Мы протестировали экспериментальную сборку Telegram с ИИ-ассистентом: как это работает

Кодик кратко объясняет суть статьи
Экспериментальная версия Telegram для macOS получила встроенного ИИ-ассистента, способного искать по перепискам, составлять ответы, создавать файлы и приложения прямо в чате. Ассистент доступен через вкладку AI Assistant, где можно общаться и давать задания. В отдельном приложении Teleharness настраивается работа помощника, включая выбор моделей, подключение инструментов и управление памятью. Ассистенту доступна виртуальная машина с ограниченными ресурсами, но основная обработка выполняется через облачные сервисы вроде ChatGPT. Тестирование показало эффективность поиска непрочитанных сообщений, подготовки таблиц и калькуляторов прямо в чате, однако выполнение некоторых задач занимает значительное время. Запоминание данных происходит автоматически благодаря функции Deep Memory, хранящейся локально на устройстве. Возможности Teleharness включают взаимодействие с внешними приложениями и сервисами, однако качество исполнения простых задач оставляет желать лучшего. Несмотря на опасения относительно безопасности, ассистент не продемонстрировал негативных последствий во время тестирования.
Содержание
Читайте в Telegram
|
В распоряжении «Код.ру» оказалась экспериментальная сборка Telegram для macOS со встроенным ИИ-ассистентом.
Он умеет искать по перепискам, готовить ответы, создавать файлы и даже небольшие приложения прямо в чате. Вместе с ним работает отдельная программа Teleharness — там ещё больше интересного.
Я решил начать с обычных вещей: найти сообщения, на которые забыл ответить, посчитать расходы на поездку и составить список покупок. Рассказываю, с чем ассистент справился, а с чем не совсем.
Как это устроено
В Telegram появилась вкладка AI Assistant («ИИ-ассистент») рядом с чатами и звонками. Открываете её, заводите разговор и пишете, что нужно сделать. Здесь же есть разделы проектов, групп и агентов, но для моих задач хватило обычного общения с помощником.

У ассистента есть доступ к действиям внутри мессенджера. Например, по просьбе подготовить сообщение он может найти человека и ввести текст прямо в поле ввода его диалога. Копировать ответ из одного чата в другой не приходится.
А вот Teleharness на первый взгляд больше похож на программу для разработчика. Здесь выбирается модель, подключаются инструменты, настраиваются разрешения и память. В Telegram мы общаемся с помощником, а в Teleharness решаем, с чем ему разрешено работать.

В разделе Computer («Компьютер») у ассистента есть своя виртуальная машина с Linux — отдельная программная среда для выполнения задач. В нашем случае ей выделили два ядра ЦП, 4 ГБ оперативной памяти и 16 ГБ на диске.

Но не стоит из этого делать вывод, что весь ИИ работает на самом Mac. Подключить можно как API-ключ с оплатой за токены, так и подписку ChatGPT — это я и сделал. Локальные модели тоже поддерживаются.

Для тестов я выбрал GPT‑6.1 Sol с глубиной рассуждений High («Высокая»).
Поиск по перепискам
Для начала я попросил показать пять последних непрочитанных личных диалогов. Без групп, каналов, ботов и «Избранного». Через 32 секунды был готов список контактов с числом непрочитанных и кратким пересказом сообщений. Всё совпало.

Дальше интереснее:
«Кому я сегодня забыл ответить в личке? »
Это уже полезнее простого списка непрочитанных. Иногда человек просто заканчивает разговор, иногда ему достаточно реакции, а иногда от вас действительно ждут ответа.

Ассистент выдал две карточки с предложенными репликами и объяснениями. В первом случае он нашёл вопрос, который остался без ответа. Во втором предложил ответить по желанию, потому что на сообщении уже была реакция.
Ещё ассистент ищет по конкретному диалогу: если что-то не получается найти самому, достаточно попросить.

Черновики и отправка
С черновиками всё довольно удобно: называете человека, объясняете, что хотите написать, — текст появляется в обычном поле ввода Telegram. Можно поправить формулировку и отправить самому. Этот сценарий сработал сразу.
При просьбе написать собеседнику есть и другой вариант — карточка с кнопками Send («Отправить») и Forward («Переслать») прямо у ассистента.
Помощник подготовил текст и сообщил, что ждёт подтверждения, хотя в Teleharness уже был включён Full access («Полный доступ»), который подразумевает работу без лишних вопросов. Отправить сообщение без моего клика ассистент так и не смог.

Впрочем, может, это и хорошо — не натворит «делов» без вашего ведома. А ещё агенту можно запретить взаимодействовать с определёнными чатами.
Таблица расходов на поездку
Теперь задача за пределами переписок. Попросил сделать таблицу Excel для поездки на двоих: жильё — 600 лари, билеты — 240, еда — 180, такси — 60. Нужно посчитать общую сумму, разделить её поровну и добавить диаграмму.

Через 1 минуту и 36 секунд в чате появился готовый файл. Внутри — таблица с формулами и кольцевая диаграмма, которая берёт данные из ячеек. Отдельно проверил содержимое XLSX: все семь формул и сохранённые результаты правильные, диаграмма ссылается куда нужно.

Результат мне нравится. Для такой простой задачи хочется именно получить готовую таблицу с расчётами, и здесь это получилось.
Калькулятор прямо в чате
Можно пойти дальше и попросить ассистента сделать небольшой инструмент под себя. Я выбрал калькулятор чаевых: вводишь сумму счёта, количество людей, выбираешь процент и видишь, сколько с каждого.

Помощник написал код и собрал интерактивный виджет внутри сообщения. У него есть кнопки выбора чаевых и своя цифровая клавиатура. Всё нажимается, цифры меняются, результат пересчитывается сразу. Я впечатлён. Вот видео, как это работает:
Правда, пришлось подождать: задача заняла 6 минут 49 секунд. Ради одного счёта в ресторане я бы столько ждать не стал. Но посмотреть, что Telegram способен собрать по необычной просьбе, было интересно. Формально, конечно, разработкой занималась модель GPT‑6.1 Sol, но ведь результат отобразился в Telegram.
Попытку указать ноль участников калькулятор отклонил и подсказал допустимый диапазон. Даже после выхода из разговора и возвращения введённые значения остались на месте.
Что запоминает Teleharness
Кстати, история с поездкой на этом не закончилась. В Teleharness была включена Deep Memory («Глубокая память»), и бюджет сам появился среди сохранённых сведений. Отдельной команды «запомни» не было.

Я открыл раздел памяти и спросил: «Сколько мы закладывали на поездку и сколько получается с человека?» — и помощник вернул все четыре категории.
Даже немного пугает, что ИИ запоминает так много деталей. Однако Teleharness пишет, что эти данные хранятся локально на Mac.
Работа с приложениями на Mac
Teleharness умеет обращаться и к приложениям за пределами Telegram. Для проверки попросил сохранить в «Заметки» список покупок: яйца, молоко, хлеб, помидоры и кофе. Название — «Покупки на выходные».

Прежде чем что-то создавать, Teleharness показал запрос разрешения с названием и полным текстом будущей заметки. Новая запись действительно появилась.

Но это задание я не засчитываю. Сделано на «отвали»: заголовок не выделен, продукты записаны в одну строчку даже без запятых. Слабовато. Ещё и выполнялось оно почти пять минут — сам бы я справился быстрее.
Помимо этого, в Teleharness много настроек и инструментов. Есть каталог приложений Mac, подключения Notion, Linear, Todoist и других сервисов, диктовка.

К слову, поверх экрана висит милая полупрозрачная уточка, которая глазами следит за курсором. Её можно перенести на любое активное приложение и задать какой-то вопрос — ассистент сразу видит, что открыто в приложении. Вот как это работает:
Что в итоге
Больше всего мне понравился поиск вопросов, на которые забыл ответить (работы много, не за всем успеваешь уследить). Сразу понятно, какую задачу отдаёшь помощнику и что получаешь в ответ. Калькулятор внутри сообщения тоже занятный, хотя почти семь минут ожидания для такой вещи — долго.
Честно сказать, немного тревожно подключать основной рабочий аккаунт к ИИ-помощнику, который не прошёл проверку временем, но эксперименты и статьи требуют рисков. Однако за всё время тестирования никаких «делов» он не натворил — ещё понаблюдаю.
Надеюсь, когда-то релиз всё-таки случится, а заодно доберётся и до Windows, и до мобильных платформ. А пока что придётся по старинке отвечать людям своими руками.






