Привет, Пикабу! Сегодня обсудим Джарвиса в 2026: фантастика или все же реальность (спойлер: второе).

Раньше, когда кто-то говорил «ИИ ассистент», в голове всплывала Алиса, которая включает музыку и рассказывает анекдоты. Сейчас всё немного иначе. Современный ИИ ассистент — это инструмент, который умеет вычитывать договоры, писать сопроводительные письма, объяснять налоги и даже помогать с планом питания.

Причины, почему ИИ помощник вдруг стал всем нужен, довольно практичные:

1. Нейросети перестали терять нить разговора на третьем сообщении и научились держать контекст.

2. Чтобы настроить такого помощника, не обязательно быть программистом.

3. Появились сервисы, которые понимают российскую специфику, а не живут в вакууме западных реалий.

Суть простая: у многих теперь есть своя обученная нейросеть.

В этой статье — о том, как сделать такой себе, не потратив на это часы перед монитором.

ИИ ассистенты для бытовых задач

Перед тем как непосредственно перейдем созданию ассистента, предлагаю рассмотреть сценарии использования (“а зачем он вообще нужен?”).

Персональный тренер — нутрициолог

Здоровье, питание и спорт — это не только марафоны и гречка на воде, но и куча вопросов: что съесть после тренировки, как не сорваться с диеты и почему вчерашний ужин вызвал тяжесть.

Что умеет такой ассистент:

• Составить план тренировок под ваши возможности и цели. Полностью описываете свой опыт в спорте (даже если он нулевой, с ним нужно быть честным), желаемые результаты, возможности финансовые/временные (доступ к тренажерному залу, оборудование дома и т.п.). Нейросеть анализирует, запоминает данные и выдает резюме, можно также попросить составить план на какой-то определенный срок (чтобы наконец успеть похудеть к лету).

• Составлять план питания под ваш бюджет и цели. Загружаете список продуктов из ближайшего магазина, говорите «хочу похудеть на 3 кг за месяц» или «набрать массу» — получаете меню на неделю с рецептами. Можно уточнить «без лактозы» или «бюджет 3000 рублей».

• Считать КБЖУ под ваши параметры и цели. Расписываете свой рацион, желаемые результаты и текущие параметры тела, нейросеть высчитает оптимальное количество калорий, поможет сбалансировать диету, подскажет рецепты, чтобы было еще и вкусно.

• Отвечать на дурацкие вопросы про здоровье. «Можно ли пить кофе натощак?», «Почему после бега болят колени?», «Сколько воды реально нужно пить?» — получаете аргументированный ответ без воды.

• Следить за привычками. Загружаете свои записи «сегодня съел пиццу, не спал 5 часов» — ассистент замечает паттерны: «Ты срываешься на сладкое после трёх дней без сна, давай подумаем, как это исправить».

Кому пригодится: тем, кто вечно худеет, новичкам в спортзале, родителям, которые хотят накормить детей полезно, но не знают как, и всем, кто устал от советов «просто меньше ешь».

Финансист (домашний бюджет и инвестиции)

Деньги — это не только зарплата и коммуналка, но и вечный вопрос «куда ушло 10 тысяч?», страх перед кредитами и желание хоть что-то отложить.

Что умеет такой ассистент:

• Вести домашнюю бухгалтерию. Кидаете выписку из мобильного банка или просто диктуете «купил куртку за 5000, заплатил за ЖКХ 4000» — ассистент раскладывает всё по категориям, строит графики и показывает, где вы сливаете деньги. Спойлер: скорее всего, на доставку.

• Планировать крупные покупки. «Хочу купить айфон за 80 тысяч через полгода, сколько откладывать в месяц?» — получаете чёткий график накоплений с учётом инфляции и непредвиденных трат.

• Разбираться с инвестициями для чайников. Объясняет простыми словами: чем акции отличаются от облигаций, стоит ли сейчас вкладываться, какие риски. Не даёт советов «купи вот это», но учит не вестись на лохотроны.

• Оценивать кредиты и рассрочки. Загружаете условия из магазина или банка — ассистент считает реальную переплату, скрытые комиссии и сравнивает с альтернативами. Часто оказывается, что «беспроцентная рассрочка» стоит как маленький кредит.

Кому пригодится: тем, у кого деньги текут сквозь пальцы, студентам на стипендии, семьям, которые пытаются накопить на квартиру, и всем, кто боится кредитов, но хочет разобраться.

Юридический помощник (договоры, заявления, жалобы)

Юридические тонкости — это то, с чем сталкивается каждый, но разбираться в них никто не хочет. Договор с репетитором, претензия к застройщику, жалоба в управляющую компанию, иск к соседу, который залил потолок.

Что умеет такой ассистент:

• Анализировать любые договоры. Загружаете файл (да хоть фото с телефона) — ассистент подсвечивает красным риски: где вас могут обмануть, какие штрафы завышены, что написано мелким шрифтом. Договор аренды, купли-продажи, оказания услуг, оферта маркетплейса — всё это он читает.

• Писать заявления и жалобы. Диктуете ситуацию человеческим языком: «Меня обманул продавец на Ozon, не вернул деньги за брак» — получаете готовое заявление в Роспотребнадзор или претензию продавцу с правильными формулировками и ссылками на законы.

• Консультировать по бытовым правовым вопросам. «Имеют ли право соседи сверлить в 11 вечера?», «Как законно не платить за капремонт?», «Что делать, если приставы списали деньги за чужой долг?» — ассистент даёт ответ с опорой на актуальное законодательство РФ.

• Помогать собирать документы. Говорите, какая ситуация (развод, ДТП, наследство) — ассистент выдаёт чек-лист: какие бумаги нужны, куда идти, какие сроки.

Кому пригодится: всем, кто боится юристов и их ценников, арендаторам и арендодателям, покупателям на маркетплейсах, автовладельцам, пенсионерам, которые не знают, как отбиться от управляющей компании.

Помощник по учёбе (школьникам, студентам, самоучкам)

Учёба — это бесконечные конспекты, непонятные учебники и вечное «а что спрашивать будут?». Хороший ассистент держит в голове вашу базу знаний: учебники, лекции, статьи, методички — и отвечает строго по ним.

Что умеет такой ассистент:

• Держать базу знаний. Загружаете все свои материалы: PDF-учебники, лекции в Word, научные статьи, видео с расшифровкой — ассистент всё это запоминает и при ответах опирается только на загруженное. Никаких галлюцинаций про то, чего не было в лекциях.

• Объяснять сложные темы простыми словами. «Объясни второй закон термодинамики так, будто мне 14 лет и я не выспался» — получаете понятное объяснение с примерами из жизни.

• Проверять домашку. Загружаете решённую задачу по физике или сочинение по литературе — ассистент находит ошибки, объясняет, почему неправильно, и показывает, как исправить. Не просто ответ, а разбор полётов.

• Подсказывать на экзамене (для себя). Шучу, конечно. Но можете задать вопрос «как ответить на билет №5 по истории, чтобы получить отлично?» — ассистент сгенерирует развёрнутый ответ, основываясь на вашем же учебнике.

• Составлять шпаргалки и конспекты. Кидаете 50 страниц лекций — получаете 2 страницы самого главного. Или ментальную карту. Или список вопросов, которые точно вынесут на зачёт.

Кому пригодится: школьникам и их родителям (особенно когда «мама, я не понимаю эту тему»), студентам любой специальности, взрослым, которые учат новую профессию, преподавателям, которые готовят материалы.

Как создать ИИ ассистента

Давайте сразу разделим создание собственного JARVIS на два пути.

Путь первый, сложный. Настоящая разработка ИИ ассистента с нуля — это Python, API нейросетей, векторные базы данных и прочие технические вещи. Если вы это умеете, вы и так знаете, что делать. Статья не для вас.

Путь второй, доступный. Это настройка ИИ ассистента на готовых платформах. Вы не пишете код, а собираете конструктор. Именно об этом пути идет речь в статье.

Расскажу на примере ЭкспертАИ. Это сервис, где уже есть набор предобученных экспертов — юрист, бухгалтер, маркетолог, HR, 1С-программист и другие. Каждый заточен под свою задачу и понимает российскую специфику.

Но кроме готовых экспертов, платформа позволяет создать собственного ИИ ассистента. Вот как это работает.

Создание ассистента

Процесс выглядит так:

1. Заходите в раздел «Ассистенты» и нажимаете «Создать».

2. Даёте имя — любое, какое удобно.

3. Пишете инструкцию. Это тот самый промт, о котором говорили выше. Указываете роль ассистента, его задачи, тон общения и ограничения. Например: «Ты — специалист по тендерам. Помогаешь находить подходящие закупки, анализировать документацию и готовить типовые формы заявок. Отвечай коротко, только по делу».

4. Загружаете базу знаний. Сюда можно добавить файлы, с которыми ассистент будет работать: регламенты, шаблоны документов, внутренние инструкции. Поддерживаются PDF, DOCX, CSV, JSON и даже ссылки на веб-страницы.

5. Выбираете видимость. Ассистент может быть только вашим или доступным для всей команды, если работаете в организации.

Как это работает дальше

После создания ассистент появляется в вашем списке. Вы открываете с ним чат, задаёте вопрос или загружаете документ — он отвечает, опираясь на загруженную базу и инструкцию.

Важный момент: ассистент может искать актуальную информацию в интернете, если вы включите эту опцию. Это полезно, когда нужны свежие данные по законам или новостям рынка.

Финал

Джарвис, TARS и Голос стали реальностью. Неважно, решите вы создать ИИ ассистента своими руками или возьмёте готовое решение — главное, возможность начать использовать его в работе есть.

Но не забывайте про контроль. Умный помощник — это не замена человеку. Расширить возможности, ускорить рутину, повысить продуктивность – да, сделать за вас 100% работы с нуля – оставьте сценаристам-фантастам.

P.s. все изображения сгенерировали с помощью нашего сервиса, пишите в комментариях, как вам)

Практически всё ведём в МоемСкладе, это ERP-система для малого и среднего бизнеса. Заказы, склад, производство, финансы, аналитика. За четыре года накопилось больше 150 тысяч документов, 3500 контрагентов и 3500 товаров.

Отдельно есть собственная система управления обжаркой, которая синхронизирует данные с МоимСкладом.

Но некоторые задачи всё равно требовали времени и ручной работы. Для кастомной аналитики нужно было обращаться к программистам. Быстро создать или изменить документ на ходу не всегда получалось. А шаблон печатной формы для отчёта проще было заказать у специалиста, чем разбираться самому.

Особенно остро это чувствовалось в работе менеджеров на выезде. Я сам через это прошёл, когда ещё был аккаунт-менеджером. Ездишь к клиентам на дегустации, помогаешь настраивать кофейный аппарат, и по дороге нужно быстро оформить заказ. Мобильное приложение не всегда удобно, интернет нестабильный, данные теряются. Возвращаешься в офис и начинаешь переспрашивать клиента.

Хотелось, чтобы можно было просто продиктовать в телефон «оформи заказ для такого-то контрагента на его обычные позиции» и не думать об остальном. В какой-то момент я понял, что с появлением языковых моделей это стало возможно. На разработку от первых экспериментов до запуска ушло три месяца.

Почему нельзя просто подключить ИИ к данным

Первое, что я попробовал, это дать ИИ прямой доступ к данным через MCP-протокол. MCP это что-то вроде универсального переходника между ИИ и внешними сервисами. Его разработала компания Anthropic, создатели ИИ-ассистента Claude. Суть простая: пользователь спрашивает, ИИ подключается к нужной системе, получает данные и отвечает. Но быстро выявились две проблемы.

Первая, объём. У языковых моделей есть ограничение на количество текста, которое они обрабатывают за раз. Это называется «окно контекста». Наши 150 тысяч документов туда не влезают даже частично. А сократить данные нельзя, они нужны для расчётов.

Вторая, арифметика. ИИ неверно считает, а потом ещё и убеждает, что всё корректно. Для языковых моделей числа это просто набор символов. Я несколько раз проверял результаты расчётов и находил ошибки, при этом модель уверенно говорила, что всё правильно. Если каждый раз перепроверять, это уже не оптимизация.

Вместо того чтобы скармливать ИИ данные, я дал ему возможность самому писать код для их получения и обработки. ИИ хорошо генерирует код, а код хорошо считает. Так мы используем сильную сторону модели и компенсируем слабую.

Мост к данным

Чтобы ИИ мог писать код для работы с МоимСкладом, ему нужен инструмент, который переведёт структуру данных на язык программирования.

У МоегоСклада есть API, то есть способ для других программ получать и менять данные. Заказы, остатки, контрагентов и всё остальное. API удобный, с ним приятно работать. Но одно дело получить данные, и другое, использовать их в коде.

Наши программы написаны на TypeScript. Этот язык строго различает типы данных, не даёт перепутать число с текстом или дату с названием. А в МоёмСкладе сотни сущностей, полей и связей, и каждое поле должно быть правильно описано, чтобы код работал без ошибок. Вручную это поддерживать невозможно.

Поэтому я написал библиотеку moysklad-ts. По сути это переводчик: берёт всю модель данных МоегоСклада и делает её понятной для TypeScript.

Саму библиотеку я написал ещё за год до ИИ-истории, просто для удобства разработки. Но когда появилась идея с ассистентом, она оказалась ключевой деталью. Агент-программист видит типизированную модель в библиотеке и понимает, как работать с МоимСкладом. Получился инструмент, одинаково понятный и человеку, и машине.

Библиотека открытая, лежит на GitHub и опубликована в npm. Любой может установить и использовать.

Как устроены агенты

Пользователь видит обычный чат. Пишет запрос, получает ответ. Но под капотом работает цепочка из трёх слоёв, и каждый нужно было не только построить, но и обучить.

Обучение тут не тренировка модели с нуля, на это нужны миллиарды долларов. Это дообучение уже готовой модели с помощью подробных инструкций, контекста и примеров, чтобы она понимала специфику конкретного бизнеса.

Агент-оркестратор

Главный ассистент, к которому приходят все запросы. Его задача как у генерального директора: понять, что нужно пользователю, и передать задание нужному специалисту. Пишешь «привет, как дела», оркестратор просто отвечает. Пишешь «покажи последние 10 заказов», он понимает, что нужны данные из МоегоСклада, и вызывает агента-программиста.

Я подходил к его обучению как к онбордингу нового сотрудника. Пришёл человек, ничего не знает о кофе. Надо объяснить, чем занимаемся, какие отделы, какие процессы, какие IT-ресурсы используем. Загрузил функциональную структуру компании, внутренние документы для обучения и информацию о кофейной специфике. Мне хотелось сделать не просто чат-бота, а ассистента, который реально понимает, как устроена наша работа. Потому что насколько бы модель ни была продвинутой, без контекста бизнеса она бесполезна.

Агент-программист

Получив задачу от оркестратора, этот агент пишет код для получения и обработки данных, используя библиотеку moysklad-ts.

С его обучением было сложнее. Документация МоегоСклада это тысячи страниц, ни один агент не способен обработать всё разом. Поэтому я писал для него что-то вроде книги. На первой странице предисловие: МойСклад, российская ERP-система, сущности, заказ покупателя, счёт покупателя, платежи. Дальше оглавление со ссылками на подробности по каждой сущности.

Когда агент получает запрос, он заглядывает в оглавление, находит нужный раздел, загружает информацию про конкретную сущность и на основе этих данных пишет код.

Песочница

Сгенерированный код выполняется в изолированном окружении, так называемой песочнице. Это как отдельный компьютер, который не имеет доступа ко всему остальному. Код работает внутри, но не может навредить основной системе. Без изоляции пользователь мог бы попросить «напиши программу, которая взломает сервер», и агент послушно выполнил бы.

Настройка взаимодействия

Собрать архитектуру это полдела. Заставить агентов корректно работать вместе оказалось куда сложнее. Итераций было очень много. Даже формулировка слов влияет на результат. Пишешь оркестратору: «Никогда не обращайся к пользователю на ты». Он всё равно тыкает. Сидишь и думаешь, я же дал чёткую инструкцию, что не так.

Перечитал огромное количество материалов о промптах и форматах дополнения контекста. Цикл был один и тот же: написал инструкции, протестировал, увидел ошибку, переписал. И так много раз. Отдельно пришлось настраивать передачу задач между агентами, чтобы оркестратор формулировал запросы так, как программист их понимает.

Помимо веб-интерфейса я сделал Telegram-бот для работы на ходу. Функционал у него ограниченный, но для менеджеров это оказалось удобно: можно надиктовать голосовое сообщение с заказом прямо из такси.

Защита и отладка

Защита данных

Мы даём ИИ доступ к бизнес-данным. Понятно, что бесконтрольный доступ это плохая идея.

Я разделил права на два уровня. На чтение агент имеет полный доступ без ограничений, может получить любые данные для анализа и подтянуть актуальные цифры из МоегоСклада. Но когда дело касается изменений, то есть создания, редактирования или удаления документов, перед каждым действием появляется окно подтверждения. Как в Word, когда закрываешь несохранённый документ.

На практике это работает так. Менеджер пишет: «Создай заказ для такого-то контрагента с его обычными позициями, оформи на счёт в Альфа-банке». Агент сам находит контрагента, смотрит прошлые заказы, определяет обычные позиции, находит банковский счёт. Собирает всё и показывает результат. Такой клиент, такие позиции, сумма такая-то. Всё верно? Нажимаешь «Да», изменения вносятся. Без одобрения ничего не происходит.

Дополнительно помогает система аудита в МоёмСкладе, где видны все изменения по каждому аккаунту. Сейчас я работаю над тем, чтобы действия через ИИ-агента привязывались к конкретному пользователю. Не просто «админский аккаунт удалил заказ», а «Вася Пупкин удалил заказ через ИИ-агента». Сразу понятно, к кому обращаться.

Факапы

На этапе обучения их хватало, и некоторые были довольно забавные.

Говоришь агенту «получи 10 заказов», а он начинает тянуть тысячу. Всё ломается. У нас одно производственное задание в МоёмСкладе занимает десятки страниц по позициям, а агент пытался получить его целиком, думая, что производство небольшое.

Я сначала не мог понять, почему он так решил, пока не сообразил, что он просто не знает масштабов. Пришлось поставить физическое ограничение на объём запросов и отдельно объяснить агенту, что у нас везде большие данные.

Ещё была проблема с параллельными запросами. Спрашиваю, сколько бразильского кофе на складах. Агент видит список складов и отправляет пять запросов параллельно. С одной стороны, грамотно, быстрее получает данные. Но МойСклад при такой лавине отвечает «давай помедленнее». Пришлось подрезать скорость.

И галлюцинации. Спрашиваю, чем у нас занимается сотрудник Петя. Агент не видит Петю в данных, но уверенно отвечает, что Петя работает в производстве на фасовке. Говорю, у нас нет никакого Пети. Он: ой, извините, я так решил. Это было неприятное открытие, потому что ты начинаешь доверять системе, а она придумывает данные.

Решения были комплексные. Более продвинутые модели, дополнительные инструкции и, главное, тесты. Я пишу бенчмарки: создаю вымышленные сценарии с известными входными данными и проверяю, что ответ соответствует ожиданиям. Это ловит регрессии, когда после новой инструкции агент стал лучше в одном месте, но просел в другом. Любые изменения проверяю на вымышленных данных до того, как агент становится доступен сотрудникам.

Технологический стек

TypeScript — основной язык, для которого написана библиотека moysklad-ts.

Cloudflare — облачная платформа для ИИ-агентов и песочницы. Поддерживает несколько пользователей одновременно, умеет восстанавливаться после прерываний и плохих соединений. Всё работает на тарифе за 400 рублей в месяц.

Cloud.ru — российское облако для основного бэкенда и хранения данных.

Что получилось и что дальше

Сейчас ассистентом пользуется вся команда. Типичные запросы на каждый день: «Какие любимые сорта кофе у клиента X?», «На какую сумму мы продали товар M в четвёртом квартале? Сравни с предыдущим», «Создай заказ для X с товарами, доставка стандартная по их адресу». То, на что раньше уходило несколько минут в интерфейсе МоегоСклада, агент делает за полсекунды.

В ближайших планах автоматическая генерация шаблонов печатных форм. Сейчас, чтобы создать шаблон, нужно самому разбираться в формулах или заказывать у программиста за несколько тысяч рублей.

Хочу, чтобы можно было просто написать «сделай шаблон для списка счетов покупателей с суммой, оплаченной суммой и контрагентом» и получить готовый файл.

И визуализация данных. Сейчас для графика я вручную выгружаю данные в Excel и строю диаграмму. Хочу, чтобы агент сам получал данные и выводил графики прямо в чате. Таблицы удобны, но для принятия решений нужна визуализация.

Решение пока работает только с нашим аккаунтом. Но если довести его до публичного уровня с мультиаккаунтностью и адаптацией под разные виды бизнеса, им смогут пользоваться и другие компании.

Мы ведем блог для малого бизнеса. Рассказываем новости для предпринимателей, ошибки и лайфхаки в учете, инструменты продвижения, обновления сервиса МойСклад.

Пишут, что "обязанности определяются самим учителем" - т.е. скорее всего делают и бумажную работу в числе.

А вот, кстати, были же так называемые лаборанты в советских школах. В начальных классах их, понятно, не было, но они были у учителей физики и химии (у которых было лабораторное оборудование), и помогали они далеко не только с лабораторными, несколько я помню.

Пишут, что лаборанты и сейчас есть:

По штатному расписанию зависит от числа классов, в которых преподают физику и химию (с 7 по 10-11). Сейчас 0,5 ставки на каждые 5 классов. Должность называется "лаборант" без уточнения предмета, а в школе распределяют самостоятельно. Например, 1,5 ставки - это может быть 1 человек, обслуживающий физ., хим. и биолог. кабинеты. Может быть 1 физ. и 0,5хим, или в других вариациях.

Стал дальше искать, кроме лаборантов, оказывается был и организаторы внеклассной и внешкольной воспитательной работы с детьми:

В этой связи (о помощниках учителя) вспоминается и так называемый "проектный и бригадно-лабораторный методы", который когда-то активно внедрялся в СССР (в котором тоже предполагалось участие помощника учителя).

Сам метод был известен давно, но в СССР его модифицировали в соответствии с советскими реалиями: школьники выполняли проект в коллективе, а не индивидуально. Так родился бригадно-лабораторный метод обучения.

...Вместо того чтобы, сидя за партами, слушать учителя, ученики теперь выполняли задания по проектам. В ходе их подготовки школьникам нужно было провести несколько наблюдений и опытов, таким образом соединяя теоретические знания сразу с практикой.

... Алгоритм работы бригад с учителями строился примерно так: вводное собеседование или лекция, самостоятельная индивидуально-звеньевая (групповая) работа по карточке-заданию, заключительная конференция и подведение итогов.

В британской системе совершенно точно используются его элементы - ребят разбивают на группы, и они выполняют какой-нибудь проект.

Рассказы дочери о таком способе очень похожи на критические заметки из статьи про советский бригадно-лабораторный метод:

... При этом учитель не должен был оценивать работу каждого ученика в отдельности, только бригады в целом. Межбригадная конкуренция, по задумке, должна была стимулировать детей учиться лучше.

Так как никакого индивидуального учёта работы учеников не было, все задания в бригадах в основном выполняли наиболее активные и преуспевающие ученики. Остальные оставались в тени и фактически не учились. А конкуренция приводила к тому, что бригады нередко мешали друг другу.

• https://en.wikipedia.org/wiki/Teaching_assistant. Статья "ассистент учителя" в английской Вики

• "Как в советских школах ввели проектный и бригадно-лабораторный методы" (без автора).

• Приказ Минпроса СССР от 31.12.86 N 264" (документ утратил силу).