Сейчас на рынке представлено множество инструментов для создания AI-агентов, включая AWS AgentCore, Crew.ai, n8n и недавно появившийся Agent Builder от OpenAI. Платформа Tasklet.ai, которая выходит из беты, заметно отличается от этих предложений.
Вместо написания кода или использования графического редактора пользователь создаёт агента через чат. Tasklet разработана командой, стоящей за почтовым клиентом Shortwave, и ориентирована прежде всего на повышение личной и командной продуктивности, хотя в планах компании есть корпоративные функции, такие как логирование, средства безопасности и управление затратами.
По сути Tasklet сочетает в себе элементы сервисов автоматизации, похожих на IFTTT или Zapier, и конструкторов агентов. Особое внимание уделено автоматическому запуску рабочих процессов по триггерам.
Идея возникла во время работы над интеграцией подобных возможностей в сам Shortwave: пользователи часто просили запускать одинаковые запросы без повторного ввода в чат. По мере развития модели команда поняла, что получившийся подход может стать универсальным инструментом за пределами почтового клиента.
Концепция отличается тем, что вместо жёстко определённого кодом рабочего процесса агенту предоставляется возможность самому рассуждать о следующем действии. Авторы отмечают, что современные языковые модели стали достаточно надёжными для такой инверсии архитектуры.
Запуск рабочего процесса в Tasklet происходит по триггерам: это может быть событие в приложении, например новое письмо в Gmail или добавление контакта в HubSpot, расписание (например каждые 15 минут) или входящий вебхук от внешнего сервиса. Такие триггеры определяют старт последовательности действий агента.
На практике создание агента сводится к описанию задачи в чат-окне. Например, можно настроить запуск рабочего процесса при пометке письма в Gmail как задачи: агент проверит связанные письма, соберёт информацию в интернете и создаст задачу в Todoist. Другой сценарий — подготовка и отправка короткого брифинга в Slack за час до каждой встречи в календаре.
Пользователь может настроить ежедневное утреннее резюме входящих писем и многое другое. Также возможны рабочие процессы по обновлению данных в CRM: при получении письма от нового контакта агент может автоматически добавить запись в HubSpot. Для разработчиков агент может собирать выполненные задачи из GitHub или Linear и формировать отчёт в Slack для менеджера.
Агенты выполняют анализ задачи, повторяют попытки при ошибках и адаптируются к изменениям, что делает их менее ломкими по сравнению с традиционными инструментами автоматизации. Во время настройки можно просматривать цепочку рассуждений агента и при необходимости корректировать запросы.
Tasklet интегрируется с тысячами приложений благодаря использованию сервиса Pipedream для подключений. Платформа также может работать с любым MCP-сервером, и разработчики отмечают, что в ряде случаев модели настолько хорошо взаимодействуют с API, что прямой вызов API оказывается проще.
Если у сервиса нет API или доступ к нему ограничен, у Tasklet есть собственный агент для работы с «компьютером». Платформа разворачивает виртуальную машину на базе Ubuntu в облаке Google и с помощью методов компьютерного зрения управляет браузером от имени агента. Такая виртуальная сессия сохраняется между обращениями, а доступ к терминалу расширяет возможности автоматизации.
Запуск и поддержка таких агентов требует значительных вычислительных ресурсов, поэтому это дорогостоящий процесс и использует много токенов. Для новых пользователей доступна бесплатная, но ограниченная подписка, которая в настоящее время использует те же модели, что и платные тарифы, но не включает доступ к компьютерному окружению и имеет жёсткие дневные квоты.
Платные планы начинаются от 35 долларов в месяц и предлагают повышенные лимиты, одну инстанцию для работы с виртуальным компьютером, возможность отказаться от передачи данных команде Tasklet и большие лимиты загрузки файлов. Тарифы за 100 и 250 долларов в месяц увеличивают эти ограничения, и в будущем пользователям обещают доступ к более продвинутым языковым моделям.
По словам руководства компании, эксплуатация таких сервисов действительно дорогая, поэтому ценовая политика ориентирована на более высокую стоимость по сравнению с традиционными сервисами автоматизации, но при этом предлагает больший функционал и гибкость. Часть бета‑пользователей уже перешла на более дорогие тарифные планы.
Комментариев