Dust.tt — no-code платформа AI-агентов с RAG

✅ Подходит: командам, которым нужен no-code/low-code конструктор AI-агентов с поиском по своим данным, инструментами и вызовом через API. ❌ Не подходит: тем, кому нужен просто готовый чат с прозрачной публичной ценой на место и полной верификацией приватности в одном документе. 💡 Ключевое преимущество: в Dust можно собрать агента без написания execution-кода, подключить источники данных и инструменты, а затем использовать его из веб-приложения, Slack или API.

• Разработчик: Dust
• Тип: web, API, CLI, JavaScript SDK, Slack
• Официальный URL: docs.dust.tt
• Дата проверки: 14.08.2026

Практический вердикт редакции: Dust выглядит сильным инструментом для внутренних AI-агентов поверх рабочих данных, особенно если вам нужны RAG-сценарии, инструменты и API в одной системе. Но в переданном официальном пакете нет полной таблицы коммерческих seat-цен и нет отдельной ссылки на Privacy Policy, поэтому перед закупкой этот продукт нужно дополнительно проверять по юридическим и финансовым условиям.

Что умеет

• Создавать и разворачивать LLM-агентов без написания execution-кода.
• Работать с вашими данными через источники типа Connections, Folders, Public Websites, Conversation Files и Custom Connections.
• Перед ответом семантически искать по выбранным источникам данных, включая отдельные страницы сайтов, подпапки и выбранные каналы.
• Подключать инструменты для действий и внешних сервисов: в документации отдельно упомянуты GitHub, GitLab, web search, browse, create files и data visualization.
• Тестировать агента в preview, затем делиться им и вызывать его через @NAME в веб-приложении или @dust в Slack.
• Использовать платформу не только через UI, но и через API, CLI, JavaScript SDK и OpenAPI-референс.

Как использовать

1. Создайте агента с домашней страницы. Официальный quickstart предлагает начать именно так: открыть home page, создать нового агента и сразу задать ему инструкции.
2. Опишите роль и правила ответа. Для первого запуска обычно хватает короткой инструкции в стиле zero-shot prompting: что агент делает, на какие источники опирается и когда должен использовать инструменты. Если позже упретесь в качество поведения, а не в качество данных, полезно сравнить этот подход с prompt tuning.
3. Добавьте knowledge и инструменты. В Dust это могут быть connections, папки, публичные сайты, conversation files и custom connections. Для инструментов учитывайте, что часть из них требует аутентификации, а доступ может ограничиваться на уровне workspace или space.
4. Проверьте ответ в preview. В quickstart прямо предлагается протестировать агента в области предварительного просмотра до публикации. На этом этапе стоит убедиться, что агент действительно ищет по нужным источникам, а не отвечает только «из модели».
5. Назовите, расшарьте и подключите к рабочему процессу. После проверки агента можно использовать в веб-приложении через @NAME, в Slack через @dust, а для автоматизации — вызывать через API. Если вам нужен терминальный сценарий, у Dust есть CLI с командами login, status, logout, chat и help.

@sales-bot
@dust

Практический совет: начинайте с одного-двух источников и одной-двух функций. Если сразу дать агенту слишком много данных, инструментов и правил, отладка становится заметно сложнее.

Тарифы и ограничения

Проверено: 14.08.2026.

Что важно по биллингу: в Dust единицей расхода являются credits. По документации каждый AI-интеракт расходует credits, кредиты не переносятся на следующий период и не возвращаются.

Редакционное ограничение: в переданном официальном пакете есть структура планов и лимиты бесплатной опции, но нет полной актуальной таблицы seat-цен. Если вам нужен точный расчет закупки, сверяйте live-условия отдельно перед оплатой.

Работа с данными и приватность

По проверенной документации Dust работает с выбранными вами источниками данных и может искать по ним семантически до того, как сгенерирует ответ. На практике это означает, что сервис обрабатывает тот контент, который вы подключаете к агенту: connections, папки, публичные сайты, conversation files и custom connections.

• Что видит сервис: содержимое выбранных источников данных, тексты ваших AI-взаимодействий и результаты вызова инструментов, если агент ими пользуется.
• Как данные попадают в систему: connections синхронизируются автоматически; public websites можно ingest и refresh; выбор источников делается пользователем.
• Как агент ищет по данным: перед ответом он может семантически искать по выбранным connections, folders, websites и конкретным sub-pages или channels.
• Использование данных для обучения: в переданном пакете официальных источников это не раскрыто однозначно, поэтому обещать режим «не обучаемся на ваших данных» нельзя.
• Где хранятся данные: подтверждена опция EU data hosting для enterprise-клиентов; в changelog указано, что речь идет о databases, files и vectors на европейских серверах.
• Privacy Policy: отдельная ссылка на политику приватности не была передана в source pack, поэтому этот пункт требует отдельной юридической проверки.

Если вы выбираете Dust именно как RAG-платформу, смотрите не только на набор коннекторов, но и на то, кто в вашей команде сможет администрировать доступ к spaces, инструментам и источникам данных.

Плюсы и минусы

Плюсы

• Можно определить и развернуть агента без написания execution-кода, но при этом оставить себе API-путь для автоматизации.
• Есть несколько уровней доступа: веб-приложение, Slack, CLI, JavaScript SDK и OpenAPI-референс.
• Поддерживаются разные типы данных для RAG-сценариев: connections, folders, public websites, conversation files и custom connections.
• Агенты умеют семантически искать по выбранным источникам до ответа, а не только генерировать текст «из головы модели».
• Для enterprise подтверждена опция EU data hosting, причем с явным описанием охвата: databases, files и vectors.

Минусы

• Точная коммерческая цена в переданном пакете раскрыта неполно: есть структура планов, но нет полной seat-таблицы.
• Биллинг завязан на credits, а кредиты по документации не переносятся и не возвращаются.
• Часть инструментов требует аутентификации, а их доступность может ограничиваться на уровне workspace или space.
• EU data hosting подтвержден только для enterprise, то есть не для всех клиентов.
• В переданном пакете нет отдельной ссылки на Privacy Policy, поэтому блок по приватности нельзя считать полностью закрытым.

Доступность и язык

• Платформы: веб-приложение, Slack, API, CLI, JavaScript SDK, OpenAPI.
• Русский язык: в проверенных источниках не подтвержден русский интерфейс; документация доступна на английском.
• Доступность для РФ: по переданным официальным источникам не верифицирована. Честно обещать работу без VPN, возможность оплаты из РФ или отсутствие региональных ограничений нельзя.
• Способы оплаты: в source pack не раскрыты.
• Ограничения доступа: для некоторых инструментов нужна аутентификация, а настройки доступа могут задаваться на уровне workspace или space.

Альтернативы

Редакционное ограничение: в переданном пакете нет верифицированных официальных источников по прямым конкурентам Dust, поэтому ниже — не «рейтинг аналогов», а ближайшие материалы COMRAD404 для сравнения подходов.

• Mistral (Le Chat) — соседняя карточка, если вы сравниваете конструктор агентов с готовым чат-продуктом.
• Scite — соседняя карточка, если ваш сценарий ближе к работе с источниками и ответами по ним, чем к сборке собственного агента.
• Zero-shot prompting — полезно перечитать, если вы пока тестируете качество инструкций, а не выбираете новую платформу.
• Prompt tuning (мягкий промпт) — пригодится, если упираетесь в настройку поведения модели, а не в отсутствие RAG-инструментов.

Источники

• GitHub – dust-tt/dust: Custom AI agent platform to speed up your work.
• GitHub – dust-tt/dust-labs: Experimental scripts usable to interact with Dust's APIs

• Dust Docs – Multiplayer AI
• Developer platform
• Overview
• Search data sources
• Tools
• Create your first agent
• Credits
• Subscriptions & Payments
• EU Data Hosting Option Available
• Dust CLI
• Javascript SDK
• OpenAPI & Postman

Вопросы и ответы

Можно ли собрать агента в Dust без кода?

Да. Официальная документация позиционирует Dust как платформу, где можно определять и разворачивать LLM-агентов без написания execution-кода.

Есть ли у Dust API, CLI и SDK?

Да. В проверенных источниках есть API-вызов агентов, CLI с командами login, status, logout, chat, help, а также официальный JavaScript SDK и OpenAPI-референс.

Сколько стоит Dust.tt?

Подтверждена бесплатная опция в рамках Business с лимитами до 5 пользователей, 3 connectors и 5 Spaces. Но полная таблица коммерческих цен в переданном пакете не раскрыта, поэтому точный бюджет надо уточнять отдельно. Также учитывайте модель расхода через credits.

Что Dust делает с вашими данными?

Dust работает с теми источниками, которые вы подключаете к агенту, и может семантически искать по ним до ответа. Отдельная Privacy Policy в source pack не была передана, а использование данных для обучения в проверенных источниках однозначно не раскрыто.

Есть ли у Dust вариант хранения данных в ЕС?

Да, но только для enterprise-клиентов. В changelog подтверждена EU data hosting option на европейских серверах для databases, files и vectors.