Результат хороший, но с точки зрения реализации - задача рядовая. У входящих документов (счета, акты, договоры) реквизиты почти всегда стоят в одних и тех же местах: дата, номер, сумма, контрагент - стандартные поля с предсказуемой геометрией. Любая современная LLM плюс простой парсер координат текста из PDF вытаскивают это без тонкой настройки.
Гораздо интереснее выглядит ассистент «Диалог с документом» - вот где LLM действительно нужна, потому что вопросы пользователя непредсказуемы, а саммари договора - это уже не вытащить по маске поля.
Что реально ценно в этой истории - не распознавание реквизитов, а интеграция: чтобы заполненная карточка сразу улетала в СЭД, проходила по маршрутам, запускала согласование. Без этого любые 80% экономии на вводе разбиваются о ручной клик-клик-клик на следующем шаге.
Проблема глубже, чем просто «инженеры жгут токены». Мы сейчас в фазе, когда архитектура потребления ИИ меняется быстрее, чем инфраструктура успевает дешеветь.
Ещё год назад основной расход был на простые чаты и разовые генерации. Сейчас - MCP-серверы, которые дёргают модель по каждому чиху, ACP-агенты с циклами thinking → tool → thinking по 20 итераций на задачу, RAG-пайплайны с реранкерами. Один Claude Code сешн может сжечь 200К токенов в минуту - и это один инженер с одной IDE.
Что будет через 2 года, когда агентские оркестраторы станут стандартом де-факто? Потребление на инженера вырастет ещё на порядок. Моссери прав про ценовую войну - стоимость токенов упадёт. Но падать она будет медленнее, чем расти будет потребление. Это классический парадокс Джевонса: чем дешевле ресурс, тем больше его потребляют, а не меньше.
Кстати, по F4: если будет вторая часть - гляньте в сторону SAM (Shape Atlas for Men) и простого ретекстура оружия от Waster. Они картинку не так сильно меняют, как погодные моды, но визуальное разнообразие добавляют прилично.
Отличная статья, спасибо. Хочу добавить пару мыслей из практики - про то, где ACP-агенты в «авто»-режиме неожиданно больно кусаются.
1. Permission_policy="auto" не равен «безопасно» fs_root не контролирует сетевые вызовы. Агент может сходить в платный API, запушить в GitHub под вашими кредами, дёрнуть npm install из скомпрометированного пакета - и ни одна из этих операций не попадёт под fs_root. Граница, за которой человек обязан остаться в цикле - там, где действие имеет необратимые последствия за пределами файловой системы.
2. Стрим событий - главная фича, её недооценивают Через события можно строить дашборд, где сразу видно: сколько токенов ушло на размышления vs на код, какие файлы трогал, на каком шаге завис. Без стрима вы не отловите режим, когда агент 40 раз подряд читает один файл, потому что «забыл» его содержимое. Для production-эксплуатации события важнее, чем сам факт программного управления.
3. В протоколе не хватает rate limiting / cost control Нет механизма сказать агенту «у тебя осталось 5000 токенов» или «ты уже сделал 20 tool calls». Один неудачный промпт может сжечь квоту. Можно убить процесс на стороне хоста, но было бы удобнее, если бы протокол позволял передавать бюджет агенту.
4. ACP vs MCP - их путают MCP - tools layer (агент → инструменты), ACP - orchestration layer (код → агент), A2A - network layer (агент ↔ агент). Разные уровни абстракции, и хорошо, что стандартизированы независимо.
Результат хороший, но с точки зрения реализации - задача рядовая. У входящих документов (счета, акты, договоры) реквизиты почти всегда стоят в одних и тех же местах: дата, номер, сумма, контрагент - стандартные поля с предсказуемой геометрией. Любая современная LLM плюс простой парсер координат текста из PDF вытаскивают это без тонкой настройки.
Гораздо интереснее выглядит ассистент «Диалог с документом» - вот где LLM действительно нужна, потому что вопросы пользователя непредсказуемы, а саммари договора - это уже не вытащить по маске поля.
Что реально ценно в этой истории - не распознавание реквизитов, а интеграция: чтобы заполненная карточка сразу улетала в СЭД, проходила по маршрутам, запускала согласование. Без этого любые 80% экономии на вводе разбиваются о ручной клик-клик-клик на следующем шаге.
Проблема глубже, чем просто «инженеры жгут токены». Мы сейчас в фазе, когда архитектура потребления ИИ меняется быстрее, чем инфраструктура успевает дешеветь.
Ещё год назад основной расход был на простые чаты и разовые генерации. Сейчас - MCP-серверы, которые дёргают модель по каждому чиху, ACP-агенты с циклами thinking → tool → thinking по 20 итераций на задачу, RAG-пайплайны с реранкерами. Один Claude Code сешн может сжечь 200К токенов в минуту - и это один инженер с одной IDE.
Что будет через 2 года, когда агентские оркестраторы станут стандартом де-факто? Потребление на инженера вырастет ещё на порядок. Моссери прав про ценовую войну - стоимость токенов упадёт. Но падать она будет медленнее, чем расти будет потребление. Это классический парадокс Джевонса: чем дешевле ресурс, тем больше его потребляют, а не меньше.
Кстати, по F4: если будет вторая часть - гляньте в сторону SAM (Shape Atlas for Men) и простого ретекстура оружия от Waster. Они картинку не так сильно меняют, как погодные моды, но визуальное разнообразие добавляют прилично.
Отличная статья, спасибо. Хочу добавить пару мыслей из практики - про то, где ACP-агенты в «авто»-режиме неожиданно больно кусаются.
1. Permission_policy="auto" не равен «безопасно» fs_root не контролирует сетевые вызовы. Агент может сходить в платный API, запушить в GitHub под вашими кредами, дёрнуть npm install из скомпрометированного пакета - и ни одна из этих операций не попадёт под fs_root. Граница, за которой человек обязан остаться в цикле - там, где действие имеет необратимые последствия за пределами файловой системы.
2. Стрим событий - главная фича, её недооценивают Через события можно строить дашборд, где сразу видно: сколько токенов ушло на размышления vs на код, какие файлы трогал, на каком шаге завис. Без стрима вы не отловите режим, когда агент 40 раз подряд читает один файл, потому что «забыл» его содержимое. Для production-эксплуатации события важнее, чем сам факт программного управления.
3. В протоколе не хватает rate limiting / cost control Нет механизма сказать агенту «у тебя осталось 5000 токенов» или «ты уже сделал 20 tool calls». Один неудачный промпт может сжечь квоту. Можно убить процесс на стороне хоста, но было бы удобнее, если бы протокол позволял передавать бюджет агенту.
4. ACP vs MCP - их путают MCP - tools layer (агент → инструменты), ACP - orchestration layer (код → агент), A2A - network layer (агент ↔ агент). Разные уровни абстракции, и хорошо, что стандартизированы независимо.