8 новых терминов ИИ: от обвязки до MCP простым языком

Оригинальный разбор восьми терминов ИИ опубликовал технический писатель, который пять лет пишет об искусственном интеллекте. Он сознательно обошёлся без формул и кода, объяснив каждое понятие через бытовые аналогии. Ниже я адаптирую его список для тех, кто работает с контентом, маркетингом и бизнесом в России.

Что понадобится

• Любой браузер и доступ к одному из ИИ-ассистентов: ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat
• Блокнот или заметка для собственного мини-глоссария (хватит Google Docs или «Яндекс Документов»)
• Около 15 минут на чтение и проверку каждого термина на практике

Восемь терминов ИИ, которые пора знать

1. Harness (обвязка). Чистая языковая модель умеет генерировать текст, но сама по себе не способна открыть мессенджер, отправить письмо или понять, когда остановиться. Обвязка (harness) даёт модели доступ к внешним инструментам, управляет правами и определяет, когда модели следует повторить попытку, остановиться или спросить пользователя. Формула простая: ИИ-агент = модель + обвязка. Два приложения могут использовать одну и ту же модель, но вести себя по-разному, потому что их обвязки дают разные инструменты, инструкции и способы проверки результата. Именно поэтому при сравнении ИИ-продуктов стоит смотреть не только на модель внутри, но и на то, какая программная среда её окружает.

2. ИИ-агент (agent). Система, которая выполняет задачу в несколько шагов, используя инструменты. Основной цикл: планирование, действие, проверка результата, решение о следующем шаге. Агент, подключённый только к поиску в интернете, принципиально отличается от агента с доступом к вашей почте, файлам и календарю. Прежде чем пользоваться агентом, проверьте, к чему у него есть доступ, что он может менять и когда ему требуется ваше подтверждение.

3. MCP (Model Context Protocol). Протокол, который автор оригинала сравнивает с USB-C для ИИ: единый стандартный способ подключать ИИ-приложения к инструментам и источникам данных. Без общего стандарта разработчикам приходится строить отдельную интеграцию (подключение к внешнему сервису) под каждое приложение. MCP позволяет сделать одно подключение, которым пользуются все совместимые программы. MCP-сервер открывает ИИ-приложению доступ к конкретным инструментам или данным: поиск по документам компании, создание задач в системе управления проектами.

4. Loop engineering (инжиниринг циклов). Агент часто работает в цикле: выбрать действие, выполнить, проверить результат, при необходимости попробовать снова. Проблема возникает, когда агент бесконечно повторяет неудачное действие или останавливается, не завершив задачу. Инжиниринг циклов отвечает на вопросы: что считается завершением? Сколько раз можно повторять попытку? Когда обращаться за помощью к человеку? Обвязка даёт инструменты, а инжиниринг циклов определяет, как агент многократно их использует, чтобы довести работу до конца.

5. Skills (навыки, скиллы). Навык, это сохранённый алгоритм действий, которому агент следует при выполнении задачи определённого типа. Например, для отчёта о расходах навык объясняет, какие поля включить, как сгруппировать траты и что делать, если нет чека. Навыки можно добавить в Claude на вкладке Skills, в ChatGPT на странице «Настройки». Без навыков агент каждый раз начинает с нуля, с навыками он повторяет проверенный маршрут.

6. Токен (token). Единица текста, которую модель обрабатывает за один шаг. Токен не равен слову: русское слово «промпт-инжиниринг» модель разобьёт на несколько токенов. Количество токенов определяет и стоимость запроса, и длину контекстного окна (сколько текста модель «помнит» в рамках одного разговора).

7. Галлюцинация (hallucination). Ситуация, когда модель уверенно выдаёт информацию, которой не существует: несуществующую цитату, поддельную ссылку, вымышленный факт. Модель не «врёт» сознательно, она генерирует статистически вероятное продолжение текста и не отличает реальное от правдоподобного.

8. Инференс (inference). Процесс, при котором обученная модель генерирует ответ на ваш запрос. Именно за инференс вы платите при каждом обращении к API (программному интерфейсу). Дообучение (fine-tuning) меняет саму модель, инференс только использует готовую.

Как применить термины ИИ на практике?

Знание терминов ИИ само по себе бесполезно, пока не привязано к действию. Ниже пошаговая инструкция, как превратить глоссарий в рабочий навык.

1. Скопируйте список из восьми терминов ИИ в свой рабочий документ и к каждому допишите одно предложение: где вы уже сталкивались с этим понятием или где столкнётесь в ближайший месяц.

2. Откройте любой доступный вам ИИ-ассистент (ChatGPT, Claude, YandexGPT, GigaChat) и задайте ему промпт (prompt, текстовый запрос к модели):

Объясни мне термин «обвязка» (harness) в контексте ИИ-агентов.
Приведи пример, как обвязка влияет на поведение агента
при работе с электронной почтой.

1. Сравните ответ модели с определением из этой статьи. Если модель добавила детали, которых нет здесь, проверьте их по первоисточнику, не принимайте на веру.

2. Если вы работаете с MCP-совместимым инструментом, попробуйте подключить один MCP-сервер к реальной задаче. Проверьте, какие сервисы доступны для подключения и какие разрешения потребуются. В России MCP-серверы можно подключать к ряду систем: 1С, «Яндекс 360», VK Teams, однако набор готовых серверов пока ограничен, и часть западных интеграций недоступна.

3. Для каждого ИИ-агента, которым вы пользуетесь, выпишите ответы на вопросы из раздела «инжиниринг циклов»: что считается завершением задачи, сколько попыток допустимо, когда агент должен остановиться и обратиться к вам.

Что с этого вам прямо сейчас?

Авторам Дзена. Знание терминов ИИ позволяет точнее формулировать промпты и быстрее разбираться в новых функциях ИИ-ассистентов. Когда вы понимаете разницу между моделью и обвязкой, вы не тратите время на смену модели там, где достаточно сменить инструмент.

Маркетологам. Термины ИИ из этого списка всё чаще встречаются в описаниях рекламных и аналитических платформ. Понимание MCP, агентов и навыков помогает оценить, действительно ли продукт автоматизирует процесс или просто обёрнут в модную терминологию.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Из доступных в России ИИ-ассистентов с агентными возможностями: YandexGPT (интеграции с экосистемой «Яндекса»), GigaChat (от «Сбера», с доступом к ряду бизнес-сервисов). Полноценных MCP-серверов для российских систем пока немного, но направление развивается. Начните с малого: подключите одну интеграцию к реальной задаче и проверьте результат, прежде чем перестраивать процессы.

Терминология ИИ перестала быть языком разработчиков. Сегодня это рабочий инструмент для каждого, кто выбирает между ИИ-продуктами, настраивает автоматизацию или просто хочет понимать, за что платит. Сохраните этот список, допишите к каждому термину свой пример и обновляйте по мере появления новых понятий.