и оркестрации. V10 вводит «ИИ-панель», интегрированную прямо в страницы приложения, с тремя функциями: «帮我想» (помочь придумать), «帮我订» (помочь забронировать) и «帮我办» (помочь оформить/выполнить). Архитектура алгоритма эволюционировала от системы Multi-Agent с фиксированным рабочим процессом (workflow) к архитектуре в стиле ReAct под названием AgentLoop, однако с «ограниченной автономией»: используются короткие псевдонимы товаров, механизмы «белых списков», набор правил и лёгкая верификация — всё это нужно для того, чтобы гарантировать реальное наличие предложения. Команда применяет трёхэтапный подход: промпт (декларативное описание задачи), механизмы контроля и обучение, при этом модель вознаграждения учитывает достоверность информации, соответствие потребностям пользователя, актуальность во времени и пространстве, а также полноту ответа. В компании стремятся найти баланс между языковым интерфейсом (LUI) и графическим интерфейсом (GUI): LUI используется для сложных, «длиннохвостых» запросов, а GUI — для быстрого просмотра и совершения сделок. Оценка качества строится в первую очередь на показателе применимости (usability rate), с использованием голосования нескольких моделей и последующей проверки людьми. В статье делается вывод, что вертикальные приложения, такие как сервисы для путешествий, могут стать новой средой обучения для ИИ, однако переход наработок от программирования к потребительским агентам потребует времени — возможно, двух лет и более, поскольку требует интеграции реальных данных, систем оценки и цепочек поставок.