12.04.2026 11:59
Пост канала «ИИ и роботы в стройке» от 12.04.2026
Принесла вам интересное почитать на выходные: Иван Ершов, руководитель разработки ИИ-агентов в «Алисе AI», рассказал «Коммерсанту» о reinforcement learning-средах — симуляциях, в которых одни языковые модели учат другие взаимодействовать с человеком
Зачем это нужно
Сегодня в индустрии решается принципиально новая задача: научить ИИ-агентов выполнять действия за пределами чатов — в сервисах бронирования, магазинах, средах разработки. И задачи эти будет ставить сложно предсказуемый в поведении и не всегда понятный машине человек.
Именно способность быстро работать с огромным количеством вероятных вариантов развития событий и сделала RL идеальным методом для обучения агентов. Возьмём запись в парикмахерскую: в среднем это цепочка из десяти шагов. Вариантов внутри — огромное множество.
Как устроена среда
RL-среда — тренажёр для ИИ с тремя языковыми моделями под капотом: обучающийся агент, модель-пользователь (симулирует живого человека) и модель-жюри, которая оценивает диалог и результат.
Самый трудоёмкий элемент — создать максимально достоверного пользователя — забывчивого, путающегося и раздражающегося. Поэтому индустрия перешла к LLM-симулякрам — моделям, обученным на транскриптах реальных интервью. Они воспроизводят разные типы характеров: нетерпеливый, дотошный, меняющий решение.
И пусть сейчас в стройке и недвижимости массово ИИ-агентов нет в B2C, по большей части все ограничивается ботами с RAG и переводом общения на реального менеджера. Но RL-среды — «один из главных фронтиров ML», над которым работают все от OpenAI до Яндекса. а «венчурный фонд Andreessen Horowitz назвал создание RL-сред ключевым направлением ближайших лет». Так что держим руку на пульсе трендов.
Зачем это нужно
Сегодня в индустрии решается принципиально новая задача: научить ИИ-агентов выполнять действия за пределами чатов — в сервисах бронирования, магазинах, средах разработки. И задачи эти будет ставить сложно предсказуемый в поведении и не всегда понятный машине человек.
Именно способность быстро работать с огромным количеством вероятных вариантов развития событий и сделала RL идеальным методом для обучения агентов. Возьмём запись в парикмахерскую: в среднем это цепочка из десяти шагов. Вариантов внутри — огромное множество.
Как устроена среда
RL-среда — тренажёр для ИИ с тремя языковыми моделями под капотом: обучающийся агент, модель-пользователь (симулирует живого человека) и модель-жюри, которая оценивает диалог и результат.
Самый трудоёмкий элемент — создать максимально достоверного пользователя — забывчивого, путающегося и раздражающегося. Поэтому индустрия перешла к LLM-симулякрам — моделям, обученным на транскриптах реальных интервью. Они воспроизводят разные типы характеров: нетерпеливый, дотошный, меняющий решение.
И пусть сейчас в стройке и недвижимости массово ИИ-агентов нет в B2C, по большей части все ограничивается ботами с RAG и переводом общения на реального менеджера. Но RL-среды — «один из главных фронтиров ML», над которым работают все от OpenAI до Яндекса. а «венчурный фонд Andreessen Horowitz назвал создание RL-сред ключевым направлением ближайших лет». Так что держим руку на пульсе трендов.