Пишу пост про идеи развития нашей экосистемы и про то, в чём я вижу её уникальность.
Ключевая идея такая: мы строим экосистему не только на контенте и сообществе, а на связке из данных, методологических материалов и ИТ-платформы с ИИ-агентами, которые превращают это в персональную поддержку по траектории развития и в основу экономики экосистемы.
Что я имею в виду под “данными” и “материалами” (это не исчерпывающий список, а основные примеры):
-
Цифровой двойник (база активных действий) — место, где фиксируются наблюдаемые действия человека: инвестированное время, ритм, выполненные шаги, выпущенные рабочие продукты, базовые метрики прогресса. Это не про намерения и “прочитанное”, а про то, что реально произошло.
-
База руководств и методологий — структурированные материалы: понятия, критерии качества, ожидаемые рабочие продукты, примеры, сценарии применения, типовые ошибки и корректировки.
Дальше поверх этого строится ИИ-платформа с агентами, которые помогают человеку идти по персональной траектории развития: диагностировать состояние, формулировать следующую разумную задачу, удерживать ритм, сверять действия с методами и материалами.
Почему это важно. Такой подход делает экосистему более “инженерной”: появляются наблюдаемые данные, формализуемые сценарии поддержки и воспроизводимые эффекты (вместо того, чтобы всё держалось на мотивации и общих разговорах). Плюс это даёт шанс “вписаться” в новые технологические экосистемы, где ценность создают не отдельные чат-боты, а подключаемые приложения и агентные системы, которые стандартно взаимодействуют с внешними данными и инструментами.
Что конкретно мы сейчас обсуждаем
Сейчас я разбираюсь с темой MCP-сервера и протокола. Практическая причина простая – нам нужен стандартный интерфейс между: Проводником по персональному маршруту развития (Ассистент Ученика) и Цифровым двойником (где лежат данные о действиях человека) через MCP-сервер. Тестируем это как пример взаимодействия любой нашей базы данных с ИИ-системами.
Мы решили реализовать пока один предельно конкретный сценарий взаимодействия человека и Проводника: общее инвестированное время за неделю и среднее инвестированное время за день.
Таких сценариев будет много. По некоторым сценариям мы будем явно рекомендовать, какой tool использовать. По другим — Проводник должен будет сам выбрать подходящий tool, исходя из функционального описания. Но сейчас мы сознательно идём по формальному пути: сначала сделать один сценарий полностью корректно, а затем переходить к более универсальным режимам.
Почему вопрос про tools сейчас центральный
В этой архитектуре нам важно, чтобы Проводник (и другие ИИ-системы) могли надежно получать правильные данные из баз данных. Для этого tools должны быть описаны так, чтобы:
- их было просто подключать (понятные параметры, прозрачные форматы, минимум “особых случаев”);
- они были достаточно универсальными, чтобы переиспользоваться в разных сценариях;
- по одному только функциональному описанию было понятно, в каких ситуациях этот tool правильный, а в каких — нет.
То есть задача не только в том, чтобы “написать tools”, а в том, чтобы описать их так, чтобы ИИ-система могла:
- либо следовать прямой рекомендации (“используй такой tool в таком сценарии”),
- либо самостоятельно корректно выбрать tool, когда рекомендаций нет.
Это и есть главный вопрос: как функционально писать tools по конкретной базе данных, чтобы балансировать между простотой и универсальностью, и при этом повышать вероятность корректного выбора и интерпретации данных.
Интерфейсы взаимодействия и размещение “снаружи”
Отдельно есть тема интерфейсов, через которые человек может взаимодействовать с нашей ИИ-платформой и с нашими базами (ЦД, руководства и др.).
Есть разные варианты. Например:
- Apps SDK может быть интерфейсом в нашу ИИ-платформу и способом размещения в каталоге приложений (например, внутри ChatGPT App Store).
- Наша платформа, где могут работать как ИИ-системы МИМ, так и ИИ-системы участников экосистемы, которые подключаются к нашим данным через MCP-протокол.
В итоге на нашей стороне вырисовывается базовая конструкция платформы:
- идентификация (кто запрашивает доступ и на каких основаниях),
- MCP-протокол (стандартизованный интерфейс к данным и инструментам),
- ИИ-системы (агенты и ассистенты, которые реализуют сценарии поддержки — например, Проводник по персональному маршруту или генератор персонального руководства).
Ниже ссылки, которые мы в команде используем как контекст для обсуждения Apps SDK, требований к размещению и интерфейсных принципов: