Forwarded from Илюха! Куда ехать!?
Посмотрел презентацию OpenAI. Они представили новые фичи:
- Apps SDK
- Agent Builder для создания AI агентов без кода
- Обновили Codex (альтернатива Cursor, Claude Code)
- Добавили ChatGPT 5Pro в API
- Sora 2 теперь в API
На мой взгляд самое невероятное это то на что становится похож ChatGPT - это не просто чат, это уже больше похоже на полноценную альтернативу браузеру. В демо чувак работал с Coursera (смотрел курс), Canva (делал баннер и презентацию) и с cайтом недвижимости, и все это внутри чата.
А если учесть то, что они выпустили еще и собственного конфигуратора агентов (Agent Builder), то будто это вообще к операционное системе приближается.
Ждем девайс от OpenAI на который все с маков переедут! 🙈
Очень интересно во что все это выльется!
- Apps SDK
- Agent Builder для создания AI агентов без кода
- Обновили Codex (альтернатива Cursor, Claude Code)
- Добавили ChatGPT 5Pro в API
- Sora 2 теперь в API
На мой взгляд самое невероятное это то на что становится похож ChatGPT - это не просто чат, это уже больше похоже на полноценную альтернативу браузеру. В демо чувак работал с Coursera (смотрел курс), Canva (делал баннер и презентацию) и с cайтом недвижимости, и все это внутри чата.
А если учесть то, что они выпустили еще и собственного конфигуратора агентов (Agent Builder), то будто это вообще к операционное системе приближается.
Ждем девайс от OpenAI на который все с маков переедут! 🙈
Очень интересно во что все это выльется!
1
one_year_of_agentic_ai_six_lessons_from_the_people_doing_the_work.pdf
432.6 KB
Год работы с agentic AI: главные уроки от тех, кто внедряет агентов
McKinsey проанализировали более 50 проектов по внедрению AI-агентов. Вывод простой: успех требует системного подхода, а не просто красивой демки.
6 ключевых уроков:
𝟭. Фокус на workflow, а не на агенте
Ценность создается через переосмысление всего процесса - людей, технологий, обратной связи. Агенты должны учиться внутри рабочего потока, а не существовать отдельно.
𝟮. Агенты - не всегда решение
Для стандартизированных процессов с низкой вариативностью лучше работают правила и предиктивная аналитика. Агенты эффективны там, где высокая вариативность и многошаговые решения.
𝟯. Инвестируйте в evaluations
"Онбординг агента больше похож на найм сотрудника, чем на деплой софта". Нужны четкие метрики: task success rate, F1 score, hallucination rate, calibration error. Без постоянного тестирования экспертами получается "AI slop".
𝟰. Мониторинг каждого шага
При масштабировании сотен агентов отслеживание только результата не работает. Встроенные инструменты наблюдаемости помогают быстро находить и исправлять ошибки.
𝟱. Переиспользование агентов
Создание уникального агента для каждой задачи - путь к избыточности. Централизованная платформа с reusable компонентами сокращает 30-50% лишней работы.
𝟲. Люди остаются критичны
Роли меняются, но люди нужны для контроля точности, compliance, суждений и edge cases. Продуманный дизайн human-agent collaboration с удобными интерфейсами дает acceptance rate до 95%.
Главное: компании, которые подходят к agentic AI как к программе изменений с фокусом на обучение, избегают повторения ошибок и ускоряют прогресс.
Какой из этих уроков резонирует с вашим опытом внедрения AI?
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
McKinsey проанализировали более 50 проектов по внедрению AI-агентов. Вывод простой: успех требует системного подхода, а не просто красивой демки.
6 ключевых уроков:
𝟭. Фокус на workflow, а не на агенте
Ценность создается через переосмысление всего процесса - людей, технологий, обратной связи. Агенты должны учиться внутри рабочего потока, а не существовать отдельно.
𝟮. Агенты - не всегда решение
Для стандартизированных процессов с низкой вариативностью лучше работают правила и предиктивная аналитика. Агенты эффективны там, где высокая вариативность и многошаговые решения.
𝟯. Инвестируйте в evaluations
"Онбординг агента больше похож на найм сотрудника, чем на деплой софта". Нужны четкие метрики: task success rate, F1 score, hallucination rate, calibration error. Без постоянного тестирования экспертами получается "AI slop".
𝟰. Мониторинг каждого шага
При масштабировании сотен агентов отслеживание только результата не работает. Встроенные инструменты наблюдаемости помогают быстро находить и исправлять ошибки.
𝟱. Переиспользование агентов
Создание уникального агента для каждой задачи - путь к избыточности. Централизованная платформа с reusable компонентами сокращает 30-50% лишней работы.
𝟲. Люди остаются критичны
Роли меняются, но люди нужны для контроля точности, compliance, суждений и edge cases. Продуманный дизайн human-agent collaboration с удобными интерфейсами дает acceptance rate до 95%.
Главное: компании, которые подходят к agentic AI как к программе изменений с фокусом на обучение, избегают повторения ошибок и ускоряют прогресс.
Какой из этих уроков резонирует с вашим опытом внедрения AI?
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
1
OpenAI обновила GPT-5 Instant - теперь модель умеет распознавать, когда вам плохо, и переключается на специальный режим поддержки.
Как это работает:
Когда ChatGPT видит, что разговор становится чувствительным (стресс, тревога, кризис), он автоматически переключает вас на обновленную версию GPT-5 Instant. Никаких кнопок, никаких настроек - просто умное перенаправление.
Модель доработали вместе с экспертами по ментальному здоровью. Цель - не играть в психотерапевта, а деэскалировать ситуацию и направить к реальным кризисным ресурсам, используя поддерживающий тон.
Интересные детали:
• GPT-5 Instant теперь работает на уровне более сложной reasoning-модели GPT-5 Thinking, когда дело касается поддержки в стрессе
• Можно спросить ChatGPT, какая модель сейчас активна - прозрачность и контроль
• Обновление запустили 3 октября 2025, и это только начало - будут дорабатывать на основе отзывов
Основная идея - AI как помощник, а не замена человеку. Особенно когда речь об эмоциональном состоянии.
Это часть большого тренда на эмоциональный интеллект в AI. Системы учатся не только отвечать на вопросы, но и чувствовать контекст... ну, или хотя бы делать вид.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Как это работает:
Когда ChatGPT видит, что разговор становится чувствительным (стресс, тревога, кризис), он автоматически переключает вас на обновленную версию GPT-5 Instant. Никаких кнопок, никаких настроек - просто умное перенаправление.
Модель доработали вместе с экспертами по ментальному здоровью. Цель - не играть в психотерапевта, а деэскалировать ситуацию и направить к реальным кризисным ресурсам, используя поддерживающий тон.
Интересные детали:
• GPT-5 Instant теперь работает на уровне более сложной reasoning-модели GPT-5 Thinking, когда дело касается поддержки в стрессе
• Можно спросить ChatGPT, какая модель сейчас активна - прозрачность и контроль
• Обновление запустили 3 октября 2025, и это только начало - будут дорабатывать на основе отзывов
Основная идея - AI как помощник, а не замена человеку. Особенно когда речь об эмоциональном состоянии.
Это часть большого тренда на эмоциональный интеллект в AI. Системы учатся не только отвечать на вопросы, но и чувствовать контекст... ну, или хотя бы делать вид.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только