Databricks научил агента Genie вести многошаговые задачи и говорить CEO горькую правду

Чем больше компания, тем меньше правды доходит до директора. Продажник не признается CEO, что провалил встречу. HR-менеджер не скажет, что его идея поднять удовлетворённость сотрудников скорее всего не сработает. Databricks предлагает закрыть эту дыру агентом: на этой неделе компания показала обновлённую версию Genie.

Что изменилось в Genie

Главное обновление — Genie теперь берётся за многошаговые задачи, на которые уходит много времени. По словам компании, руководитель может поставить широкую задачу, и агент выполнит её без присмотра. Раньше агентов такого класса чаще показывали на примерах из разработки, теперь Databricks целится в бизнес-сторону.

Контекст агенту даёт онтология, которую Databricks построила поверх информации клиентов на своей платформе. Это важная деталь. Агент без понимания того, что значат данные компании, быстро начинает выдумывать. Здесь же он работает с тем, что уже лежит в Databricks, и опирается на структуру этих данных.

Годится ли такой подход вам, зависит от одного: насколько ваши данные уже живут на этой платформе. Если нет, ценность онтологии для вас заметно ниже.

Демо, где CEO показал свои реальные чаты

Вместо привычного продуктового показа Али Годси открыл своего рабочего агента и пролистал последние диалоги и графики. Что там было:

• Genie проанализировал те части опроса сотрудников, где компания получила низкие оценки. Затем он помог оценить (и отбросить) варианты исправления, которые предложили некоторые топ-менеджеры.
• Агент подвёл итоги большой презентации клиенту, которая прошла плохо, включая функции, без которых клиент отказывался покупать.
• Он подготовил Годси к интервью для подкаста: изучил прошлые выступления и предположил вероятные вопросы.
• Во время разговора с журналистом агент даже подсказал, что Годси стоит сказать. Совет, по словам автора TechCrunch, был неплохим.

Сам Годси объяснил, зачем ему это, через число Данбара. Это теоретический предел стабильных личных связей, около 150 человек. В маленьком стартапе CEO знает всех, и ему спокойно говорят неприятное прямо. В компании на 12 000 человек так уже не получится. Поэтому агент для него — источник нефильтрованной правды о том, что идёт не так. Годси считает, что польза есть у любой компании больше 150 сотрудников, а таких много.

Деньги, безопасность и что с этим делать

Годси использует Genie и в личной жизни. При этом он назвал альтернативы вроде OpenClaw, Instinct и Muse сомнительными с точки зрения безопасности. Он считает, что Genie сделает для бизнеса то, что ИИ, агенты и harness (обвязка вокруг модели, которая позволяет ей пользоваться инструментами) уже делают для программистов.

Главный страх при запуске агентов — счёт за токены. Ответ Databricks — продукт Unity Gateway. Он позволяет задавать лимиты использования и подменять дорогие модели более дешёвыми open-weight.

Что стоит держать в голове

Все примеры нам показал сам руководитель компании, продающей продукт. Независимых замеров нет: нет данных о том, как часто агент ошибается на длинных задачах и сколько они стоят. Тезис «выполняет без присмотра» остаётся утверждением компании. Не раскрыты ни цены, ни доступность.

Практический вывод для продактов и основателей такой. Первое: ценность агента для руководителя может быть не в автоматизации, а в честной обратной связи, которую люди не дают лично. Второе: на запуске долгих автономных задач сразу закладывайте лимиты и возможность переключаться на дешёвые модели, а не добавляйте их потом, когда придёт счёт. Третье: без слоя, который объясняет агенту смысл ваших данных, вроде онтологии, от «автономности» будет мало толку.