Давно не рассказывал, чем занимаюсь на работе. Сейчас у нашей команды два вектора - создание SDK для GigaChat и повышение уровня агентности модели

Про первый пункт вышло интервью на Хабре - про opensource в большой корпорации, GigaChain и про то, как мы сажаем Сбер на opensource

О чём поговорили:

- Cubic - с этого началось моё погружение в AI. За десять лет до LLM мы делали умную колонку, ещё до Amazon Echo. Краудфандили железо, серьёзно прорвались в распознавании речи. Конкуренцию не вытянули, часть команды ушла в Яндекс. Но идея, что машины должны нормально разговаривать с человеком, с тех пор так и не отпустила - вот так я тут и оказался

- GigaChain начинался как форк LangChain 🦜. Английские промпты были захардкожены и плохо работали с ранним GigaChat, поэтому решили делать форк. Но LangChain менялся бешено - 100-200 изменений в неделю, форк превратился в каторгу

- Пивотнулись от форка к интеграционному пакету. Ставишь стандартный LangChain плюс наш пакет совместимости и всё работает. Попали в топ 1.5% самых скачиваемых библиотек на PyPI за 2025/2026 (пруф) - для русской модели прям неплохо. А наша основная библиотека буквально на днях перевалила за 1 миллион скачиваний🔥

- Магия opensource. Внешний разработчик добавил нам поддержку LlamaIndex - это вторая по популярности агентная библиотека в мире. Никого из нас в процессе не было - чистый профит

- Лицензии. Мы под MIT и внимательно смотрим на чужие зависимости. Бывает отказываемся от классных проектов из-за лицензионных условий или поведения мейнтейнеров

Читать на Хабре

P.S. Буду благодарен за лайк на Хабре 🙏