# алиса ai

Published articles for алиса ai.

This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles.

## Не трогая веса модели: как мы построили исследовательского агента Алисы AI и в разы сократили потребление GPU

DevFeed: [Не трогая веса модели: как мы построили исследовательского агента Алисы AI и в разы сократили потребление GPU](<https://devfeed.tech/articles/ai-gpu-24895.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1079290/>)

Author: prohor33 (Яндекс)

Published: 2026-09-14T08:01:22Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Яндекс - Как мы делаем Яндекс / Статьи](<https://devfeed.tech/sources/source.md>)

Topics: [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>), [Retrieval Augmented Generation (RAG)](<https://devfeed.tech/topics/retrieval-augmented-generation-rag.md>), [SDKs](<https://devfeed.tech/topics/sdks.md>), [Large Language Model](<https://devfeed.tech/topics/llm.md>)

Tags: [agent](<https://devfeed.tech/tags/agent.md>), [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [ai-867179ebf949](<https://devfeed.tech/tags/ai-867179ebf949.md>), [deepresearch](<https://devfeed.tech/tags/deepresearch.md>), [llm](<https://devfeed.tech/tags/llm.md>), [rag](<https://devfeed.tech/tags/rag.md>), [research](<https://devfeed.tech/tags/research.md>), [sdk](<https://devfeed.tech/tags/sdk.md>), [tag-14fcd5db6179](<https://devfeed.tech/tags/tag-14fcd5db6179.md>), [tag-1605473766c5](<https://devfeed.tech/tags/tag-1605473766c5.md>), [tag-6237da65686b](<https://devfeed.tech/tags/tag-6237da65686b.md>)

### AI overview

The article describes how the Alice AI team built and deployed a Deep Research agent without changing the model weights. It traces the evolution from a reasoning mode with a multi-query RAG pipeline into a full agent capable of planning research, searching the web, handling dynamic JavaScript content, running Python code, and working with downloaded files. It also discusses production rollout, answer quality, latency, and GPU consumption.

### Source excerpt

Меня зовут Прохор, я лид команды агента "Исследовать" -- это режим глубокого исследования в чате с Алисой AI. Напомню, про что вообще речь, если никогда не пользовались Deep Research: это специальный режим работы, который строит уникальный план решения задачи пользователя, делает сотни поисков по вашему запросу, умеет ходить на сайты (даже с динамическим JavaScript-контентом), писать и выполнять Python-код (для сложных расчётов), работать со скачанными файлами и так далее. Всё это для того, чтобы дать лучший ответ на ваши сложные запросы, например: "Спланируй мне путешествие в Дагестан на две недели на машине с детьми". За год агент прошёл путь от первого прототипа до продакшена -- вместе с ним менялись качество ответов, скорость работы и потребление GPU. За продуктовую часть отвечал Руслан Илиев, продакт менеджер агента: он сформулировал продуктовые цели, определил набор инструментов и валидационный набор запросов, а затем вёл запуск от закрытого вейтлиста до 100% продакшена. Как мы к этому пришли -- через выброшенный прототип, десятки слоёв обвязки и пару болезненных уроков, -- расскажу по порядку. Добро пожаловать под кат! Читать далее

## Что умеет ассистент по умолчанию на Android -- на примере Алисы AI

DevFeed: [Что умеет ассистент по умолчанию на Android -- на примере Алисы AI](<https://devfeed.tech/articles/android-ai-24894.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1078580/>)

Author: podgaiskii (Яндекс)

Published: 2026-09-04T13:15:34Z

Content type: tutorial

Language: ru

Sources: [Яндекс - Как мы делаем Яндекс / Статьи](<https://devfeed.tech/sources/source.md>)

Topics: [Android](<https://devfeed.tech/topics/android.md>), [SDK](<https://devfeed.tech/topics/sdk.md>), [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>)

Tags: [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [ai-867179ebf949](<https://devfeed.tech/tags/ai-867179ebf949.md>), [android](<https://devfeed.tech/tags/android.md>), [app](<https://devfeed.tech/tags/app.md>), [google-play](<https://devfeed.tech/tags/google-play.md>), [sdk](<https://devfeed.tech/tags/sdk.md>), [tag-4004cf5948d3](<https://devfeed.tech/tags/tag-4004cf5948d3.md>), [tag-734ada67b369](<https://devfeed.tech/tags/tag-734ada67b369.md>), [tag-d346fb5ae499](<https://devfeed.tech/tags/tag-d346fb5ae499.md>)

### AI overview

This article explains what an Android default assistant, using Alice AI as an example, can access and do after the user selects it. It describes the role's technical permissions, limits on access to the screen and other apps, and the additional permissions or mechanisms required for capabilities such as accessing device features.

### Source excerpt

На устройствах под управлением ОС Android можно выбрать ассистента по умолчанию -- почти так же, как браузер. Один раз выбираете в настройках -- и дальше открываете его системным жестом поверх любого приложения. Удобно. Казалось бы, теперь выбранный ассистент может видеть всё, что происходит на телефоне, и делать с ним что угодно... Вовсе нет. При установке Android автоматически выдаёт приложению только базовые разрешения. Для доступа к расширенным возможностям нужно отдельное разрешение пользователя, а некоторые функции обычному стороннему приложению недоступны совсем. Меня зовут Ваня, я руководитель команды Android-разработки SDK Алисы и техлид проекта дефолтного ассистента. Сегодня мы с вами разберёмся, где проходят эти границы, на примере Алисы AI. Читать далее