Архитектура облака

Чат, workflow, агент. В чём разница?
Главное различие — кто определяет следующий шаг: человек, заранее заданный сценарий или AI-модель.
Представим, что мы собираем информацию о десяти картинах для выставки.
Чат: я прошу найти источники, разобрать документы, уточнить даты.
Workflow: система выполняет заранее заданную последовательность действий — ищет сведения, извлекает данные, заполняет таблицу.
AI-агент: сам выбирает, что делать дальше, но в пределах заданных ему полномочий.
Например, в музейном каталоге и архиве указаны разные даты создания картины. Workflow обработает расхождение по заранее заданному правилу, а агент может сам продолжить поиск и сравнить дополнительные источники.
Но агент нужен не всегда. Если последовательность действий известна заранее, workflow обычно проще и надёжнее.
Для меня здесь главное даже не то, сколько действий AI выполняет самостоятельно, а кто и как контролирует следующий шаг.

Чат — следующий шаг выбирает человек.
Workflow — следующий шаг задаёт сценарий.
AI-агент — следующий шаг выбирает модель в установленных границах.

«ИИ помогает думать быстрее и видеть больше, но не думает вместо тебя».

Точная мысль. Особенно сейчас, когда скорость получения ответа всё чаще путают с глубиной понимания.

Архитектура, которую мы не слышим

На Тенерифе есть необычная церковь, спроектированная архитектором Фернандо Менисом. Четыре массивных бетонных объёма, узкие проёмы, через которые внутрь проникает свет, и поверхности, напоминающие застывшую вулканическую породу.
Но одна из самых интересных особенностей этого здания связана не с тем, как оно выглядит, а с тем, как оно звучит.
В бетон добавили местный вулканический камень — пикон, а поверхность после снятия опалубки специально сделали грубой и неровной. Всё это помогло сформировать акустику пространства, подходящую и для речи, и для хорового пения.
Посетителю совершенно не обязательно знать, как устроена эта система. Он просто слышит результат.
Чем больше я изучаю облачные технологии, тем чаще замечаю подобные параллели с архитектурой физических пространств.
Когда мы пользуемся цифровым сервисом, за простым действием тоже стоит множество взаимосвязанных решений: как организованы данные, сеть, права доступа, резервирование, взаимодействие компонентов. И от того, насколько согласованно всё это работает, зависит то, насколько удобным и надёжным окажется сервис для человека.

Мне кажется, в этом и заключается одно из интересных сходств физической и цифровой архитектуры. В обоих случаях сложность никуда не исчезает. Но продуманная организация системы позволяет человеку пользоваться её возможностями, не задумываясь о том, как всё устроено.

#архитектура

Масштабировать собственную голову

Мне кажется, одна из самых сильных возможностей AI сейчас — не скорость и даже не автоматизация, а возможность в каком-то смысле масштабировать собственную голову.
У каждого специалиста со временем появляется свой способ работы: как разбирать задачу, какие вопросы задавать, что проверять, по каким критериям оценивать результат, в какой последовательности принимать решения.
Раньше всё это было довольно трудно отделить от самого человека. Теперь часть этой логики можно описать, передать AI и использовать снова — в другой задаче, с другим материалом, в другом инструменте.
Получается, мы постепенно учимся автоматизировать не только отдельные действия, но и собственные способы работы.
Не передавать машине профессиональное решение целиком, а строить систему, которая умеет работать по твоим правилам.

#ИИ

Кажется, у слова «облако» неправильная репутация

Звучит так, будто файлы где-то невесомо парят — почти по Шагалу.
А за ними — дата-центры, диски, сети, электричество, охлаждение, резервирование и довольно много инженерии.
Редкий случай, когда название технологии делает её значительно романтичнее, чем она есть.

#облако

FINAL → FINAL_2 → FINAL_точно → FINAL_теперь_точно

Кажется, у каждого когда-нибудь была такая система версий файлов.
А если работаешь с дизайном — возможно, ещё:
FINAL_точно_правки
FINAL_точно_правки2
FINAL_последний
FINAL_последний_новый

Смешно ровно до того момента, пока нужно найти файл, который действительно ушёл клиенту.
И вот тут внезапно оказывается, что правильное хранение данных начинается с очень бытовых вещей. Например, с ответа на вопрос: а где у нас последняя версия?

Вчера провела день на Yandex Scale 2026

Докладов и анонсов было много. Среди анонсов — Алиса AI Про для бизнеса, новая версия корпоративного ИИ-ассистента, который можно подключать к внутренним системам и данным компании, настраивать под её процессы и разворачивать в собственной инфраструктуре.
Алиса AI Про для бизнеса

Но интереснее всего было увидеть, куда в целом смещается разговор об AI. Мы всё меньше говорим только о возможностях отдельных моделей и всё больше — о том, как встроить AI в реальную инфраструктуру компании. Агенты получают доступ к данным и инструментам, взаимодействуют между собой, выполняют действия. И сразу возникают вопросы архитектуры: где всё это работает, какие данные доступны агенту где всё это работает, какие данные доступны агенту, какие у него права, кто контролирует его действия, как устроены безопасность и аудит. AI постепенно становится не отдельным инструментом, а ещё одним слоем цифровой инфраструктуры компании. И, пожалуй, именно этот стык — AI, данных, облачной инфраструктуры и безопасности — был для меня сегодня самым интересным. Очень насыщенная и продуктивная конференция — из тех, после которых хочется работать ещё больше и пробовать новые варианты.

А в финале — ещё один приятный сюрприз. На конференции мне удалось задать спикерам несколько вопросов, которые действительно меня интересовали, получить на них ответы — и неожиданно ещё и приз за активность :)
Кажется, это вообще первый раз, когда я что-то выиграла. Вдвойне приятно: пришла за ответами, а ушла ещё и с подарком.

#ИИ #YandexScale2026

Когда задача оказывается шире исходного ТЗ

Вчера работала над слайдом о том, как изменится внедрение ИИ в ближайшие 3–5 лет. Исходная логика была простой: какие специалисты работают с ИИ сейчас → какие новые роли появятся в будущем.
Но в процессе стало понятно, что интереснее показать другой сдвиг: меняются не столько профессии, сколько сам объект управления.
От работы вокруг отдельной ИИ-модели мы движемся к управлению целой экосистемой: агентами, данными, инструментами, доступами, контролем и аудитом.
Поэтому клиенту я предложила второй вариант — уже с другой смысловой конструкцией:
от внедрения отдельных моделей → к управлению экосистемой ИИ-агентов.
Хороший пример того, что иногда профессиональная задача — не просто выполнить исходное ТЗ, а увидеть за ним более точную рамку и помочь клиенту донести именно её
.
#ИИ #AIагенты #архитектура

Кому у нас открыт этот файл?

Новый сотрудник — открыли папку. Подрядчик — отправили ссылку. Новый проект — создали ещё один общий доступ. Проходит несколько лет. Люди меняются, проекты заканчиваются, подрядчики уходят — а доступы остаются.
И простой вопрос «кто сейчас может видеть эти данные?» внезапно перестаёт быть простым. Поэтому важно думать не только о том, **кому дать доступ сейчас**, но и о том, зачем он нужен, кто за него отвечает и в какой момент он должен закончиться.

Хорошая система доступов — это не только про то, кому можно войти. Это ещё и про то, когда нужно выйти

Мысль дня

Хорошая облачная архитектура — это не обязательно много технологий.
Иногда лучший результат — наоборот:
убрать лишний сервис, сократить несколько ручных действий, оставить один понятный путь вместо пяти.
Хорошая система не выглядит сложной. Даже если сделать её такой было непросто