На конференции Yandex Scale показали Алису AI Про: в ней обещают 120+ навыков и 20+ плагинов, создание собственных навыков, выбор модели под капотом и облачный, гибридный/он-прем форматы поставки.

Ещё недавно все смотрели в первую очередь на саму модель: контекст, бенчмарки, качество ответов, скорость. Теперь всё больше внимания привлекает то, что модель умеет делать за пределами чата.

Потому что даже очень хорошая LLM сама по себе остаётся генератором текста. Чтобы она могла нормально работать в компании, ей нужны доступ к данным, инструменты, права, инструкции и возможность вызвать нужный сервис.

Например, сотрудник может попросить: «Собери отчёт по продажам за неделю, найди основные отклонения и подготовь письмо для команды». В идеале агент сам забирает данные из CRM, анализирует их, сверяет с внутренними документами, формирует выводы и готовит письмо. Человеку остаётся проверить результат и отправить его.

Отсюда и весь новый слой вокруг моделей: tools, skills, агенты, MCP. Чем сложнее задача, тем меньше это похоже на одного универсального ассистента — скорее на систему, где несколько агентов делают разные куски работы, а кто-то координирует их между собой.

Первыми такие решения запустили OpenAI и Anthropic – сначала они автоматизировали задачи разработчиков, но быстро поняли, что ту же логику можно применить и для остальных профессий. Так появился класс Cowork-решений.

В общем, сейчас конкурируют уже не только LLM, а целые системы, которые позволяют этой LLM что-то реально делать.