Каждой QA команде знаком поток рутинных задач: первичный разбор сырых баг-репортов от пользователей, реагирование на срабатывания мониторингов, постоянная борьба с фолс-позитивными алертами и необходимость быстрой диагностики инцидентов. Эти задачи отнимают драгоценное время, которое можно было бы потратить на глубокий анализ и предотвращение проблем. Я представлю наш опыт создания AI-агента, призванного стать "первым респондером" для команды QA. Наш агент не просто автоматизирует, а интеллектуально обрабатывает входящие сигналы: Анализ пользовательских обращений, выполняя первичную классификацию и структурирование баг-репортов. Интегрируется с системами мониторинга для автоматической первичной диагностики срабатываний и эффективной фильтрации фолс-позитивных алертов. Суммаризирует данные по инцидентам и обращениям, выявляя системные проблемы и слабые места. В этом докладе я поделюсь архитектурой решения, практическими кейсами применения, количественными результатами и извлеченными уроками.