Gamma строит дизайн-ориентированных ИИ-агентов с помощью Vercel AI SDK

Стартап Gamma, известный своим ИИ-инструментом для создания презентаций, использует Vercel AI SDK для разработки дизайн-ориентированных агентов. Компания, где три из первых десяти сотрудников были дизайнерами, стремится сохранить высокое качество визуального оформления даже в условиях автоматизации. Gamma начиналась с простой идеи: что, если презентация могла бы создавать себя сама? Сейчас пользователю достаточно одной фразы, чтобы получить готовую презентацию с правильной версткой, интервалами и иерархией. Колонки автоматически перестраиваются, диаграммы подстраиваются при добавлении новых слоев. Продукт берет на себя форматирование, позволяя командам сосредоточиться на идеях.

Gamma Agent: от генерации к диалогу

В октябре 2025 года Gamma запустила Gamma Agent — функцию, которая превратила однократную генерацию в полноценный диалог. Первая версия создавала презентации по одному запросу, но Gamma Agent ввела возможность итеративного редактирования: команды могут уточнять структуру, менять тон и полировать визуал в процессе обсуждения с ИИ. Как объясняет Шервин Ю, руководитель отдела ИИ и продуктовой инженерии, настоящая работа над презентациями происходит именно в итерациях. Пользователи набрасывают структуру, перестраивают слайды, уточняют формулировки. Gamma Agent позволяет делать это в разговорном режиме, сохраняя при этом контекст принятых ранее решений.

Предыстория и контекст

Философия дизайна заложена в ДНК Gamma с самого основания. «Внимание к деталям и ценность дизайна были встроены в культуру с самого начала», — говорит Шервин Ю. Дизайнеры в Gamma не только рисуют макеты, но и пишут код, отправляют изменения в продакшн. Такой подход позволил компании создавать продукты, где визуальное качество не страдает при масштабировании. Однако по мере роста нагрузки простая архитектура «запрос-ответ» перестала справляться. Команде потребовался более тонкий контроль над состоянием разговора, возможность передавать контекст между агентами и управлять историей сообщений в рамках нескольких сессий. Решения, принятые пользователем в начале работы — например, выбранная структура или тональность, — не должны теряться в одноразовом окне чата.

Как Gamma решила проблему контекста?

Вместо того чтобы писать собственный код оркестрации, Gamma выбрала Vercel AI SDK. Этот инструмент предоставляет готовые примитивы для работы с большими языковыми моделями, управления состоянием и создания цепочек вызовов. Используя AI SDK, Gamma смогла быстро реализовать мультиагентную архитектуру, где каждый агент отвечает за свою часть задачи, но все они разделяют общий контекст. Например, один агент может заниматься генерацией текста, другой — подбором изображений, третий — версткой слайдов. При этом все они получают информацию о предыдущих шагах пользователя. Такая модульность позволяет развивать поведение агентов без перестройки всего бэкенда.

Технические детали: архитектура мультиагентной системы

Gamma построила систему на базе AI SDK от Vercel, который обеспечивает model-agnostic подход — то есть не привязывает к конкретной языковой модели. Это дает гибкость: можно переключаться между GPT-4, Claude или другими моделями в зависимости от задачи и стоимости. Ключевой элемент — управление состоянием. AI SDK предоставляет инструменты для сохранения и передачи контекста между вызовами. В случае Gamma это означает, что история диалога, включая все правки и решения пользователя, сохраняется на протяжении всей сессии. Более того, контекст может передаваться между разными агентами, что позволяет, например, агенту по дизайну учитывать решения, принятые агентом по контенту. Шервин Ю отмечает, что такой подход упрощает поддержку и развитие системы. Вместо того чтобы каждый раз переписывать логику оркестрации, Gamma может добавлять новых агентов и изменять их поведение, не затрагивая ядро.

Кого затронет и как

Для разработчиков, создающих ИИ-продукты, опыт Gamma демонстрирует практический путь перехода от простой генерации к сложным мультиагентным сценариям. Использование готового SDK вместо кастомной разработки сокращает время вывода на рынок и снижает риски. Для пользователей Gamma Agent — это не просто новый способ создавать презентации, а смена парадигмы: вместо однократного запроса они получают ассистента, который помнит контекст и может уточнять детали. Это особенно ценно для команд, работающих над сложными документами, где важна согласованность стиля и структуры. В российском контексте подобные инструменты могут быть полезны стартапам и корпорациям, которые ищут способы автоматизировать создание контента без потери качества. Однако стоит учитывать, что Gamma использует западные облачные сервисы, что может создавать ограничения для локальных пользователей.

Что будет дальше

Gamma планирует продолжать развивать агентную платформу, добавляя новые типы агентов и улучшая взаимодействие между ними. Возможно, появятся специализированные агенты для работы с данными, аналитикой или брендбуками. Также компания может расширить интеграции с другими инструментами, такими как Figma или Google Slides. В более широком смысле, подход Gamma отражает тренд на создание «дизайн-центрированных» ИИ-систем, где эстетика и пользовательский опыт остаются приоритетом даже при высокой степени автоматизации.

Итог

Gamma показывает, как стартап с дизайн-ориентированной культурой может построить сложную мультиагентную систему, не жертвуя качеством визуала. Использование Vercel AI SDK позволило быстро решить проблему контекста и масштабирования, сохранив при этом гибкость. Для индустрии это пример того, что ИИ-агенты могут быть не только функциональными, но и эстетически привлекательными.