Компания Just AI, работающая на рынке разговорного и генеративного ИИ, выводит на него платформу Jay Flow для «бесшовной» работы пользователей и бизнеса с различными нейросетями, основанную на системе из взаимодействующих ИИ-агентов, узнал Forbes. Как заверяет разработчик, такая платформа пока единственная на рынке в России, несмотря на то что над мультиагентностью работают и другие крупнейшие игроки. Аналитики и участники рынка сомневаются в технологической новизне платформы, указывая на то, что большинство типовых задач вроде генерации текстов, обработки документов, анализа аудио и видео уже можно решать с помощью существующих ИИ-инструментов. Впрочем, Jay Flow найдет свою аудиторию, говорят они, так как платформа упрощает использование открытых моделей для решения прикладных задач
Нейросети вызывают в сборную
Jay Flow объединяет различные нейросети и внешние функции, такие как доступ к поиску или API различных систем через среду работы агентов, визуализированных в виде карточек, рассказали Forbes в Just AI. В отличие от традиционных моделей, где ИИ выдает контент по запросу пользователя, агентный подход Jay Flow позволяет нейросетям автономно рассуждать в рамках задачи, принимать решения и использовать инструменты, которые не только обрабатывают информацию, но и взаимодействуют в общей среде, сообщили в компании.
Интерфейс Jay Flow позволяет связывать ИИ-агентов между собой для их совместной работы над многокомпонентными задачами. Среди доступных агентам нейросетей такие модели, как GPT 4o, Claude, Gemini, генераторы изображений Flux, Recraft, Ideogram, генераторы видео Kling, MiniMax и Luma, модели синтеза и распознавания речи ElevenLabs и Whisper, а также vision модели для распознавания изображений и текстов. Агенты способны решать задачу, рассуждая и используя доступные функции, искать в интернете, вызывать специализированные нейросети, создавать и непосредственно исполнять программный код, поясняют в Just AI. Например, если для запуска кода будет необходима отдельная программная библиотека, то агент способен в фоновом режиме загрузить ее, установить и только после этого запустить программу.
Рабочее пространство Jay Flow напоминает «холст» в таких онлайн-сервисах, как Miro или Figma, но адаптировано под работу с нейросетями. Jay Flow поддерживает работу с разными типами контента: текстами, изображениями, видео, аудио, таблицами, диаграммами и кодом. Файлы можно перетаскивать на «холст», связывать их с ИИ-агентами и управлять процессом генерации. Контент можно трансформировать, комбинировать и адаптировать под различные форматы, исходя из конкретных задач и требований. «Например, превратить аудиозапись встречи в инфографику или mindmap-диаграмму, ссылку на статью с сайта — в аудиоподкаст, старую семейную фотографию — в оживший видеоролик», — указывают в Just AI.
В ходе закрытого тестирования специалисты компании предлагали к решению на платформе ряд кейсов, с которыми Jay Flow успешно справлялся. Так, он помог решить проблемы организации информации и взаимодействия с инструментами ИИ при разработке ПО, сгенерировал фреймворк для подготовки спикера к публичному выступлению, автоматически проверил техническую документацию или создавал онлайн-курс по веб-дизайну для детей.
Разработку самого продукта Jay Flow в компании начали около года назад, на текущий момент в его разработку и тестирование вложено около 100 млн рублей. «При этом в нем используются и другие продуктовые и технологические компоненты, такие как Jay Knowledge Hub (RAG для поиска по базам знаний, Retrieval-Augmented Generation, генерация на основе найденной информации), MLOps-платформа Caila (MLOps — прикладная инженерная дисциплина, объединяющая разработку систем машинного обучения с их развертыванием), умный помощник для бизнеса и пользователей Jay Copilot и платформа безопасности Jay Guard. В эти продукты и технологии на базе генеративного ИИ за последние два года компания инвестировала более 420 млн рублей», — оценивают вложения в Just AI.
По умолчанию для пользователя Jay Flow действует режим Free-to-Play — ежедневно начисляется 50 «кредитов». Этого обычно достаточно для выполнения одного из следующих действий: создания трех картинок с Flux, 10 запросов к GPT-4o, 100 запросов к GPT-4o mini, расшифровки двух часов видео или озвучки двух минут аудио. Но если они заканчиваются, пользователю доступен базовый функционал — эко-режим, в котором доступна работа с простой текстовой моделью и генерация картинок. Чтобы расширить свои возможности, пользователь может либо купить ежемесячную подписку, либо покупать пакеты «кредитов» по системе pay-as-you-go, а стоимость для B2B будет зависеть уже от количества учетных записей.
«По нашим текущим расчетам, 1890 рублей [в месяц] достаточно для пользователя, который решает ежедневные задачи (это тариф Pro) и генерирует умеренное количество контента, используя в основном картинки, — поясняют в Just AI тарифную политику. — Premium тариф за 4490 рублей больше подходит пользователям, которые генерируют умеренное количество контента, который включает картинки, видео и аудио. Самая большая статья расходов — видеоконтент. Если пользователь ежедневно использует Jay Flow для генерации видео (Kling, Flux и т.п.), то сумма может быть и 10 000–20 000 рублей».
Тема на пике
Эксперты и участники рынка сходятся во мнении, что с точки зрения технологий научно-технического прорыва в решении Just AI нет, зато приветствуют концепцию Jay Flow (подтянуть удобный интерфейс и собрать воедино сборную различных моделей) как бизнес-идею. По мнению директора Центра продвинутой аналитики Альфа-банка Алексея Каширина, заявленное решение, «безусловно, находится на самом пике востребованности». «В этом направлении смотрят все технологические компании, но реальную ценность каждого нового продукта можно будет оценить после применения в конкретных бизнес-процессах», — полагает он.
«С точки зрения описания архитектуры продукт JayFlow, вероятно, вдохновлен LangChain-подобными платформами. Langchain — это технология, а вокруг нее существуют разные продукты с UI для создания удобных агентных сред, — рассуждает директор лаборатории FusionBrain Института AIRI Андрей Кузнецов. — Есть довольно много open-source аналогов, конечный потребитель таких фреймворков — разработчик. Опытные разработчики, которые работают над сложными сценариями применения ИИ-моделей в продуктах, могут выбрать нужный инструмент и модель и без дополнительного платного ресурса, оперируя привычными скриптами и внутренними протоколами кибербезопасности».
В то же время, продолжает Кузнецов, в продукте собрано несколько популярных зарубежных решений, и такой интерфейс вполне может помочь индивидуальному пользователю избавиться от головной боли оплаты различных подписок для применения ИИ-инструментов в своей работе. Кроме того, из описания в анонсе следует, что JayFlow дает доступ к большим моделям от разных разработчиков через API, результаты работы которых визуализируются в интерфейсе доски, а также «под капотом» есть ряд проработанных сценариев автоматического промптирования.
Среди IT-специалистов есть разночтения, что можно считать ИИ-агентом, поэтому компании могут спорить за звание первопроходца в этой сфере, говорит руководитель портфеля ML-продуктов MTS AI и специалист в области Data Science Дарья Самсонова. «Но уникальность продукта Just AI в том, что с его помощью у российских пользователей действительно впервые будет возможность попробовать технологию, которая стоит в основе ИИ-агентов», — продолжает она. Отличие ИИ-агентов заключается в том, что они смогут не только понимать запросы пользователей, учиться на основе полученных в ходе общения данных и объединять несколько систем, но и самостоятельно выполнять задачи, поясняет она: «Простой пример — ИИ-агент проанализирует ситуацию с пробками и самостоятельно закажет такси на 15 минут раньше — пользователь должен будет только подтвердить данное действие. Этот сценарий возможен, но на текущем уровне развития технологий в России пока не реализуем». Подход, когда строится продукт с использованием разных моделей под разные функции, а пользователь пользуется одним продуктом, будет набирать популярность, резюмирует Самсонова.
Just AI выводит на российский рынок «интересное решение» с единым интерфейсом для доступа к нескольким нейросетям и оплатой в рублях, считает СЕО университета «Зерокодер» Кирилл Пшинник. Этот формат, по его мнению, может оказаться особенно востребованным у тех, кто ищет удобный способ пробовать различные инструменты ИИ, включая видеогенерацию. Многие российские и китайские нейросети пока не дают столь широких возможностей именно в сфере видео, размышляет он. «Just Flow может заинтересовать малый бизнес в регионах, например, маркетинговые агентства, которым важно недорого и оперативно создавать разные по стилю и задачам креативы. Возможность пакетного подключения нескольких нейросетей в одной платформе позволит заложить расходы на ИИ в бюджет проекта и сэкономить время за счет единого интерфейса», — говорит Пшинник.
При этом на западном рынке уже существуют платформы, позволяющие взаимодействовать с нейросетями и строить на их основе «агентов» или цепочки запросов (prompt chaining), обращает внимание руководитель платформы LLM в Центре искусственного интеллекта Т-Банка Артур Самигуллин. У ряда продуктов в России «мультиагентная» логика реализована «под капотом», например, во Вселенной ассистентов Т-Банка, указывает он: «Вероятно, с появлением Jay Flow больше российских компаний смогут использовать этот подход».
Кирилл Пшинник призывает не переоценивать потенциал Just Flow как «полноценной замены китайским конкурентам, уже закрывающим до 90% бизнес-задач». Успешному выходу на широкий рынок могут помешать те же факторы: многие решения доступны бесплатно, а уникальных технологических прорывов у Just Flow не просматривается. «Тем не менее у платформы есть своя ниша и широкие перспективы для локальных предприятий, которые ищут удобный и понятный инструмент работы с ИИ», — полагает эксперт.
Примером мультиагентной системы в «Яндексе» является «Алиса», говорит руководитель продукта «Алиса Про» Виталий Данилкин. Она состоит из множества подсистем, которые могут обращаться в «Поиск», выполнять цепочки действий, взаимодействовать с рекомендательными системами и т.д. Ожидается, что такие системы будут развиваться, а агенты станут «умнее», решая все более сложные задачи, и взаимодействие между агентами будет становиться все более слаженным и бесшовным, заключает Данилкин.
Источник: www.forbes.ru
