Ваш купон на скидку:
Получать максимум от языковой модели означает давать ей широкий доступ к своим инструментам и данным. Для Эндрю Амброзино, ведущего инженера настольного приложения OpenAI, это единственный способ тестировать будущее на практике — именно поэтому ChatGPT у него имеет доступ к электронной почте, Slack, телефону, Notion, Figma и другим сервисам.
Пока что этого не случалось». Амброзино работает над главным коммерческим проектом OpenAI — ChatGPT Work, выпущенным в прошлом месяце и доступным на самом дешёвом уровне подписки за 20 долларов в месяц. Продукт рассчитан на офисных сотрудников — бухгалтеров, инвесторов, врачей и всех, чей рабочий день проходит за компьютером — и позволяет им запускать ИИ-агентов, подключённых к цифровым рабочим процессам.
Маркетинговое описание OpenAI формулирует цель лаконично: мир, где «интеллект выходит за рамки ответов на вопросы и помогает каждому воплощать самые смелые идеи в реальность». ChatGPT Work представляет собой модифицированную версию инструмента Codex для написания кода. Его задача — дать сотрудникам без технического образования те же возможности, что агенты уже дают разработчикам: не просто отвечать на вопросы, а самостоятельно выполнять многошаговые проекты.
«В этом новом формате ChatGPT действительно может выполнять целые, очень сложные задачи автономно — так, что это вызывает восторг и при этом остаётся безопасным», — рассказал TechCrunch Тибо Соттьо, руководящий разработкой основных продуктов OpenAI, включая Work. Коммерчески это принципиально важно: агенты, работающие дольше, потребляют больше токенов, что делает их прибыльнее для OpenAI в расчёте на одного пользователя.
Охват новых профессий критичен не только для OpenAI, но и для всей отрасли: если разработка ПО оказалась прибыльным направлением для ИИ-лабораторий, она охватывает лишь крошечную долю профессиональной деятельности, которую должны поддерживать эти инструменты, чтобы оправдать колоссальные инвестиции в обучение и вычисления. Пока лаборатории концентрировались на инженерах, вертикально-ориентированные конкуренты — Harvey (для юристов) и Clay (для продаж) — переманивали клиентов с помощью подхода, не привязанного к конкретной модели.
Аналитик Кристиан Каталини написал в блоге a16z: «Если лаборатории не смогут быстро получить ключевые дополнительные активы для масштабирования ИИ на рынке, стоимость сосредоточится в других руках». Адаптировать ИИ для людей, не занимающихся разработкой ПО, оказалось непростой задачей. Нетехнические команды OpenAI — PR и финансы — начали пользоваться Codex в тот период, «когда он был для них откровенно враждебным — спрашивал про код и показывал что-то вроде "у вас пустой diff"», вспоминает Амброзино, имея в виду технический вывод, предназначенный для разработчиков.
«Поэтому с февраля по сегодняшний день мы начали делать его более универсальным». Исследование, поддержанное OpenAI, показало: в июне Codex использовали 98% сотрудников самой компании, тогда как среди корпоративных подписчиков — лишь 17%, а среди индивидуальных — менее 1%. Это расхождение между почти полным внутренним принятием и незначительным внешним — главный вызов и главная возможность для компании.
«Чем больше ценности и пользы мы создаём для пользователей, тем охотнее они будут платить за часть этой пользы — именно так мы всегда смотрели на ChatGPT», — говорит Соттьо. Чтобы понять этот разрыв, важно разобраться, что именно строят инженеры OpenAI. Любая языковая модель требует так называемой «обвязки» (harness) — программного слоя вокруг модели, определяющего, какие данные она видит, какими инструментами может пользоваться и как представляет результаты.
Для разработчиков интерфейс командной строки (CLI), позволявший LLM писать код, уже изменил способ создания и развёртывания программ. Но большинство людей не работают с CLI — не зря Windows вытеснила DOS. Агентный продукт, выходящий за рамки разработки ПО, «будет иметь дело с запутанным миром вашей жизни, ваших инструментов и сайтов, созданных в 1995 году и с тех пор не обновлявшихся», объясняет Амброзино.
Создавая более широкий доступ к полезному ИИ, его команда ориентируется на принцип «без этих продуктов перед моделью эксперты знали бы, как получить те же результаты, но до миллиарда пользователей так не добраться». OpenAI позиционирует инструмент прежде всего для рутинных, насыщенных данными задач координации. Сотрудники компании уже настроили автоматические еженедельные отчёты по метрикам и превратили таблицы в инструменты планирования.
По словам источников TechCrunch, венчурные инвесторы используют агентов для сборки инвестиционных меморандумов из переписок и аналитики, а операционные команды разворачивают кастомные дашборды с визуализацией данных. Сам Сэм Альтман пользуется инструментом для планирования отпусков. Один из инженеров OpenAI рассказал, что попросил программу изучить переписку в Slack об инженерной проблеме и «построить несколько графиков» — и получил в ответ серию содержательных диаграмм.
Тем не менее на практике инструмент работает неровно. Автору статьи удалось, например, попросить ChatGPT Work извлечь нестандартно отформатированный календарь детского сада из письма и перенести его в Google Calendar — задача была выполнена, избавив от многократного ручного ввода данных.
Также удалось получить автоматически обновляемый дашборд финансовых метрик по публичным компаниям и создать базу данных космических запусков — задачу, которую прежде приходилось решать через Python-скрипты. Однако настройка разрешений для агентов оказалась запутанной и кольцеобразной: при попытке дать доступ только на чтение к облачному диску система снова и снова возвращала ошибки, пока в мобильном приложении не появилось диалоговое окно с сообщением, что работает только полный доступ.
Многие важные настройки доступны исключительно в веб-версии. Иногда ограничения выглядят необъяснимо: подключив Google Calendar, агент может создавать события, но не новые календари. Джо Гершенсон, технический руководитель по обвязке в OpenAI, признал, что настройки уровня усилий пока не интуитивны для новых пользователей: «Есть вещи, которые мы можем сделать лучше, чтобы помочь им выбрать правильный уровень рассуждений».
Отдельного внимания заслуживает конкурентный контекст. Инженеры OpenAI избегали прямых сравнений с Claude Code от Anthropic и другими конкурирующими агентными продуктами.
«Это будет разочаровывающий ответ, но честный: я правда не слежу за обвязками, которые они строят», — сказал Гершенсон, сославшись на мем из «Безумцев». Между тем именно Claude Code, ориентированный на диалог с пользователем, фактически определил рынок ИИ-инструментов для разработчиков: если ChatGPT Work изначально делал ставку на полную автономность модели при минимальном участии пользователя, то Anthropic предложила подход с постоянными уточнениями, промежуточными вариантами и проверками — и именно он оказался эффективнее. «Наш продукт немного опережал уровень, на котором находились модель и обвязка в то время», — признаёт теперь Амброзино.