Что такое ИИ-агент и как CLiF учит его на действиях реальных пользователей

Компания CopilotKit, создатель одноимённого опенсорс-фреймворка с более чем 38 000 звёздами на GitHub, открыла ранний доступ к CLiF, платформе непрерывного обучения ИИ-агентов на основе записей реальной работы пользователей.

Чтобы понять новость, нужно разобраться, что такое ИИ-агент в данном контексте. Это программа, которая не просто отвечает на вопросы, а сама выполняет цепочку действий внутри продукта: нажимает кнопки, вызывает серверные функции, принимает решения на каждом шаге. Проблема в том, что даже агенты на лучших моделях плохо справляются со сложными сквозными задачами в конкретном приложении. Команды тратят месяцы на ручное написание тестов и правку промптов (текстовых инструкций для модели). CLiF предлагает другой путь: записывать, как задачу выполняет живой пользователь, и превращать эту запись в навыки, тесты и данные для дообучения (обучения модели на конкретных примерах под узкую задачу).

Что решает CLiF и почему старый подход буксует?

Сегодня отладка ИИ-агентов устроена однобоко. Инструменты трассировки показывают, что сделал агент: какие промпты отправил, какие функции вызвал, что получил в ответ. Но они не фиксируют, как ту же задачу решает живой человек. Продуктовая аналитика (клики, воронки, записи сессий) собирает действия пользователя, но в формате для человека-аналитика, а не для обучения агента. Эти два потока почти никогда не оказываются на одной временной шкале.

CLiF соединяет обе стороны через протокол AG-UI (Agent-User Interaction Protocol, открытый протокол взаимодействия агента и пользователя). Получается так называемая полностековая траектория: единая запись, где видно и что делал агент, и что делал пользователь, в хронологическом порядке.

• Записывает обе стороны задачи. Действия агента (вызовы функций, смены состояний) и действия пользователя (клики, серверные запросы, переписка с агентом) попадают в один поток без дополнительных интеграций.
• Находит повторяющиеся паттерны. Когда в контейнере обучения (группе сессий одного типа, например «работа с биллингом» или «онбординг клиента») накапливается достаточно записей, система выявляет закономерности: частые запросы, повторяющиеся исправления, «тихие» обходные пути пользователей.
• Превращает паттерны в навыки. Каждый найденный паттерн оформляется как файл SKILL.md. Автоматически ничего не публикуется: живой человек одобряет или отклоняет каждый предложенный навык.
• Доставляет навыки без передеплоя. Опубликованные навыки попадают агенту сразу, без пересборки. Можно зафиксировать агента на конкретной ревизии навыков, если нужна стабильность.
• Работает полностью на своих серверах. CLiF разворачивается self-hosted, данные не уходят наружу.

Отдельно стоит отметить экспорт: траектории выгружаются как сырые данные, навыки скачиваются файлами через CLI-команду, а для команд раннего доступа тот же конвейер генерирует кандидатов в тесты и датасеты для дообучения.

Как попробовать?

1. Подать заявку на ранний доступ на сайте CopilotKit (раздел CopilotKit Intelligence). Точная ссылка на форму заявки в источнике не указана, ищите через главную страницу проекта на GitHub.
2. Интегрировать протокол AG-UI в своё приложение. Если вы уже используете фреймворк CopilotKit, протокол встроен.
3. Настроить контейнеры обучения, разделив задачи по типам (биллинг, онбординг, закрытие спринта и так далее).
4. Дождаться накопления сессий, запустить анализ и проверить предложенные навыки вручную.

Есть ли аналоги в России?

Прямого аналога CLiF среди российских инструментов на момент публикации нет. YandexGPT и GigaChat предоставляют API для встраивания генеративных моделей, но не предлагают платформу, которая записывала бы действия пользователей продукта и автоматически превращала их в навыки для агента.

Если вы строите агентный (то есть работающий автономно, по цепочке шагов) сценарий на российских моделях, обучение всё равно происходит вручную: вы сами пишете промпты и тесты. CLiF интересен именно тем, что автоматизирует этот этап, но пока работает поверх зарубежных моделей и фреймворка CopilotKit.

Что это значит для вас?

Автору Дзена и копирайтеру. Если вы используете ИИ-ассистента для подготовки текстов, идея CLiF показывает направление: скоро ассистенты смогут учиться на ваших правках, а не только на общих инструкциях. Пока практический шаг один: фиксируйте свои типовые правки и пожелания к ИИ в отдельном файле, это ваш будущий SKILL.md.

Маркетологу. CLiF снимает главную боль агентных проектов: разрыв между тем, что агент умеет, и тем, что реально делают клиенты. Если вы планируете ИИ-чатбота для поддержки или продаж, обратите внимание на подход «учим агента на поведении пользователей», он экономит месяцы ручной настройки.

Разработчику и предпринимателю в РФ. Фреймворк CopilotKit открытый, развернуть его можно на своих серверах. Но учтите: для полноценной работы CLiF нужен ранний доступ, а сроки общедоступного релиза не названы.

Частые вопросы

CLiF подходит только разработчикам?

Да, на данном этапе CLiF, это инструмент для команд, которые встраивают ИИ-агентов в свои продукты. Конечный пользователь взаимодействует с продуктом как обычно, а CLiF работает «под капотом», собирая и анализируя траектории.

Можно ли использовать CLiF с российскими моделями?

Фреймворк CopilotKit открытый и формально не привязан к конкретному провайдеру моделей. Однако источник не сообщает о тестировании с YandexGPT или GigaChat. Если ваша модель поддерживает стандартный API-интерфейс, интеграция технически возможна, но потребует проверки.

Данные пользователей утекут?

CLiF разворачивается self-hosted, то есть полностью на серверах команды. Данные не передаются на внешние серверы CopilotKit, по заявлению компании.