Assemblix — это конструктор и среда запуска AI-упражнений для обучения. Методист правит промпты и ветки прямо в визуальном конструкторе. Общая память ученика переносит прогресс из одного упражнения в следующее: во втором упражнении агент уже знает, как прошло первое. В Soft Skills Lab на Assemblix идёт 2 000 AI-сессий с переговорами каждый месяц.
2 000 AI-сессий в месяц в Soft Skills Lab
Сложный клиент, три раунда
Три узких места заставляют методиста ждать разработчика. Assemblix убирает каждое из них.
Правка одного промпта стоит в очереди на релиз неделю. Пока она едет, конкуренты успевают выкатить десять итераций своей.
Холст хранит агентов и общее состояние, которое они между собой делят. Методист без кода собирает из них сценарий. Новое упражнение превращается из пустого в рабочее примерно за десять минут, а разработчики остаются на продукте.
Когда сценарий уходит не туда, ничего не объясняет почему. Кто-то лезет в логи, расставляет принты, перезапускает сессию и теряет неделю на баг, который живёт в одной строке промпта.
Вид сессии показывает, по какой ветке пошёл агент, какие состояния обновились и какой промпт реально отработал. Методист находит проблемную строку примерно за две минуты и правит её в конструкторе.
Упражнение три ничего не знает о том, как ученик прошёл упражнение один. Каждая сессия стартует с нуля. Никто не видит траекторию.
Передайте client_id один раз. Каждый агент библиотеки читает один и тот же профиль. Оценка квалификатора из первого упражнения идёт прямо во второе.
Soft Skills Lab — школа переговоров с 10 000 учеников и преподавателями из ВШЭ и Сколково. До прошлого года каждое AI-упражнение проходило через инженеров. Сейчас методология пишет и выкатывает их напрямую.
В старой схеме было двадцать AI-упражнений, которые не масштабировались. Пятеро сотрудников тратили около десяти часов в неделю на поддержку, и сверху каждое новое упражнение требовало ещё дней разработки. Очередь на контент не сокращалась никогда.
Команда перенесла все упражнения в Assemblix и выдала методистам прямой доступ к конструктору. Правки промптов теперь выкатываются в тот же день, когда их написали. Инженеры вышли из цикла контента полностью.
Новое упражнение теперь собирается за 10–30 минут. Библиотека выросла с двадцати упражнений до пятидесяти с лишним. Две тысячи AI-переговоров идут каждый месяц, а время методистов на поддержку упало с десяти часов в неделю до меньше чем часа.
Метрики взяты из внутренней отчётности Soft Skills Lab. В полной версии кейса есть методика и скриншоты «до/после».
Методология собирает сценарий. Разработчик подключает один endpoint. Дальше каждое изменение идёт через конструктор, а каждая сессия разбирается в виде сессии.
Перетаскивайте ноды и соединяйте их. На одном холсте живёт всё: агент, условие ветки, вызов инструмента, обновление состояния. Методист пишет и правит промпты руками.
curl -X POST \
https://api.assemblix.ru/v1/exercise/run \
-H "Authorization: Bearer $KEY" \
-d '{
"message": "Давайте обсудим условия контракта.",
"chat_id": "sess_2xa9", // chat_id разграничивает этот диалог
"client_id": "student_42" // client_id держит профиль ученика
}'Ваш бэкенд шлёт POST с chat_id и client_id. chat_id разграничивает этот диалог. client_id держит профиль ученика для всех упражнений библиотеки.
Каждая сессия пишет, по какой ветке пошёл агент, какие состояния обновились и какой промпт реально отработал. Как только упражнение начинает дрейфовать, методист открывает сессию, находит проблемную строку и правит промпт в конструкторе.
Всё, что нужно методологии, чтобы вести обучение как продукт. Оркестрация и наблюдаемость приходят внутри платформы.
Один client_id — один профиль ученика. Все агенты библиотеки читают и пишут в одно и то же состояние. Оценка квалификатора из первого упражнения сама меняет старт второго.
например,Квалификатор ставит за возражения 62, и следующий тренажёр открывается на более жёстком покупателе.
Drag-and-drop холст для всего сценария. Методист меняет промпты, ветки и обновления состояния, не дожидаясь релиза.
например,Тренер правит возражение прямо в середине потока, и следующий ученик видит обновлённую версию.
Вид сессии записывает каждую ветку, по которой пошёл агент, каждое обновление состояния и каждый промпт, который реально отработал. Можно пересмотреть боковую сессию и найти проблемную строку примерно за две минуты.
например,Упражнение уходит в эскалацию, и сессия показывает: на третьем шаге агент выбрал не ту ветку.
OpenAI, Anthropic, Gemini, GigaChat и DeepSeek подключены из коробки. Переключить сценарий на другую модель занимает примерно тридцать секунд. На своём API-ключе Assemblix перестаёт тарифицировать трафик.
например,Прогоните одно и то же упражнение на двух моделях, сравните сессии бок о бок и оставьте ту, что держит рубрику.
Два формата, с которыми мы сталкиваемся чаще всего, и ещё два, которые встречаются достаточно регулярно, чтобы про них сказать.
AI-сценарии для сложных переговоров, трудных разговоров и разборов обратной связи. Ученик разговаривает с агентом. Квалификатор ставит оценку раунду. За несколько упражнений профиль навыков растёт сам.
Агенты играют сложного покупателя. Общий профиль фиксирует, какие возражения менеджер уже отработал, а какие ещё висят. Новички тренируются сами по себе, ревьюеры читают расшифровки позже.
Цепочка агентов ведёт интервью по компетенциям. Каждый агент держит одну область. Общий профиль собирает цельную картину навыков кандидата по всем раундам.
Assemblix ведёт агента, встроенного в ваш продукт. PM правит сценарии в конструкторе. Каждый диалог виден в сессии. Итерация по одному промпту занимает минуты.
Пять вопросов, на которые любая команда обучения отвечает до того, как выбрать стек.
| Что нужно | ChatGPT + Custom GPTs | Dify / n8n | Свой код | Assemblix |
|---|---|---|---|---|
| Память ученика между сессиями | вручную | собирать самим | Из коробки | |
| Общая память между несколькими агентами | собирать самим | Из коробки | ||
| Методист меняет контент без кода | Из коробки | |||
| Каждый шаг агента виден в сессии | собирать самим | Из коробки | ||
| От идеи до продакшена | часы | часы-дни | недели-месяцы | минуты |
Кредиты тратятся только на встроенные ключи Assemblix. Подключите свой ключ OpenAI, Anthropic или Gemini и работайте без наших лимитов, платя провайдеру напрямую.
Запустите первое упражнение от начала до конца.
Запустите первую программу обучения на когорте.
Раскатайте обучение на всю команду.
Для команд с требованиями SLA и compliance.