От магазина MCP до 100 внутренних агентов: реальный опыт трансформации Cobo в сфере ИИ

Автор: alexzuo4, Investment & Custody VP @Cobo

С конца 2024 года, помимо основных направлений бизнеса в сфере криптокастодиальных услуг и платежных систем на стейблкоинах, Cobo активно изучает возможности интеграции ИИ и блокчейна.

Нашим первым наблюдением стала стандартизация навыков благодаря MCP. Теоретически, при достаточной стандартизации функций ИИ сможет вызывать их как плагины, а блокчейн станет самой естественной финансовой инфраструктурой для ИИ.

В результате мы запустили внутренний магазин приложений для MCP. Однако эта идея быстро оказалась несостоятельной.

На тот момент порог входа в ИИ был слишком высок: только опытные инженеры могли уверенно работать с ним. Кроме того, протокол MCP не был достаточно стандартизированным, каждая интеграция требовала много времени и усилий, отличалась высокой стоимостью и медленным темпом внедрения, а практический результат оказался далек от ожиданий.

Однако команда по ИИ была сформирована. Ее содержание обходится дорого, подбор кадров затруднителен, и свернуть ее теперь было бы невозможно без серьезных потерь.

Поэтому мы решили сменить вектор. Раз пока невозможно перестроить процессы во внешней среде (клиентский мир), начнем с внутренней трансформации.

Первая проблема: безопасность

Как компания, предоставляющая услуги кастодиального хранения активов, Cobo работает с крайне чувствительными данными и внутренними технологическими процессами. Внутри компании действует строгая иерархия доступа к данным. Без реальных данных и постоянных бизнес-запросов создать собственного корпоративного агента невозможно.

Изначально мы рассматривали локальное развертывание моделей. Но реальность такова, что локальные модели не соответствуют необходимым требованиям по интеллектуальному уровню. Они запускаются, но неудобны в использовании; отвечают на вопросы, но делают это недостаточно точно.

В итоге мы остановились на моделях Claude и Gemini (с возможностью запросить политику ZDR — Zero Data Retention, обеспечивающую максимальный уровень изоляции данных).

Но крупная языковая модель — это лишь базовый «мозг» процессов. Настоящую сложность представляют данные и система прав доступа.

Позже мы разработали полноценную систему внутренних знаний и фреймворк для агентной архитектуры.

Внутренняя база знаний + система агентов собственной разработки Cobo

База знаний обеспечивает разделение корпоративных данных. В зависимости от уровня доступа сотрудника распределяется зона видимости информации.

При обращении к базе знаний агент наследует права конкретного сотрудника, а не обладает «всевидящим оком».

Ключевые технические детали включают:

• как изолировать сетевую среду
• как ограничить переток данных между уровнями
• как контролировать сохранение журналов для обеспечения аудируемости
• как предотвратить утечку конфиденциальной информации

Все эти моменты могут показаться не самыми впечатляющими, но именно они определяют, получится ли запустить систему на долгосрочной основе. ИИ не должен становиться брешью в безопасности.

Проблема после построения архитектуры: никто не пользуется

Даже сегодня компания сталкивается с реальной проблемой: многие фронт-офисные подразделения относятся к ИИ с недоверием и пренебрежением.

Одного лишь поощрения использования недостаточно для трансформации рабочих процессов под влиянием ИИ.

Позже мы осознали, что необходимо начинать изменения с уровня управления компанией.

Первая точка прорыва: агент OKR

Первым направлением, которое мы начали активно внедрять, стала не служба поддержки, а программирование.

Это был OKR.

Мы используем ИИ для декомпозиции стратегических целей компании, помощи в постановке OKR, отслеживания прогресса и анализа узких мест на ретроспективах.

То есть управление компанией постепенно переходит от чисто человеческого контроля к синергии человека и ИИ. Этот процесс изначально вызывает у сотрудников значительный дискомфорт.

Раньше цели можно было формулировать красиво, а ход работы объяснять приемлемо. Теперь еженедельные метрики всегда перед глазами, и все меньше остается поводов для оправданий.

С этого момента цели перестали быть просто предметом обсуждения на совещаниях и превратились в постоянное цифровое отражение в системе.

Еженедельное отслеживание прогресса бизнеса через стратегические OKR

Только с внедрением оценки эффективности сотрудники действительно начали привыкать к ИИ. Дело в том, что отсутствие участия напрямую влияет на финансовое вознаграждение.

От оценки эффективности к операционной деятельности: тотальная агентизация

После успешного запуска системы OKR мы начали переходить на обслуживание внутренних процессов через агентов. Мы внедрили систему конкурсов и премий, обязав каждое подразделение внедрить собственных агентов, релевантных для их специфики.

Служба поддержки разработала агентов для техподдержки. Юридический отдел — помощников по договорам. Отдел продаж — агенты для CRM.

Агент для работы с самыми проблемными клиентами

В общей сложности в работу было внедрено более 100 агентов.

Мы не можем точно измерить результаты совместной работы человека и ИИ.

Но одно изменение прослеживается отчетливо:

Если раньше при возникновении проблем первой реакцией было «не нанять ли еще одного человека?», то сейчас первый вопрос звучит иначе: «можно ли сначала задействовать систему?»

Именно так мы понимаем симбиоз человека и ИИ. Это не замена людей искусственным интеллектом, а адаптация персонала к работе вместе с автоматизированными системами.

Несколько прагматичных выводов за пройденный год

Во-первых, наличие здорового денежного потока.

Без устойчивого финансового положения такая трансформация неизбежно захлебнется. ИИ — это не инструмент для сокращения расходов, а инвестиции на старте ради долгосрочной структурной оптимизации. Спасибо основному бизнесу Cobo, который обеспечивает стабильный денежный поток.

Во-вторых, внедрение должно осуществляться исключительно сверху вниз.

Организационные структуры не меняются по собственной инициативе. Без жесткого административного ресурса со стороны руководства проект просто увязнет в процессах.

Хорошо известно, что основатели Cobo — заядлые энтузиасты ИИ, а наш CTO, доктор Цзян, начал исследования в области искусственного интеллекта еще в начале 2000-х годов во время постдока в Университете Карнеги-Меллона (CMU).

В-третьих, обязательность использования.

Без обязательного внедрения ИИ останется на уровне написания писем. Реальные изменения в рабочих процессах возможны только при наличии четких регламентов и требований.

В-четвертых, сначала навести порядок во внутренних процессах.

Многие компании декларируют связку AI + Web3. Но если внутри компании не проведена собственная цифровизация, любые публичные заявления сводятся к пустым концептам.

Подводя итоги

Полностью количественно оценить масштаб этой трансформации также невозможно. Компания начала постепенно переходить от модели «процессы управляются людьми» к архитектуре «системы управляются целями».

Если в будущем действительно появятся «интеллектуальные организации», они не возникнут в результате стихийной эволюции. Их сформирует серия целенаправленных, пусть и вызывающих дискомфорт, итераций изменений.

Благодаря вовлеченности всего коллектива компания смогла точнее выявить истинные потребности работы в эпоху ИИ.

Что стало важным побочным эффектом нашей внутренней трансформации.

Недавно мы представили Cobo WaaS Skill. Это специальный слой интеграции и эксплуатации, разработанный для AI-агентов кодинга. Благодаря структурированным знаниям, исполняемым примерам и оркестровке сценариев он позволяет агентам точно вызывать WaaS API. Мы переводим наши кошелечные API на уровень финансовых модулей, доступных для прямого вызова AI-агентами. Срок разработки сокращен с недельного до уровня одной диалоговой сессии.

Это не результат единичной идеи нового продукта, а естественный эффект внешнего применения компетенций, которые были отточены во время внутреннего перехода к совместной работе человека и ИИ.

Мы все еще находимся в процессе поиска оптимальных решений.

Но уже сейчас, сегодня, Cobo — это совсем другая компания по сравнению с той, которой она была в 2024 году.