Генеральный директор Vercel Гильермо Раух о борьбе за отделение моделей от агентов.

Компания Vercel, известная своей облачной инфраструктурой, позволяющей разработчикам развертывать агентов без управления серверами, незаметно стала одной из ключевых компаний в сфере программного обеспечения для искусственного интеллекта. В настоящее время компания обрабатывает 6 миллионов развертываний в день, половина из которых запускается программными агентами, а через шлюз ИИ компании ежедневно проходит более 1 триллиона токенов.

После конференции ShipNYC, состоявшейся на прошлой неделе, мы побеседовали с генеральным директором Vercel Гильермо Раухом, чтобы узнать его мнение о текущем состоянии дел в сфере искусственного интеллекта и о том, как платформенные компании, подобные Vercel, конкурируют с крупными лабораториями. Ниже приведена слегка отредактированная стенограмма.

В этом году в сообществе ощущается другая энергия: меньше пилотных программ и больше внимания уделяется тому, как эффективно внедрять решения на практике. Уверен, вы часто это замечали у клиентов, но мне интересно, как этот процесс развивался внутри Vercel.

Прошлый год был посвящен прототипированию. Нет предела совершенству, дайте волю агентам, каждый может создавать и так далее. Мы это сделали и многому научились, потому что у нас были сотни агентов, органично разработанных и внедренных внутри компании, а затем мы начали сталкиваться с реалиями работы агентов в производственной среде и некоторыми проблемами.

Самый важный урок для меня — это ключевые сценарии использования, два основных приложения агентов. Первое — это, конечно, агент для программирования. Именно он обеспечивает значительную часть использования токенов в мире, но когда вы производите так много программного обеспечения, вам нужно куда-то его девать. Второе ключевое приложение агентов — это внутренний агент, который помогает вам управлять компанией. Проблема здесь в том, как обеспечить безопасный доступ к данным? Как проводить аудит действий агента? Как получить цепочку всех обращений к инструментам и проверок доступа, которые агенту пришлось совершить для выполнения работы?

Для решения этой проблемы мы разработали платформу под названием Eve, где можно описывать инструкции и навыки агента на естественном языке. Ещё один инструмент — Vercel Sandbox, где агента помещают в небольшую клетку. Он сохраняет свободу выражения своего интеллекта, но при этом можно применять правила, определяющие, к каким данным он может получить доступ, а какие — покинуть песочницу.

Каких проблем это помогает избежать?

Для песочницы главное преимущество — это контроль над данными. Реальный риск, связанный с ИИ, о котором я всегда думаю, заключается в том, что, если вы используете IDE для программирования, такую как Devin или Cursor, при неправильной настройке она может обучать код на всей вашей кодовой базе. Я помню, как говорил об этом с президентом Airbus. У вас есть многолетний опыт работы с очень специфическим кодом на C++ для аэрокосмической отрасли. Кто-то приходит и устанавливает неправильный инструмент разработчика, и вуаля, весь код отправляется в облако для обучения.

Мне любопытно узнать больше о втором, действительно эффективном варианте использования. Мы все знаем о программных агентах, но как на практике выглядит внутренний корпоративный агент?

Итак, в офисе Vercel сидит торговый представитель. Она работает с существующей клиентской базой. Ее задача — развивать существующие аккаунты. Проблема для таких, как она, заключается не в ее креативности, интеллекте или умении выстраивать отношения, а в данных. «Я не понимаю, какие аккаунты растут быстрее. Покажите мне пять аккаунтов, которые добавили больше всего пользователей за последние две недели, чтобы я могла расставить приоритеты в своей работе». Раньше она не могла задать этот вопрос. Ей приходилось ждать завершения проекта первого квартала, чтобы получить новую панель мониторинга продаж.

В Vercel мы годами находились в этом узком месте, и это было очень неприятно, потому что в сфере исследований и разработок мы — самая быстрорастущая компания в мире. Но в сфере продаж, в части разработки Salesforce, я был совершенно некомпетентен. Когда я начинал, я никогда в жизни не открывал Salesforce.

Теперь я чувствую, что могу оказать реальное влияние на всю компанию, потому что Eve можно использовать для наших агентов, работающих с клиентами, и для повышения производительности. Технология та же, просто API. Агенты заставляют компании открываться, и это будет иметь серьезные долгосрочные последствия. Многие из этих гигантов SaaS строят свои королевства на сборе ваших данных, а это несовместимо с агентами.

Как, по вашему мнению, изменятся отношения между клиентами и крупными лабораториями искусственного интеллекта?

В прошлом году многие выбирали одного партнера по лаборатории, заявляя, что будут строить все на OpenAI или Anthropic. Теперь же они говорят: «Я понимаю, как все это работает — модель, среда разработки, платформа данных, песочница, шлюз — каждый компонент подключается и работает. Вы можете использовать OpenAI, Anthropic или Gemini». Мы видим значительный рост популярности Gemini, хотя о нем и не так часто говорят в новостях, потому что сейчас люди оптимизируют свои проекты для использования в производстве. На самом деле, при оптимизации для производства вы начинаете оценивать соотношение цены и производительности, и модели Gemini обладают потрясающими характеристиками. Кроме того, используются открытые модели, поэтому DeepSeek и GLM-5.2 набирают популярность. Данные не лгут.

Есть места, где вы напрямую конкурируете с лабораториями, верно? Буквально на прошлой неделе OpenAI выпустила новый набор инструментов, позволяющих публиковать данные непосредственно в интернете, не покидая территорию OpenAI.

Для них это естественный следующий шаг — размещение небольших веб-сайтов. И это отличная возможность для нас, потому что теперь люди будут воспринимать ChatGPT как инструмент для создания веб-сайтов. А если они продолжат задавать модели вопросы о веб-хостинге, модель порекомендует нас. Но вы правы, по мере того, как модели или платформы добавляют новые возможности, они вступают в прямую конкуренцию с уже существующими инфраструктурными платформами.

Я думаю, что на данном этапе мы решаем, будут ли модель и агент связаны между собой.

Вы получаете всю необходимую информацию из одного источника? Или вы приобретаете модуль, библиотеку или строительный блок у одного поставщика, а затем строите на его основе? Это больше похоже на то, как всегда работала разработка программного обеспечения, и именно это мы и предлагаем рынку. Мы станем AWS этого поколения, поэтому, очевидно, мы боремся за мир открытых протоколов.

Источник: techcrunch.com