Код
Пузыревского:
Как Yandex B2B
Tech делает ИИ
доступным
бизнесу

Теперь ИИ-агенты умеют не просто писать код, а собирать целые продукты от идеи до релиза. В разговоре с «Кодом Дурова» Иван Пузыревский рассказал, как изменились роли в командах: человек всё больше фокусируется на задачах, а не на рутине — а ИИ берёт на себя реализацию.

Как быстро собрать такого агента без строчки кода? Где уже сегодня применяются мультиагентные системы? И действительно ли сотрудники компаний готовы делить задачи с ИИ? На конференции Yandex Neuro Scale мы поговорили с Иваном Пузыревским о платформе AI Studio, новых возможностях для бизнеса и том, как ИИ меняет повседневную работу — от продакт-менеджмента до информационной безопасности.

— Иван, на конференции Yandex Neuro Scale 2025 вы анонсировали возможность создавать ИИ-агентов без кода. Насколько действительно просто «рядовому сотруднику» собрать такого агента — не запутается ли он?

— Пока создавать агентов всё равно будут скорее технические команды, у которых есть базовые навыки работы с консолью, или техноэнтузиасты в компаниях. Вы можете собрать готового помощника под конкретную задачу на платформе — без кода — за несколько часов, подгрузить базы знаний, подключить необходимые инструменты, а затем его включить в рабочий процесс.

Cвязать с Telegram-ботом, добавить во внутренний портал, где агентом сможешь воспользоваться ты сам или сотрудники. Более сложные агенты, закрывающие бизнес-процессы целиком, всё ещё требуют разработки: платформа AI Studio при этом позволяет собрать таких агентов кратно быстрее.

AI-агенты меняют привычные процессы так же, как когда-то корпоративные CRM или ERP: они берут на себя рутинные задачи, выполняют инструктируемую или формализуемую работу.

— А где такие агенты уже прижились? Можете привести примеры, каких используют, скажем, банки или крупный ритейл?

— Начну со сценария, который максимально близок к моей работе и действительно приоритетный сейчас для агентности — разработка ПО, веб-приложений.

Продакт-менеджеры в крупных компаниях могут экспериментировать, собирать MVP и прототипы продуктов с минимальными усилиями. Разработчики переходят от классического программирования к «программированию помощником». Агенты забирают на себя часть рутинных задач по написанию и ревью кода, созданию и запуску тестов.

Агентский режим работы также прижился в дата-офисах для исследований и анализа данных. Мы недавно разработали такое решение — Нейроаналитик в DataLens умеет искать инсайты и делать выводы по данным из таблиц и графиков. Также Нейроаналитик снижает нагрузку на аналитиков в компаниях, ускоряя создание отчётов и проверку бизнес-гипотез — в среднем на 30%.

— Вы упомянули мультиагентные системы. Это звучит как из фантастики — а на деле как это работает? Правда ли, что можно «подружить» несколько ИИ, чтобы они делали работу в команде?

— Мультиагентность с «командной работой» сегодня действительно звучит скорее как фантастика. Более прагматичный способ смотреть на мультиагентность — как на элемент технической архитектуры, позволяющий решить более сложную задачу за счёт разбиения на несколько более простых.

Например, один агент собирает и анализирует спрос на продукцию, используя данные в СRM и учитывая бизнес-специфику. А второй — планирует график закупок, ориентируясь на результат работы первого агента. Собрать мультиагентные цепочки можно в рамках функциональности Workflows в AI Studio.

— В одном из релизов сказано, что ИИ-ассистенты могут снимать до 30% рутинных задач с сотрудников. А как вы сами оцениваете их реальную пользу внутри Яндекса?

— Оценить пользу от ИИ-помощников можно в сценариях, когда они экономят время или работу. Мы запустили несколько публично доступных ИИ-помощников, которые умеют настраивать облачную инфраструктуру, предупреждать об инцидентах информационной безопасности, администрировать базы данных, анализировать отчёты и не только.

Например, AI-ассистент в сервисе для управления облачной безопасностью Security Deck может проанализировать оповещения систем безопасности и дать дополнительные рекомендации, как повысить уровень защиты своей инфраструктуры — и сделает это кратно быстрее, сэкономив часы времени.

Помощник в сервисе WebSQL поможет быстрее сформулировать, исходя из задачи, аналитические запросы  к Trino, ClickHouse, PostgreSQL и другим базам данных. Помощник в YDB может самостоятельно провести диагностику и оптимизировать неэффективные запросы, чтобы повысить скорость обработки данных.

Все эти решения мы уже сейчас активно используем внутри. С появлением ассистентов мы ожидаем повышение продуктивности отдельных команд в диапазоне от 10% до 60%. Всё зависит от специфики работы.

— Можно ли попросить ИИ-агента в SourceCraft: «создай прототип продукта» — и он реально всё сделает?

— Да, ИИ-агент автоматизирует весь процесс от идеи до развёртывания программных продуктов. Благодаря тому, что ИИ-агенту доступны все инструменты платформы разработки, он поможет создать репозиторий, написать код в разных файлах, сгенерировать автотесты, документацию, проверить безопасность, подготовить пулл-реквест и запустить развёртывание на облачной платформе по единому запросу пользователя.

Таким образом, роль человека больше смещается в плоскость постановки задачи: анализ сценариев — когда и зачем предполагается использовать продукт, требования — что и как должно работать. Это менее рутинная, более созидательная работа.

— А чем ИИ-помощник в SourceCraft отличается от просто умного автодополнения кода?

— Автодополнение работает локально  —  предлагает мгновенные подсказки кода, предлагает связные правки в коде, помогает с автоматической генерацией документации, то есть написание отдельных фрагментов кода без переключения между инструментами. Это помощь «здесь и сейчас» при написании конкретного модуля. ИИ-агент автоматизирует весь процесс от идеи до развёртывания программных продуктов в облаке.

— Безопасность в облаке — больная тема. Расскажите, как работает ваш новый подход к защите Kubernetes-кластеров и какие проблемы он реально решает?

— Современные требования безопасности к Kubernetes-кластерам покрывают аспекты контроля сетевых доступов, контроля целостности образов, глубокую интеграцию с точки зрения проверки прав доступа и выгрузки аудитных событий. И для команд информационной безопасности важно быстро и одинаково настраивать контроли во всех Kubernetes-кластерах без замедления процессов разработки.

Новый модуль Kubernetes® Security Posture Management (KSPM) как раз предоставляет единое пространство разработчикам и ИБ-командам для контроля безопасности. Модуль позволяет защищать приложения во время исполнения (runtime). Таким образом, мы сокращаем для клиентов не только time-to-market, но и time-to-protection.

— Как вы смогли достичь такой энергоэффективности в новом дата-центре? Правда, что он охлаждается уличным воздухом?

— Верно — добиться такого результата удалось с помощью технологии фрикулинга и термодизайна серверных стоечных решений. Разработанное нами серверное оборудование способно работать при достаточно высоких температурах входящего воздуха. Поэтому охлаждать серверные стойки можно самым обычным уличным воздухом и зимой, и летом.  Если температура на улице выше 20 градусов, то весь горячий воздух выводится наружу.

Главное достоинство такой системы — сравнительно низкое потребление энергии. Средний показатель энергоэффективности дата-центра достигает 1,1 PUE — это на 27% ниже средних мировых показателей.

— И последний вопрос, философский: вы столько усилий вкладываете в то, чтобы упростить работу с ИИ. Не боитесь, что однажды окажется — всё делают агенты, а человек остался только наблюдателем?

— Мы пережили уже несколько витков автоматизации, и каждый раз человек оставался главным в этой автоматизации. В истории с ИИ человек остаётся дирижером технологии, у него тут даже появляются новые творческие, созидательные задачи — а как придумать сценарий для агента, а как его улучшить.

Наша задача — не просто сделать, чтобы компании и сотрудники выигрывали в скорости, качестве сервиса и эффективности бизнеса. Важно пояснить через гайды, инструкции  и инструменты, как органично и безопасно добавлять технологии в рутину специалистов. Поэтому мы продолжим разрабатывать фреймворки для надёжной и безопасной работы с моделями, создавать курсы для разработки ИИ-систем и работы с ними.