Veai 2026 (Техническое демо)

1.

Техническая презентация
ИИ под контролем
Российская корпоративная ИИплатформа для управления
разработкой

2.

3
Veai – ИИ под контролем
Ключевые технологии
Слой анализа кода
Глубокая интеграция с IDE
SAST движок и стат анализ кода
Маркетплейс сценариев
Enterprise бенчмарки
Мы управляем качеством ИИ
посредством проверенных сценариев и
workflow — это наш слой управления
ИИ

3.

Veai – ИИ под контролем
4
Сценарии использования Veai
Код
Тесты
Исправление
ошибок
● Сделать прототип микросервиса на
основе спецификации
● Внести изменение в код
● Написать комментарии к коду
● Провести ревью кода
● Написать документацию по сервису
● Рефакторинг кода
● Понять структуру проекта
● Синхронизировать текущий
● API тесты на новую
функциональность
● UI тесты
● End-to-end OpenAPI тесты на
пользовательские сценарии
● Актуализация тестов после
изменения бизнес логики
● Тесты на асинхронный код
● Набить тестовое покрытие до 80%
● Регрессионные тесты перед
рефакторингом
микросервис с изменениями API
Исправить моргающий тест
Исправить падающий тест по стектрейсу
Разрешение конфликтов при мёржах
Исправить замечания после code review
Исправить ошибки анализатора из CI
Проанализировать причину падения
автотеста и исправить его
● Поиск и исправление security ошибок
Сценарии – это набор верифицированных цепочек агентов и промптов, который гарантируют качество выполнение задачи.
Платформа Veai содержит встроенные сценарии, позволяет создавать свои и найти нужный в маркетплейсе сценариев.

4.

Veai – ИИ под контролем
Интеграции в IT ландшафт
5

5.

Veai – ИИ под контролем
Интеграции в IT ландшафт
6

6.

Veai – ИИ под контролем
Интеграции в IT ландшафт
7

7.

Veai – ИИ под контролем
8
Veai vs иностранные проприетарные решения
Функциональность
Veai
Claude Code Cursor JetBrains AI
Assistant / Junie
Возможность добавлять различные LLM и других агентов
Да
Да
Да
Да
Возможность размещения onprem
Да
Нет
Нет
Нет
Кастомизация платформы под ключ (SSO, интеграции)
Да
Нет
Нет
Нет
Встроенный инструмент сбора метрик эффективности ИИ
Да
Нет
Нет
Нет
Может использовать инструменты IDE (сборка, запуск тестов,
рефакторинги, декомпиляция, быстрые исправления, дебаггер)
Да
Нет
Нет
Нет
Может искать в интернете
Да
Да
Да
Да
Агентский режим: сам редактирует файлы в проекте
Да
Да
Да
Да
Поддержка открытых стандартов: MCP, SKILLs, AGENTS.md
Да
Да
Да
Да
Поддержка Allure TestOps и Test IT TMS
Да
Нет
Нет
Нет
Сабагенты: декомпозиция задачи на подзадачи и решение
специализированными агентами
Q1
Да
Да
Нет
Встроенный статический анализатор уязвимостей
Да
Нет
Нет
Нет

8.

Veai – ИИ под контролем
9
Veai vs российские решения
Функциональность
Veai
GigaCode
Yandex
Code
Assistant
Kodify
Возможность размещения onprem
Да
Нет
Нет
?
Кастомизация платформы под ключ (SSO, интеграции)
Да
Нет
Нет
Нет
Встроенный инструмент сбора метрик эффективности ИИ
Да
Нет
Нет
Нет
Возможность добавлять различные LLM и других агентов
Да
Нет
Нет
Нет
Может использовать инструменты IDE (сборка, запуск тестов,
рефакторинги, декомпиляция, быстрые исправления, дебаггер)
Да
Нет
Нет
Нет
Агентский режим: сам редактирует файлы в проекте
Да
Да
Нет
Нет
Поддержка открытых стандартов: MCP, SKILLs, AGENTS.md
Да
Нет
Нет
Нет
Создание пользовательских промптов
Да
Да
Нет
Да
Поддержка Allure TestOps и Test IT TMS
Да
Нет
Нет
Нет
Несколько чатов и история
Да
Да
Нет
Да
Встроенный статический анализатор уязвимостей
Да
Нет
Нет
Нет

9.

10
Veai – ИИ под контролем
Выше качество, чем у других ИИ агентов
Задача генерации
тестов по исходному
коду
Open source
инструмент
(только ИИ)
VEAI (цепочка
агентов с
формальными
методами)
Доля
скомпилировавшихся
тестовых классов
76%
94%
Доля проходящих
тестов
67%
90%
Тестовое покрытие
64%
80%
● 40 реальных проектов, ендпоинты по ~2000 строк
● ≥150 KLOC со Spring, TestContainers, Java, Kotlin, Python, C#
● Сравнение на одной и той же модели
Что такое формальные методы?
Это статические алгоритмы (не нейронные сети):
● Анализы кода и индексы: что делает вашу IDE умнее
блокнота
● Инструментация кода
● Data-flow анализ: Поиск уязвимостей в коде
● Фаззинг: Тесты на падения
● Символьное исполнение
Преимущества формальных методов
Обогащают контекст информацией про код
Экономят запросы к ИИ
Масштабируются для больших проектов
Работают на CPU, не требовательны к железу

10.

Veai – ИИ под контролем
11
Сравнения с другими ИИ инструментами
Claude Code, Codex,
OpenCode
Cursor, WindSurf, JetBrains AI Assistant,
GitHub Copilot
Veai
Проектная модель
Папка с файлами
Некоторые используют LSP
RAG: Переводит код в векторы. Ищет
"похожие" куски по смыслу
Некоторые используют LSP
Семантическая на основе JetBrains Platform + иерархия
легковесных RAG индексов, работающих за константу
Строит полный граф кода (PSI), знает типы,
наследование и связи.
Как "понимает" код
"Здесь написано function foo().
Значит, это функция."
"Этот код похож на то, как обычно делают
авторизацию. Скорее всего, следующий код
будет про проверку пароля."
"Авторизацию делает функция foo, которая
наследуется от класса Bar и реализует интерфейс IBaz."
Работа со
сломанным кодом
Нет: Если код не
компилируется, LSP часто не
работает.
Да: Ей всё равно, компилируется код или
нет
Да: Видит ошибки и замечания компилятора при
редактировании файлов
Поиск в коде и
рефакторинг
Базовые: Найти использования
grep даёт много ложных
срабатываний
Базовые: Найти использования
grep даёт много ложных срабатываний
Полные: Изменить сигнатуру метода повсюду,
Переход по определению к коду прилинкованной
библиотеки
Генерация тестов
Может генерировать тесты, но
без гарантий
Может генерировать тесты, но без гарантий
С гарантиями повышения тестового покрытия за счёт
формальных математических методов (символьного
исполнения)
Безопасность
ad hoc: Можно попросить
агента проверить безопасность
ad hoc: Можно попросить агента проверить
безопасность
Встроенный SAST движок проверки на уязвимости
проверяет генерируемый код
Отладка
Затратная: вставит дебаг
принты и будет гонять код с
ними
Затратная: вставит дебаг принты и будет
гонять код с ними
Оптимальная: запускает код с инструментацией
(отслеживает потоки данных) или через дебагер
(расставляет брейкпоинты и ходит между ними)
Потребление
ресурсов
Низкое
CPU и RAM
Высокое
нагрузка на GPU для подсчёта эмбеддингов
Среднее
много CPU и RAM на индексацию
Характеристика

11.

Veai – ИИ под контролем
12
Veai vs иностранные проприетарные решения: тех. детали
Функциональность
Veai
Claude Code
Cursor
JetBrains AI Assistant /
Junie
Автоматическое ревью сгенерированного кода
Да
Нет
Да
Нет
Онбординг новых пользователей с обучением всей функциональности прямо внутри
плагина
Да
Нет
Нет
Нет
Режим тонкой работы со сложной кодовой базой: редактировать только указанные файлы
Да
Нет
Нет
Нет
Интерфейс управления несколькими запущенными агентами
Да
Да
Да
Нет
Агент видит ошибки и предупреждения компилятора/интерпретатора из IDE
Агент запускает команды в терминале с текущим SDK проекта
Да
Нет
Нет
Нет
Агент может запускать дебаггер, расставлять брейкпоинты и использовать дебаггер для
отладки
Да
Нет
Нет
Нет
Возможность перейти по ссылке от указанного метода в чате к её определению в
редакторе
Да
Не применимо Да
Да
Возможность вызвать функциональность из редактора кода, на ошибке из консоли (через
иконку или контекстное меню)
Да
Не применимо Да
Да
Несколько чатов и история
Да
Да
Да
Да
Контроль за действиями агента (например, запретить вызывать команды в терминале)
Да
Да
Да
Да

12.

Veai – ИИ под контролем
13
Veai vs иностранные проприетарные решения: тех. детали
Функциональность
Veai
Claude
Code
Cursor
JetBrains AI Assistant / Junie
Дополнение системного промпта или правила (Rules)
Да
Да
Да
Да
Ревью изменений агента прямо в чате
Да
Да
Да
Да
Автоматическое и ручное сжатие переполненного контекста модели
Да
Да
Да
Нет
Режимы работы агента
Agent, Ask, Plan,
Review, Debug,
Test
Agent, Ask, Agent,
Agent, Ask, Plan
Plan
Ask, Plan,
Debug
Создание своих агентов
Да
Да
Да
Нет
Генерация кода в строке редактора
Да
Нет
Да
Да
Агент может просматривать исходный код внешних зависимостей (например,
прилинкованных .jar библиотек в Java)
Да
Нет
Нет
Нет
Автодополнение кода
Нет
Нет
Да
Да
Добавление картинок в чате
Да
Да
Да
Да
Правила игнорирования контекста для контроля доступа к файлам (.ignore)
Да
Да
Да
Да
Создание пользовательских промптов
Да
Да
Да
Да
Агент может взаимодействовать с браузером
Да (MCP)
Да (MCP)
Да
Да (MCP)

13.

Veai – ИИ под контролем
14
Veai vs российские решения: технические детали
Функциональность
Veai
GigaCode
Yandex Code
Assistant
Kodify
Автоматическое ревью сгенерированного кода
Да
Нет
Нет
Нет
Онбординг новых пользователей с обучением всей функциональности прямо внутри плагина
Да
Нет
Нет
Нет
Режим тонкой работы со сложной кодовой базой: редактировать только указанные файлы
Да
Нет
Нет
Нет
Интерфейс управления несколькими запущенными агентами
Да
Нет
Нет
Нет
Агент видит ошибки и предупреждения компилятора/интерпретатора из IDE. Это помогает
Да
агенту быстро исправлять свои ошибки, не откладывая до запуска компилятора через терминал.
Агент запускает команды в терминале с текущим SDK проекта (например, с текущим venv в
Python). Это помогает избежать лишних ошибок и исканий агента
Нет
Нет
Нет
Агент может запускать дебаггер, расставлять брейкпоинты и использовать дебаггер для
отладки
Да
Нет
Нет
Нет
Возможность перейти по ссылке от указанного моделью метода в чате к её определению в
редакторе
Да
Нет
Нет
Нет
Возможность вызвать функциональность из редактора кода, на ошибке из консоли (через
иконку или контекстное меню)
Да
Нет
Нет
Нет
Контроль за действиями агента (например, запретить вызывать команды в терминале)
Да
Нет
Нет
Нет
Может искать в интернете
Да
Нет
Нет
Нет
Сабагенты: декомпозиция задачи на подзадачи и решение специализированными агентами
Q1
Да
Нет
Нет

14.

Veai – ИИ под контролем
15
Veai vs российские решения: технические детали
Функциональность
Veai
GigaCode
Yandex Code
Assistant
Kodify
Дополнение системного промпта или правила (Rules)
Да
Да
Нет
Да
Ревью изменений агента прямо в чате
Да
Да
Нет агента
Нет агента
Автоматическое и ручное сжатие переполненного контекста модели
Да
Нет
Нет
Нет
Agent mode: редактирование и чтение любых файлов
Да
Да
Нет
Нет
Ask mode: режим только чтения проекта
Да
Да
Нет
Нет
Plan mode: режим планирования больших изменений
Да
Нет
Нет
Нет
Review mode: режим ревью изменений
Да
Нет
Нет
Нет
Test mode: спец. режим тестирования
Да
Нет
Нет
Нет
Создание своих агентов
Да
Нет
Нет
Нет
Генерация кода в строке редактора
Да
Нет
Нет
Да
Агент может просматривать исходный код внешних зависимостей (например,
прилинкованных .jar библиотек в Java)
Да
Нет
Нет
Нет

15.

Veai – ИИ под контролем
16
Отличия от Cursor, Continue.dev, Cline и других
Интеграция с TMS
Авто-ревью изменений агента
Ограничение редактирования
Тестировщики используют TMS системы
для управления тестами и их запусками. У
наиболее популярных в России TMS
систем Allure TestOps и Test IT сейчас нет
MCP серверов и к другим агентам они не
могут быть подключены.
Другие ИИ инструменты умеют ревьюить
diff с помощью LLM — модель пробегает
изменения и предлагает патчи. Это
бессистемный чисто текстовый анализ: он
ловит лишь то, что видит языковая
модель, и может пропустить ошибки
компиляции, нарушения стиля, плохие
практики использования языка и другие
проблемы, которые можно обнаружить
формально.
В других ИИ-инструментах агент по
умолчанию может править любой файл в
проекте. Это создаёт риски в больших
репозиториях: случайные правки в
чувствительных частях кодовой базы,
непредсказуемое поведение при
делегировании локальных задач.
Особенно это критично с небольшими onpremise моделями.
Решение:
Решение:
Решение:
Veai нативно интегрирован с Allure
TestOps и Test IT, может исправлять тесты
(в т.ч. моргающие) из этих систем.
В Veai отдельный Review-агент получает
задачу и diff, анализирует изменения и
прогоняет инспекции — формальные
правила поверх ядра IDE, реализующие
индустриальные best practices (ошибки
компиляции, стиль кода, антипаттерны,
небезопасные конструкции и т.д.).
В Veai можно ограничить зону
редактирования агента только
выбранными файлами и папками. Это
делает работу предсказуемой: при
рефакторинге конкретного модуля или
правках только в тестах будьте уверены,
что он не затронет ничего лишнего.

16.

Veai – ИИ под контролем
17
Отличия от Cursor, Continue.dev, Cline и других
Дебаг принты и логи
Проектная модель и RAG
Быстрые исправления
При отладке сложных проблем другие ИИ
инструменты вставляют дебаги принты и
логи, на что тратится ваше время и
ресурсы, плюс их нужно затем удалять из
проекта.
Другие ИИ инструменты используют
векторные базы данных и другие
технологии работы с проектной моделью,
которые быстро деградируют в скорости
и качестве на больших кодовых базах.
Если код не компилируется, другие ИИ
инструменты обречены делать
дополнительные вызовы к ИИ, тратя ваше
время и ресурсы.
Решение:
Решение:
Решение:
Veai умеет запускать код и тесты с
инструментацией, отслеживать
исполняемые инструкции, что часто
позволяет избежать добавления логов и
принтов в код
Veai поддерживает проектную модель на
основе нескольких видов индексов для
быстрого поиска по коду. Наши индексы
работают за константу, т.е. не зависят от
размера проекта, потому хорошо
Veai может вызывать быстрые
исправления из IDE, т.е. исправлять
некоторые виды ошибок, не делая
дополнительных вызовов к ИИ
масштабируются на Enterprise legacy код

17.

Veai – ИИ под контролем
18
Отличия от Cursor, Continue.dev, Cline и других
Ошибки и предупреждения
Сборка и запуск
Работа с зависимостями
Другие ИИ инструменты исправляют свои
ошибки только после запуска
компилятора через терминал, тратят
лишнее время и ресурсы на обработку
полного лога компиляции.
Другие ИИ инструменты запускают
компиляторы и интерпретаторы через
терминал, что приводит к проблемам,
когда установлены несколько версий
SDK, например, JDK или Python
Другие инструменты видят только
открытый проект, галлюцинируют при
работе с библиотекой, разработанной в
вашей компании.
Решение:
Решение:
Решение:
Veai видит ошибки и предупреждения
компилятора и интерпретатора в IDE
сразу при редактировании файлов
Veai может вызвать команду билд
системы (Maven, Gradle и т.п.) или
интерпретатора, делать gradle/maven
sync, запускать тесты - всё нативными
средствами IDE, а не через консоль. Veai
запускает команды в терминале с
текущим SDK проекта
Veai может открыть код зависимостей
(например, прилинкованных .jar
библиотек в Java) и прочитать их.

18.

Veai – ИИ под контролем
19
Отличия от Cursor, Continue.dev, Cline и других
Повышение покрытия
Тесты с реальными данными
Моргающие тесты
Другие ИИ инструменты могут создать
какие-то тесты, но не могут
гарантированно повысить покрытие,
поскольку создают данные случайно.
При тестировании программист вынужден
придумывать данные или использовать
галлюцинации ИИ
Моргающие (flaky) тесты привносят
нестабильность как в билды
разработчиков, так и в прогоны
тестировщиков.
Решение:
Решение:
Решение:
Veai при помощи символьного исполнения
превращает ваш код в систему
математических уравнений, решает их
относительно входных данных и
гарантированно повышает покрытие.
Veai позволяет присоединиться к любому
(в т.ч. внешнему) процессу и создать юнит
тесты с реальными данными из процесса,
например, из прогона e2e тестов или из
мануального теста в интерфейсе
приложения.
Veai локализует причину моргания при
помощи инструментации кода тестов и
исправляет еёar библиотек в Java) и
прочитать их.

19.

Veai – ИИ под контролем
20
Отличия от Cursor, Continue.dev, Cline и других
Структура файла
Работа с зависимостями
Большая кодовая база
Другие ИИ инструменты при работе с
большими файлами вынуждены читать
файл целиком, тратя контекстное окно
агента. Агент не знает, где в файле
находятся нужные классы, методы и поля,
и не может точечно прочитать только
релевантный фрагмент.
ИИ видит только открытый проект,
галлюцинирует при работе с
библиотекой, разработанной в вашей
компании.
В Enterprise требуется обрабатывать
большое количество данных: большие
кодовые базы, логи, документация,
требования. При этом у развёрнутой в
контуре модели ограниченный контекст.
Решение:
Решение:
Решение:
Veai может запросить структуру файла с
точными позициями элементов (классы,
методы, поля). Это позволяет агенту
точечно читать только нужные фрагменты
вместо всего файла, экономя контекстное
окно и повышая скорость работы.
Veai может открыть код зависимостей (в
том числе в декомпилированных
библиотеках), например, прилинкованных
.jar библиотек в Java.
Формальные математические методы для
систематического исследования кода
RAG Индексы с константной скоростью
работы
Veai автоматически сжимает чат, чтобы не
переполнить контекст

20.

Veai – ИИ под контролем
21
Варианты развертывания Veai
On-premise
Self-hosting
VPC
SaaS
Полностью внутри
контура компании - на
ваших GPU
Внутри контура
компании через ваш
шлюз
В приватном облаке
Облачное решение
VeAi предоставляет заказчику
self-hosting сборку и
инструкцию по развертыванию
решения на собственных
ресурсах внутри контура
компании
VeAi может интегрироваться с
вашим OpenAI-совместимым
шлюзом
Если у компании сейчас нет
возможности развернуть
решение на своих ресурсах, мы
можем предоставить сервера с
GPU в аренду
Если у компании нет
возможности развернуть
решение на своих ресурсах, мы
можем предоставить облачное
решение: лицензии + SaaS
Пример 1: вы уже развернули
свою локальную модель в своём
контуре и не хотите ее менять
Пример 2: у вас есть шлюз к
внешним провайдерам:
OpenAI, Yandex Cloud, Cloud.ru

21.

Veai – ИИ под контролем
22
Роадмап
Q1 2026
Q2 2026
● Дообучение новым фичам существующих
пользователей
● Агент делит задачу на подзадачи и решает
подагентами
● Добавление новых инструментов IDE
● Система памяти для агента
● Интеграция с популярными TMS
● Команды агентов

22.

Veai – ИИ под контролем
Что мы делаем
для Enterprise?

23.

Veai – ИИ под контролем
24
Что мы делаем для Enterprise?
Отправка кода в OpenAI
Работа с зависимостями
Большая кодовая база
Запрет от ИБ на отправку кода за контур.
ИИ видит только открытый проект,
галлюцинирует при работе с
библиотекой, разработанной в вашей
компании.
В Enterprise требуется обрабатывать
большое количество данных: большие
кодовые базы, логи, документация,
требования. При этом у развёрнутой в
контуре модели ограниченный контекст.
Решение:
Решение:
Решение:
Veai работает on-premise. Модель
разворачивается на ваших серверах, код
и тесты не покидают ваш периметр.
Veai может открыть код зависимостей
(например, прилинкованных .jar
библиотек в Java).
Формальные математические методы для
систематического исследования кода
RAG Индексы с константной скоростью
работы
Veai автоматически сжимает чат, чтобы не
переполнить контекст

24.

Veai – ИИ под контролем
25
Как мы боремся с проблемами ИИ инструментов?
Новые библиотеки
ИИ галлюцинирует
Много инструментов
ИИ не знает новые библиотеки, потому
что был обучен на старых данных.
ИИ придумывает детали, которых нет в
проекте и документации, из-за чего
работа с ИИ не повышает эффективность,
а понижает её: нужны лишние ревью.
Если у агента сотни инструментов, ИИ
неправильно выбирает методы, его
контекст перегружается.
Решение:
Решение:
Решение:
● VEAI может искать в интернете,
пополняя свои знания
● Мы постоянно тестируем новые
модели и будем доставлять вам
модели с более свежими знаниями
Ревью агент комплексно проверяет изменения в
сферах совместимости, архитектуры,
производительности, безопасности,
поддерживаемости, соответствия требованиям и
стандартам компании. Кроме ИИ он использует
формальные метрики статического анализа, что
даёт больше гарантий, чем, например, в Cursor:
«ИИ сгенерил и ИИ проверил»
Отдельные агенты для работы с
различными наборами инструментов, в
т.ч. отдельные агенты для каждого MCP
сервера

25.

Veai – ИИ под контролем
26
Как мы боремся с увеличением тех. долга от ИИ?
ИИ раздувает кодовую базу
ИИ ошибается раз за разом
ИИ зависит от задачи
Например, вместо того, чтобы
переиспользовать методы и классы из
вашей кодовой или тестовой базы, ИИ
создаёт новые сущности.
Часто можно увидеть, что при решении
одних и тех же задач у ИИ возникают одни
и те же проблемы.
В зависимости от задачи, модели дают
разные результаты. Некоторые модели
лучше на публичных бенчмарках, но хуже
на практике
Решение:
Решение:
Решение:
VEAI настроен так, чтобы
переиспользовать существующий код и
тесты.
В VEAI можно добавлять свои правила
генерации для агентов (Rules), а также
свои промпты для решения задач
(Workflows)
Наш бенчмарк тестирования рабочих
сценариев на реальных проектах
позволяет нам оценивать и влиять на
качество нашего решения

26.

Veai – ИИ под контролем
sales@veai.ru
Будем рады обсудить возможные
форматы сотрудничества
Спасибо!
27