Проект "Элис" — так и хочется начать эту статью, как в культовом многосерийном бестселлере :) Но сегодня речь пойдёт не о клонах, а об AI-обвязке и LLM-моделях.

Агент сегодня есть в любом AI-чате. Но Элис — не «просто агент», а каркас для многошаговых агентов: тех, что ведут задачу через длинную цепочку — план, десятки вызовов инструментов, проверки, одобрения человека, продолжение после сбоя и честный финиш. Разберу, чем они отличаются, что уже умеют, кто делает такие продукты и зачем они бизнесу.

Три уровня — и где тут Элис: • чат-бот — отвечает на вопрос текстом и ничего не делает в мире; • обычный агент в AI-чате — внутри одного ответа делает один-два вызова инструментов: поискать в сети, запустить код, прочитать файл. Сделал — ответил, задача закрыта; • многошаговый агент — берёт задачу на часы и десятки шагов: планирует, вызывает инструменты, проверяет результат, останавливается спросить человека перед опасным действием, держит бюджет, ведёт журнал и после перезапуска продолжает с того места, где упал.

Разница между вторым и третьим уровнем — не в модели, а в обвязке. Длинная цепочка ломается в десятках мест: оборвался процесс, человек не ответил на запрос одобрения, агент зациклился, сказал «готово», а действия не было. Элис строится именно для третьего уровня.

Что умеет многошаговый агент: • публикует рассылки постов в соцсетях по расписанию и генерирует изображения к постам; • работает в браузере как человек: открывает сайты, заполняет формы, нажимает кнопки; • выполняет задачи по расписанию — каждый день, каждую неделю, в нужный час; • помнит правила и договорённости: что можно, что нельзя, что только после одобрения; • работает с почтой, репозиториями и другими сервисами через интеграции; • делит большую задачу между параллельными субагентами; • пишет и правит код; • собирает документы и отчёты; • распознаёт скриншоты; • когда нужен вход по СМС или одобрение, передаёт управление человеку, а не просит пароль в чате.

Где это применяется: • контент — серии постов, кросспостинг, адаптация под площадки; • поддержка — первая линия, разбор обращений, черновики ответов; • продажи — обработка заявок, обновление CRM, напоминания; • исследования — сбор и сравнение источников, выжимки; • отчётность — регулярные сводки из нескольких систем; • разработка и DevOps — правки кода, pull request, разбор упавших CI; • бэк-офис — документы и таблицы.

Кто уже на рынке: • OpenAI — Operator вырос в ChatGPT agent, сейчас многошаговые задачи — в ChatGPT Work с облачным браузером; • Anthropic — Claude Code и инструмент computer use; • Cognition Devin — автономный инженер: от задачи до pull request в своей виртуальной машине; • Manus — универсальный агент со своим компьютером и браузером: исследования, презентации, сайты; • OpenClaw — open-source ассистент, работает на твоей машине и отвечает в мессенджерах; • n8n, Make, Zapier, Lindy — конструкторы автоматизаций и агентов; • Сбер — ГигаЧат Бизнес для корпоративных агентов и ГигаАгент; Яндекс — AI Studio с конструктором агентов.

Почему Элис. Большинство продуктов выше — либо готовый сервис, где правила задаёт вендор, либо конструктор, где надёжность длинных цепочек — твоя забота. Элис — harness для многошаговых агентов на DeepSeek, и надёжность многошаговости держится на её ядре: • журнал событий — единственная правда: что сделано, видно и после сбоя; • outbox — побочные действия не теряются и не задваиваются при рестарте; • replay — переигровка разговора без повторных эффектов; • одобрение человека — опасные шаги только с «да», честный таймаут, если ответа нет; • бюджет и анти-runaway — лимиты токенов, денег, времени и шагов, стоп при зацикливании; • честная остановка — каждый разговор заканчивается успехом или названной причиной провала.

Плюс изоляция каждой группы и секреты только ссылками. Сегодня Элис работает локально или на выделенной машине, в планах — облачный сервис.

Дальше — серия из 20 постов: как Элис устроена изнутри и где было трудно. Если хотите такого агента под свои задачи — пишите.

#HarnessOS #Элис #AIагенты