На цифровой кафедре УлГУ разработана программная платформа «Эксперт ИИ».
В настоящее время одним из приоритетных направлений цифровизации образования и профессиональной подготовки является создание специализированных ИИ-агентов — программных систем с заданной предметной ролью, регламентированной структурой ответа и установленными ограничениями на область применения. Подход находит применение в медицинском и фармацевтическом образовании, в том числе при подготовке специалистов, работающих с рецептурной документацией и клинико-фармацевтическими кейсами.
На цифровой кафедре УлГУ в рамках прикладной работы создана программная платформа «ЭкспертИИ», представляющая собой набор из трех тематических ИИ-агентов и модуля общего чата. Платформа реализована в двух вариантах исполнения: с использованием облачной языковой модели GigaChat и с локальным развертыванием модели Mistral (среда Ollama).
Платформа включает рецептурный валидатор, предназначенный для анализа рецептурных назначений, проверки дозировок, выявления потенциальных рисков и формирования структурированного ответа. Агент не осуществляет назначение лечения и не заменяет врача, при соответствующих запросах активируется режим отказа с рекомендацией обращения за медицинской помощью.
Компонент «Психология и движение» ориентирован на вопросы интеграции психологических и двигательных практик в образовательной и профессиональной деятельности. Модуль «Адаптивный спорт» предназначен для консультирования в области адаптивной физической активности.
По словам старшего преподавателя кафедры цифровых технологий УлГУ Натальи Охотиной, особенностью проекта является двухуровневое использование агентных технологий. На этапе разработки в качестве инструментов применялись универсальные ИИ-агенты и языковые модели общего назначения — GigaChat, Mistral (Ollama), а также агентные ассистенты среды разработки. Указанные средства использовались для проектирования архитектуры платформы, написания и модификации программного кода, формирования и отладки системных промптов, реализации постобработки ответов и тестирования пользовательских сценариев. Результатом разработки стала узкопрофильная агентская платформа, в которой каждый тематический агент обладает самостоятельной ролью, набором правил и ограничений, не присущих универсальной языковой модели в исходном виде. В итоге была реализована следующая логика: универсальные ИИ-агенты выступают средством разработки, а специализированные агенты — конечным продуктом, ориентированным на конкретные профессиональные задачи.
Проект демонстрирует новый подход к реализации прикладных цифровых идей: с использованием универсальных ИИ-агентов и языковых моделей стало возможно достаточно быстро переходить от замысла к работающему прототипу. Если раньше для создания подобной платформы требовалась полноценная команда разработчиков, длительный цикл проектирования и значительные технические ресурсы, то сейчас многие этапы могут быть выполнены с опорой на ИИ-инструменты: формирование архитектуры, написание кода, настройка логики ответов, доработка интерфейса, тестирование пользовательских сценариев. Это делает разработку цифровых решений значительно более доступной для преподавателей, сотрудников цифровых кафедр и специалистов, у которых есть содержательная идея, но нет большой команды программистов.
«ЭкспертИИ» показывает, что идеи, предложенные в рамках работы цифровых кафедр и инновационных направлений, могут быть не только описаны концептуально, но и воплощены в виде работающего программного продукта. На примере платформы специализированных ИИ-агентов видно, что универсальные модели, такие как GigaChat и Mistral, а также агентные инструменты разработки могут использоваться как средство создания новых узкопрофильных решений.
Ключевая практическая ценность проекта состоит в подтверждении того, что современные ИИ-агенты расширяют возможности прикладной разработки: они позволяют быстрее проверять гипотезы, создавать прототипы, адаптировать их под разные предметные области и постепенно доводить идеи до уровня демонстрационного или учебного продукта. Примеры прикладных сценариев - проверка корректности дозировки лекарственного препарата по параметрам возраста, массы тела и схемы приема с расчетом суточной дозы в мг/кг/сутки; формирование структурированного ответа при анализе рецептурного назначения (краткий вывод, чек-лист, риски, запрос недостающих сведений, дисклеймер); корректный отказ при запросах на самоназначение лекарственных средств или выписку рецепта по описанию симптомов без предъявления рецептурной документации.
«Для цифровых кафедр это особенно важно, поскольку такие инструменты позволяют не ограничиваться теоретическим обсуждением искусственного интеллекта, а показывать студентам и коллегам реальные примеры его применения: от идеи и постановки задачи до работающей платформы, которую можно запускать, тестировать и развивать дальше», - считает Наталья Охотина.
Наталья закончила программу цифровой кафедры «Системы искусственного интеллекта», ведет занятия по двум образовательным программам. «Проект «ЭкспертИИ» для меня является примером практического применения компетенций, полученных в рамках цифровой кафедры: современные ИИ-агенты позволяют не только изучать технологии искусственного интеллекта теоретически, но и использовать их как инструмент для воплощения прикладных идей в работающие цифровые решения», - отмечает разработчик.