Инженер-программист Илья, который чаще пишет промпты, чем код, опубликовал на Habr статью о создании прототипа ИИ-агента, решающего изобретательские задачи по методике ТРИЗ. Система, собранная на связке n8n, OpenWebUI и Qdrant, по описанию технической проблемы генерирует возможные решения и подбирает релевантную патентную информацию. Идея возникла после прочтения книги Генриха Альтшуллера «Найти идею», а поводом для реализации послужила конференция, где автор узнал о компании, предоставляющей услуги анализа патентов.
Прототип был представлен руководству и потенциальному заказчику на пресейле. Несмотря на то что идея понравилась контрагентам, после нескольких недель раздумий они не обнаружили в ней коммерческой ценности. Автор признаёт, что неудача была ожидаемой, но считает опыт ценным: он позволил «выгулять» pet-проект перед реальными заказчиками и получить обратную связь. Тем не менее он решил выложить реализацию в открытый доступ, надеясь, что она пригодится другим — как для изучения ТРИЗ, так и для решения реальных задач.
С технической стороны проект примечателен использованием агентного подхода: вся логика собрана в n8n-workflow, который взаимодействует с векторной базой Qdrant через сервис-адаптер, а интерфейсом служит OpenWebUI. Автор отмечает, что «проще этого только раздобыть Claude, Cursor или что-то покруче», намекая на то, что современные ИИ-ассистенты значительно упрощают разработку. Однако именно этот аспект — использование ИИ для написания кода — стал причиной некоторых артефактов, о которых он упоминает в начале статьи.
Кейс Ильи иллюстрирует тренд, когда инженеры всё чаще делегируют рутинное программирование ИИ-ассистентам, сосредотачиваясь на архитектуре и промпт-инжиниринге. Это снижает порог входа для создания прототипов, но одновременно порождает вопросы о качестве и поддерживаемости такого кода. В отрасли уже обсуждаются риски «вайбкодинга» — когда разработчик не до конца понимает, что генерирует модель, и может пропустить ошибки. Тем не менее для быстрых экспериментов такой подход становится нормой.
Алгоритм АРИЗ (Алгоритм Решения Изобретательских Задач) — это формализованная процедура, разработанная Альтшуллером для поиска решений технических противоречий. Его модификации широко известны, поэтому каждый может адаптировать агента под свои нужды. В текущем виде, по мнению автора, система может быть полезна как учебный инструмент для знакомства с ТРИЗ и агентными системами, а в перспективе — для решения реальных инженерных проблем. Однако коммерческий потенциал остаётся под вопросом: возможно, рынок ещё не готов к таким инструментам, или же требуется более глубокая проработка.
История Ильи — ещё одно подтверждение того, что ИИ-агенты постепенно проникают в специализированные области, такие как патентный поиск. Пока это нишевые эксперименты, но они показывают направление развития: автоматизация интеллектуальных задач, которые раньше требовали эксперта. Вопрос лишь в том, когда такие решения станут экономически оправданными.
