TGViewer
Machinelearning Machinelearning @ai_machinelearning_big_data · 279K subscribers
Post #11008 14.2K
📌 ИИ-агентам начинают писать инструкции — почти как новым сотрудникам

Ещё недавно от корпоративного ИИ требовалось в основном одно: хорошо отвечать на вопросы по документам и базам знаний. Теперь от него хотят другого — чтобы он мог сам довести задачу до результата.

Например, сотрудник пишет: «Собери отчёт по продажам за неделю, найди основные отклонения и подготовь письмо для команды».

Обычная LLM может написать текст отчёта. Агент должен сходить в CRM, забрать данные, найти аномалии, проверить внутренние документы, подготовить письмо и понять, в какой момент нужно остановиться и передать результат человеку.

🟡И здесь возникает интересная проблема: ИИ нужно объяснить не только что делать, но и как именно работать.

Поэтому вокруг моделей появляется новый слой — Skills. Это инструкции, скрипты, шаблоны и справочные материалы, которые описывают конкретный рабочий процесс. Их можно подключать к агентам, переиспользовать и обновлять отдельно от самой модели.

Получается почти новая форма корпоративной документации. Раньше компания писала регламент для сотрудника: куда зайти, что проверить, в каком порядке выполнить действия. Теперь похожий регламент приходится превращать в набор инструкций для агента.

🟡При этом одних навыков для агента тоже недостаточно. Агенту нужны инструменты для работы с внешними системами. Через MCP можно подключать к нему сервисы и данные, а сложные задачи распределять между несколькими специализированными агентами.

На этом фоне показателен запуск Алисы AI Про для бизнеса. Она объединяет работу с корпоративными сервисами, Skills, подключаемыми инструментами и несколькими агентами, которые могут разделять между собой части одной задачи. При этом навыки можно использовать и в самостоятельно собранных агентах в Yandex AI Studio.

Интересно, что при таком подходе сама LLM постепенно становится лишь одним из компонентов системы. Важнее становится то, какие действия ей разрешены, какие инструкции она получает и к каким инструментам может обращаться.

И, кажется, это меняет сам объект разработки: раньше компании выбирали модель для своего чат-бота, теперь им приходится проектировать рабочую среду для ИИ.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
  • 🤣 52
  • 👍 11
  • ❤ 8
  • 🔥 4
  • 😁 3
  • 😭 1
More from @ai_machinelearning_big_data
  1. Sep 25, 2026✔️ Google добавила в Gemini 3.8 Live говорящий видеоаватар Gemini 3.8 Live with Live Avata…
  2. Sep 25, 2026Появилось открытое сообщество для решения NetHack Исследователи из AIRI зовут объединяться…
  3. Sep 25, 2026✔️ OpenAI выпустила открытый бенчмарк для оценки ИИ в психологии Набор Mental Health Bench…
  4. Sep 25, 2026⚡️ OpenAI готовит подписку ChatGPT Pro Max Согласно утечкам из кодовой базы сервиса, в бли…
  5. Sep 25, 2026AIJ Contest 2026: реши реальные задачи и получи возможность забрать свой кусок 10-миллионн…
  6. Sep 25, 2026✔️ Cursor сократил расход токенов Anysphere переработала обвязку своего агента и снизила т…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →