Обживаем Новый дивный мир аналитики в эпоху ИИ-агентов: не так давно в рамках должностных инструкций "агентная аналитика" стала официальной частью требований к DA/PA/DE, да в целом ко всем аналитикам. Поэтому кое-что понимать по этой части надо.
Внутри моих команд формируются практики и инструменты, которые вот-вот станут ожидаемым стандартом работы. Этим всем и хочу поделиться, должно быть полезно:
1) Плагин Zoo в VS Code, через него по API подключаем LLM и можем работать с ней в режимах Ask / Code / Architect / Debug и тд.
Модель может быть либо внутренней, либо внешней, но с принятием ответственности (доп. согласшение) за утечку данных в последнем случае. Впрочем, тут может помочь согласованная безопасниками внутренняя прокси, которая будет маcкировать данные
2) MCP серверы как расширение для п.1. MCP = Model Context Protocol, - звучит-то как, - нужны, чтобы давать возможность нейронке ходить куда-либо и выполнять какие-либо действия в рамках вашей инфраструктуры, локальной или корпоративной. Скажем, делаем MCP сервер, который позволяет LLM’e смотреть репозитории в Git или задачи в таск-трекере, MCP для подключения к данным в БД.
Пример: с подключенными MCP можно попросить агента в Zoo Code посмотреть новые задачи по своей колонке таск-трекера, а потом найти информацию по конкретным витринам данных, сделав SQL запрос согласно стандартнам, описанным в репе.
В гите можно сделать папку Skills (скиллы), в которой лежит инструкцией в .md формате (нейронки их любят) и вспомогательными файлами: примерами, шаблонами, скриптами. Внутри может быть написано, как выполнять повторяющуюся задачу, как оформлять и тд. Это просто по сути текст, которому следует модель. Задача скиллов в том, чтобы не давать модели одну и ту же инструкцию самостоятельно. Можно сделать целый репозиторий со скиллами для своей команды, чтобы все могли их переиспользовать и улучшать.
Вообще, MCP любят разворачивать и компании для клиентов: например, пускай есть такой сервис у ритейла, обращается к нему через агента с запросом “собери всё для пасты Алио и Олио”, он сам собирает тебе корзину и все. Никаких заходов в приложение / сайт. Что наталкивает на мысль об образовании в скором будущем доли цифровых клиентов, которые НЕ будут обращаться к приложению/сайту вообще.
Если задуматься об этом поплотнее, то сегментов будет скорее два:
1) люди, которые любят использовать ЛЛМ-ассистенты в приложении / на сайтах для заказа
2) используют исключительно своих агентов, которые через MCP подключаются к любым сайтам / сервисам для заказа
Первым нужно давать токены, так как они будут работать с ИИ-шкой на стороне компании - последним приготовиться к своим датацентрам!, - вторым не нужно ничего кроме MCP. Отсюда же это сказывается на компаниях: в дата центры свои не смогут лишь все, увы.
Подумайте над этим - готов ли ваш продукт/бизнес к этому?
3) (Опционально) накидываем Superwhisper, скачиваем Small модель, проговариваем
На самом деле вы, конечно, должны будете сделать ее ревью, прежде чем сквозь гнев и отрицание сделать действие - пошевелить мышкой и отправить таску в done, а иначе вы не будете отличаться от "meat proxy", но таковы тяжести современного аналитика!
Если вы еще это не сделали, потратьте пару дней, чтоб разобраться
—
AI поменял рынок найма, безусловно. Также, как когда-то его поменял SQL, Python: сначала это было желательным в связке с Excel, а потом и вовсе требованием. Теперь в этот ряд, - замечу, не вместо всего этого, а вместе со всем этим, - добавились еще вот эти 2-3 пункта. За те же деньги, даже ветки сверху не накинут :)
И требовать все прочее имеет смысл: Ой-Ай позволяет быстро развернуть MVP (от идеи до релиза пара промтов), а вот продуктивизация - это совсем другое дело. Особенно весело, когда всё сломалось и надо ручками это починить.
Другое дело, что проверять это надо иначе, старая воронка с лайфкодингом и алгоритмами никуда не годится, это и без того насилие, так в эпоху ИИ еще и бессмысленное.
Как проверять? Пока идей тут у меня две:
1. Брат (в рамках разработки) недавно рассказал интересный способ проверки, который мне запал в душу: показываем некоторое уже написанное решение задачи (написанное немного странным мидлом), просим прокомментировать всё то, что кажется странным и пр. Конечно, это задачу можно даже сфотографировать и отправить в ИИ, вопросов нет, но в рамках живого диалога говорить и читать будет крайне сложно, тем более можно легко челенджить вопросами туда-сюда так, что ИИ не поспеет (но если, ЕСЛИ (!) кандидат найдет способ справится, значит, он крутой и его тем более надо брать)
2. Тестовое. Да-да, именно тестовое а-ля дизайн AB от и до. Но с двумя особенностями:
- Ограничение по времени, скажем, 3 часа (время идет с момента нажатия на какой-то форме "Старт")
- История промнтов с ИИ (как правило, ими можно делиться)
Скорее всего, как всегда, не все ответы будут правильными. Скорее всего промнты будут уровня
Получается такой гибрид с кейсом. И с учетом того, что защита всегда важнее, то вес правильного ответа был бы, скажем, 30%, а защиты - 70%. Такое сочетание идейно вроде бы удовлетворяет найти прежде всего думающего человека, чем кодящего, так как никто уже кодить как раньше в ближайшее время не будет.
"Раньше было лучше", я понимаю, 3 часа это больше чем 1 час алгосов, зато как в жизни, где есть только ты, таска, ИИ и дедлайн. Защиту же можно, опять-таки, зачесть за разбор кейса, минуя этот этап как вариант. То есть по времени будет плюс-минус тоже самое, проверка вроде бы релевантна духу времени, трат нервов меньше.
Берите на вооружение, привыкайте к новой реальности. Успехов!
P.S. Этот пост вдохновлен работой и комментариями моих ребят, в частности Василисой и Василием