В свое время я училась в одной из лучших физико-математических школ Петербурга. Сейчас у нее довольно активный клуб выпускников, и мне захотелось в чем-то помочь его участникам. Так что буду иногда рассказывать о проектах тех, кому в свое время ломали мозги матанализом, как и мне. 

А начну я эту рубрику со стартапа AIruntime - уже работающего сервиса по генерации сайтов или Telegram-ботов из чата. Стартап предлагает не copilot (т.е. среду для специалистов), а инструмент, который поможет получить продукт, вообще не вникая в код. Супер-сложный проект с помощью AIruntime не построишь, но какому-нибудь микробизнесу, тем более вне ИТ, сложные решения и не нужны. Предел их мечтаний - сайт-визитка, через который клиент мог бы записаться на стрижку так, чтобы информацию о нем не потеряли. Возможно, именно здесь у стартапа будет своя аудитория.

На примере сервиса отлично видны грабли AI-driven разработки - стартапу пришлось столкнуться и с отсутствием гарантий результата, и с вопросами безопасности, и с бесконечными циклами проверки. По техничеке здесь все решаемо, и история AIruntime как раз пример того, как через новые инструменты можно решить массу проблем. Но интересно как встретит такой сервис тот самый микробизнес.

Микробизнес не из айти в сети

Возможность сделать сайт в три клика на каком-нибудь конструкторе у микробизнеса была уже давно. Проблема в том, что довольно большая доля микропредпринимателей не хотели разбираться, как конструкторами пользоваться - какие блоки нужны и как размещать, чем их наполнять. Тем более, думать о том, как зарегистрировать и подключить домен и чем за это платить. Если у тебя пекарня, автомастерская или салон груминга, когнитивных ресурсов и так мало, а их нужно делить между оцифровкой бизнеса, поиском клиентов, ну и непосредственно работой. Понятно, что приоритет тут на самой работе. Поэтому не имея условного миллиона на команду разработки, микробизнес оставался в соцсетях и мессенджерах.

Стартап AIruntime предположил, что не айтишникам гораздо проще будет не изучать конструктор, а описать свой запрос в чате с ИИ-агентом, на выходе получая ссылку на развернутый работающий прод. Так можно реализовать то, чего не давали соцсети - автоматизацию приема заказов или записи на услуги.

Звучит как очередная история о том, что ИИ заменит программистов. Но это не так. Это ни в коем случае не замена полноценной разработке и тем более не автоматизация сколько-нибудь сложных бизнес-процессов. Основной фокус сервиса - задачи, на которые раньше просто невыгодно было нанимать людей - прототипы, автоматизация отдельных процессов без вложений и т.п. Но за счет масштабирования (количества решаемых задач) все это может быть коммерчески интересно создателям.

Как выглядит ИИ-шная замена конструктора сайтов

AIruntime в каком-то смысле взаимодействует с реальным миром - помимо генерации и тестирования кода сайта, он разворачивает его на готовом хостинге. В результате пользователь получает уже работающий сервис, доступный по ссылке. Доменные имена, хостинг, балансировку и прочее AIruntime берет на себя.

Под капотом AIruntime - система агентов с разными ролями (и промтами). Один пишет код с учетом SEO-оптимизации сайта, другой генерирует дизайн, третий - проверяет результат. Вся последовательность организована так, чтобы пользователь мог обойтись одним промптом.

Под капотом промт пользователя преобразуется в quality gates - набор проверок, который должен пройти проект по каждой из ролей. Проверки довольно стандартные - в тех местах, где чаще всего проявляются косяки ИИ. Например, это требование чистого интерфейса, расширяемости архитектуры, реальные тесты. 

Недавно с собственных проверок, написанных на коленке, перешли на https://github.com/waelali87/ai-quality-gates, чтобы критерии были связаны с задачами.

Отдельный набор проверок есть для агента-судьи, который проверяет результат. Как правило, нейронные сети ошибаются по двум причинам: либо в нее пытаются загрузить слишком большой контекст, либо задача размыта. В первом случае она начинает бредить, поскольку не может запомнить все детали из общения. Во втором случае, не имея четких границ, она идет своим путем, который может шокировать пользователя. Поэтому агент-судья в этой связке на самом деле является ключом к приемлемому результату - у него не очень большой контекст и понятная задача.

В каком-то смысле работа агента-судьи тоже контролируется - но уже не ИИ, а настройками. По началу при обработке более-менее сложного запроса сервис уходил в бесконечный круг исправлений, падая потом по таймауту. В итоге пользователь на свой запрос не получал ничего, а по потраченным токенам (т.е. деньгам) это могло доходить до 500-700 рублей. Это логично для ИИ-разработки - результат не гарантирован. Но настройки поправили и сейчас после двух-трех этапов исправлений процесс останавливается - это ограничивает возможный расход токенов.

Понятно, что второй Google одним промтом не создать. На данном этапе с помощью сервиса можно сгенерировать статичный сайт-визитку или даже простое приложение, которое будет делать записи в БД, доступные впоследствии из под аккаунта администратора. Можно настроить интеграцию с Telegram-ботом. Это инструмент для создания шаблонов, коммерческих предложений, а также для копирования простых нишевых сервисов. Правда, магазины с автоматизацией всей цепочки продажи создавать пока не получится. Стартап прорабатывает эту историю, но здесь есть ограничения юридического характера, поскольку непонятно, как в режиме ИИ-агента подключать платежные системы.

AIruntime берет свою комиссию с израсходованных токенов, пока не тарифицируя отдельно доменные имена и т.п. (возможно, это изменится в будущем).

Для понимания затрат, одностраничный сайт-визитка обойдется примерно в 50-300 рублей (оценка получена в ходе экспериментов с учетом всех введенных ограничений на работу агентов). Но это только первая генерация. Как правило, ИТ-команды зарабатывают на поддержке и развитии проектов - здесь это тоже предусмотрено. Доработка сайта будет производиться через тот же чат, и такие изменения будут генерировать выручку сервису. 

Откуда идея

Идея AIruntime не уникальна. За рубежом существуют разные no-code решения. Как поделились ребята из стартапа, они сейчас видят два пути у больших компаний. Одни адаптируют свои продукты под нейронные сети, другие же смотрят на  стартапы с подобными идеями - растят внутри или покупают чужие разработки, поскольку большую махину довольно сложно развернуть в новом направлении.

Один из недавно приобретенных стартапов - Base44. Он решает похожую задачу - предлагает платформу для самостоятельного создания разных приложений через диалог с ИИ. В 2025 году, увидев коммерческие перспективы, этот сервис купила компания Wix.

Под капотом AIruntime

Идея взлетела не сразу. Команде потребовалось некоторое время, чтобы выбрать модели, хорошо справляющиеся с выделенными ролями, и понять, как управлять агентами, как указать степень проработки и нужный функционал, чтобы агент в итоге реализовал ровно то, что задумал пользователь, не больше и не меньше.

Под капотом - OpenAI SDK. По сути это удобная обертка над моделями, чтобы вручную не отправлять запросы. При этом жесткой привязки к продуктам OpenAI нет - если что-то пойдет не так, AIruntime вполне сможет работать на базе китайских аналогов, вроде Qwen.

Сейчас за дизайн отвечает специальная модель с плагинами. Она позволяет создать “не откровенно ИИ-шную” картинку. В целом получается неплохо. За верстку отвечает другой агент, чтобы на смартфонах все выглядело окей.

Определенные сложности были с тем, чтобы отработать весь процесс от начала и до самого конца без ожидания действий пользователя. Как правило, агенты двигаются итеративно - предпочитают задавать дополнительные вопросы и останавливают процесс до тех пор, пока не получат на них ответ. Это обошли, заранее сформировав ответы на большинство таких вопросов.

Похожим образом обошли взаимодействие при развертывании БД. Создавая базу, нейронная сеть запрашивает у пользователя логин-пароль. Сервис настроили так, чтобы вмешательства человека на этом этапе тоже не требовалось - пароль генерирует скрипт в отдельный файл, а ИИ-агент получает команду прочитать его по определенному адресу, когда нужно будет подключение.

Изначально все сгенерированные проекты складывали в одну общую папку. Но довольно быстро выяснилось, что ИИ-агенты легко залезают в файлы смежных сервисов. Вполне можно было сформулировать промпт: “Что-то места у проекта мало, удали файлы соседа”, - и агент выполнял задание. Чтобы так не происходило на проде, команда выдает отдельный Docker volume каждому проекту - он хорошо разграничивает доступы, на первых порах это посчитали достаточным. 

Чтобы ИИ мог не только писать код, но и взаимодействовать с внешними сервисами, ему нужен стандартизированный способ вызывать инструменты. Изначально команда попыталась настроить взаимодействие ИИ-агентов с реальным миром вручную, но потом все-таки перешли на Cloudflare MCP-сервера (Model Context Protocol) для настройки доменов.

Для размещения нескольких доменов на одном IP использовали Traefik с настроенной маршрутизацией по доменным именам. Достаточно было прописать всем правильные ключи и Traefik стал определять домен запроса и перенаправлять его в нужный Docker-контейнер. Он даже сам раздает нужные сертификаты.

Куда сервис будет развиваться дальше

Сервис пока на старте развития - совсем недавно команда добавила возможность приема платежей за потраченные токены, т.е. можно сказать, что только вышла на рынок. 

Одно из последних нововведений в AIruntime - автоматизация анализа логов. После развертывания контейнера ИИ-агент сам отправляет логи в нейросеть, их не надо копировать вручную, чтобы понять, все ли хорошо с деплоем. Минус еще одно ручное монотонное действие.

В ближайшем будущем планируется добавить мониторинг и алертинг, а также автоматическое восстановление реализованных сервисов после сбоев - т.е. инструменты, которые отличают сайт, собранный на коленке, от реального продукта для бизнеса. Предполагается, что если сайт упал, нейросеть сама пойдет разбираться, что пошло не так.

По части услуг уже скоро появится возможность подключить свой домен, а также некоторые инструменты бизнес-аналитики. Пользователю должно быть удобно смотреть, сколько людей пришло на его сайт, сколько сделало заказ или записалось на услугу.

От редактора

Мне AIruntime показался интересным именно как пример AI-driven подхода. С одной стороны, быстро и дешево получаем результат. А с другой - гарантий нет почти ни в чем. За безопасностью и разделением доступа между проектами следить, да и каждого отдельного ИИ-исполнителя надо ограничивать и проверять, чтобы они не наплодили галлюцинаций.

Любопытно, пойдет ли идея в микробизнес. В ИТ “приструнить” нейросети, поставив нужные ограничения, кажется уже не такой сложной задачей. А вот как к этому подойдет условный владелец цветочного магазина или парикмахерской? Поверит ли в способность ИИ сделать эту задачу без людей? Готов ли будет справляться с возможными последствиями?