и 16:00?»

Отдельная задача — визуальные отчеты по объекту: быстро понять, насколько загружена площадка и что происходило в течение дня.


Производство и небольшие цеха

Здесь чаще спрашивают про смены и происходящее на рабочем месте.

«Во сколько началась работа в цехе?»

«Что происходило на участке после окончания смены?»

«Была ли активность ночью?»

Если случился нестандартный эпизод, агент помогает быстрее найти нужный участок архива и понять, что было непосредственно перед ним.


Школы и детские сады

Здесь особенно интересна связка видеонаблюдения и СКУД (интеграция через API). Если сотрудник использовал пропуск, запись подтверждает, что происходило в этот момент, а агент помогает быстрее выйти на эпизод.

«Кто заходил через этот вход после 19:00?»

«Что происходило у входа после окончания рабочего дня?»

“Был ли портфель на ребенке”

Так архив перестает быть записью «на всякий случай» и становится инструментом разбора конкретных ситуаций. Вы сможете дать доступ родителям на 3 часа, например, пока ребенок находится в детском саду.


УК, ЖК и территории

Управляющему необязательно постоянно смотреть камеры двора и входных групп — можно искать конкретные события. А при разборе жалобы жильца агент помогает быстро перейти от вопроса к нужному фрагменту архива.

«Во сколько приехала машина подрядчика?»

«Когда вывезли мусор?»

«Что происходило во дворе после 22:00?»

“Найди когда проезжал белый кроссовер” 


Частный дом и квартира

Для дома сценарии проще, но принцип тот же. Можно попросить агента кратко описать, что происходило за несколько часов отсутствия, вместо того чтобы самостоятельно перематывать запись.

«Во сколько приехал курьер?»

«Кто заходил во двор сегодня?»

«Что происходило у ворот, пока меня не было?»

«Спят ли дети в детской?»

«Где находится пульт от телевизора?»

«Чем занимался кот, пока меня не было?»

Технические ограничения

Есть и ограничения ИИ в видеонаблюдении. Перечень того, что агент пока не умеет:

  • Звук и речь не анализируются. Агент работает только с изображением. Разговоры в кадре он не слышит и не расшифровывает.

  • Нет распознавания лиц и биометрии. Система определяет тип объекта — человек, транспорт, животное, — но не устанавливает личность.

  • Режим беты. Функция активно развивается, возможны ограничения по точности и количеству запросов.

  • Только ваш архив. Агент видит события в пределах глубины архива вашего тарифа. Того, что не записано, для него не существует.

Мифы и факты

Миф Факт
Агент узнает людей в лицо Распознавания лиц и биометрии в продукте нет, но агент может узнавать образы (лысый мужчина, желтое такси и пр.)
Он слышит, о чем говорят в кадре Анализируется только изображение, звук не обрабатывается
Это готовая HR-аналитика по сотрудникам Отдельного модуля оценки персонала нет. Есть описания событий и ответы по архиву. Все зависит от вашего сценария использования агента
ИИ заменит просмотр архива Агент ускоряет первичный разбор, но спорные ситуации разбираются по самой записи.
Агент никогда не ошибается Ошибки в деталях случаются, особенно при плохой видимости. Смысл события при этом обычно передается верно
Возможности хранение большого архива ограничены Для решения этой задачи используется как облачное хранение, так и локальный архив (на SD-карте). Кроме того, в ближайшее время появится собственный NVR, который расширит возможности хранения больших архивов. 

Коротко о главном

Если коротко, польза агента сводится к экономии времени: он берет на себя первичный разбор событий, отвечает на вопросы по архиву и превращает поток уведомлений в понятные фразы. А ограничения ИИ в видеонаблюдении стоит держать в голове заранее — тогда и результат не разочарует.

Важно знать. Это сильный помощник, но не замена записи: при разборе спорных ситуаций главным инструментом остается облачный архив.

Еще больше обзоров, кейсов и полезной информации о видеонаблюдении в нашем официальном Telegram-канале. Подписывайтесь, чтобы оставаться в курсе важных событий.