Я по привычке всё ещё называю ИИкону коннектором. Между тем у неё уже есть база знаний, инструменты и мониторинг. Проект давно перерос первое название, хотя прежний вызов из своего кода работает как раньше.
Кому лень читать — вот видео на минуту. Дальше — текст, скриншоты и подробности.
Начиналось всё с общего входа к языковым моделям из 1С. Теперь можно спросить эксперта о структуре своей базы, дать ему поиск по инструкциям, собрать повторяющиеся ошибки в дашборд. Внешние агенты тоже могут обращаться к 1С через MCP.
Для первого запроса по-прежнему достаточно расширения и настроенной модели. Вокруг проекта появились Qdrant, LiteLLM, Natasha, Kroki и мосты для внешних инструментов. Всё это подключается по задаче. Необязательной инфраструктуры я, как выяснилось, могу построить сколько угодно.
Модель может посмотреть, что есть в базе
С флажком «Использовать инструменты» модель получает дерево метаданных, структуру объекта, сведения о конфигурации и запрос данных на чтение в пределах прав пользователя. Для каждой модели можно выбрать разрешённый набор: например, оставить метаданные и выключить чтение данных. Отдельный сервер для этих четырёх инструментов не нужен.
На учебной модели разрешено только дерево объектов конфигурации.
Вот два примера из демонстрационной базы БСП. DeepSeek через OpenRouter сначала проверил, каким реквизитом связаны номенклатура и её виды, какого типа цена и страна происхождения. В ответе — реквизит ВидНоменклатуры, числовая цена и ссылка на справочник стран. На это понадобились два вызова инструментов.
Потом я попросил посчитать непомеченные элементы трёх справочников. Получились ноль элементов номенклатуры, два вида и одна страна. Числа сверены прямым чтением базы. Причину отсутствия товаров по этим данным определить нельзя — в вопросе я отдельно попросил её не придумывать.
Это снимки настоящего клиента 1С после запросов к модели. На другой базе будут другие числа. Время и расход токенов тоже относятся к этим конкретным обращениям.
Механика здесь такая: модель просит вызвать инструмент, 1С возвращает результат, модель решает, что делать дальше. В запрос включаются выбранные история, вложения и знания эксперта. По умолчанию разбор ограничен пятью раундами и десятью вызовами инструментов; в карточке модели можно задать свои пределы, в том числе объём результата и всего диалога. Большие списки метаданных агент получает частями. Каждое «пусть ещё подумает» превращается в новый запрос.
Если инструмент не смог обратиться к выбранной базе, чат показывает отдельное сообщение с названием источника. Оно остаётся, даже если модель не упомянула отказ. Служебные команды, которые модель ошибочно вернула обычным текстом, не исполняются и не выдаются за успешный ответ.
Для внешнего агента есть отдельный MCP-сервер. Через него к базе может обратиться клод или другой MCP-клиент. Для подключения настраиваются отдельная учётная запись и права. Встроенный контроль персональных данных ИИконы этот маршрут не охватывает.
Один чат и несколько баз
Теперь в чате можно выбрать несколько баз 1С. В центральной ИИконе администратор задаёт подключения и выдаёт доступ пользователям или группам. Для каждого вызова агент выбирает источник из отмеченного списка. Чтение выполняется с правами учётной записи, под которой настроен вход в целевую базу.
Есть служебный вход и личные реквизиты каждого пользователя. Пароли хранятся через БСП и не передаются модели. В подключённых базах нужны расширение ИИконы и публикация её HTTP-сервиса. Порядок настройки вынесен в руководство.
Учебное подключение со служебным входом. Адрес и пользователь относятся к проверочному HTTP-источнику.
А какой текст мы вообще дали модели?
В чате есть настройки состава запроса: можно исключить историю, знания эксперта или вложения и задать размер истории. На вкладке «Перед отправкой» видны получатель, вопрос, инструкция, сообщения и инструменты — после контроля персональных данных.
Просмотр подготовленного запроса в проверочной базе, без отправки чат-модели.
Обычное обновление просмотра не обращается к модели или инструментам. Для предварительного поиска справки есть отдельная команда «Подобрать знания»: она может вызвать модель эмбеддингов. После отправки в журнале диалога можно посмотреть раунды, инструменты, сохранённый контекст после обработки персональных данных, ответы и ошибки. Прежние записи журнала остаются после начала нового диалога.
Прежде чем ругать модель за ответ, полезно посмотреть, какой текст мы ей подложили. Для этого поиск по знаниям можно проверить отдельно, без чата: задать вопрос, увидеть найденные фрагменты, открыть источник.
Сами документы хранятся в 1С. Из них получаются фрагменты и эмбеддинги — числовое представление текста для поиска по смыслу. Найденные фрагменты добавляются к вопросу. Так эксперт получает ваши инструкции и регламенты, на которые может опереться в ответе.
Встроенный поиск работает без отдельного сервиса. Когда знаний много, можно подключить Qdrant. В замере от 11 октября на пяти тысячах синтетических векторов путь через 1С занимал около 19 секунд со встроенным поиском и около 25 миллисекунд с Qdrant. В точном режиме первая десятка результатов совпала с полным перебором.
В эти числа не входят получение эмбеддинга вопроса и ответ модели. Качество ответов по настоящим документам и нагрузку множества пользователей этот замер тоже не проверяет. Условия и исходные измерения оставил в руководстве.
Перед внешней отправкой текст проверяется на персональные данные. Можно заменять находки подстановками или останавливать запрос. Можно дополнительно подключить сервис на Natasha, который ищет имена, организации и адреса. Возможны пропуски и ложные срабатывания; содержимое вложений этот контроль не читает. Для документов отдельно задаётся, куда разрешено отправлять их фрагменты.
Подключения и расходы
В ИИконе появились личные подключения ChatGPT и GLM Coding Plan. Для ChatGPT используется вход Sign in with ChatGPT, для GLM — профиль поддерживаемого клиента. История, инструменты и контроль персональных данных остаются в общем маршруте 1С.
Рядом с сервером 1С запускается личный адаптер из комплекта выпуска. Текущий вариант рассчитан на Windows, один компьютер с сервером 1С, текст и результаты инструментов. Подключение персональное; общий кеш для него отключён. Инструкция описывает оба способа входа и их условия.
Для обычных API-подключений можно задать цены входных и выходных токенов и кеша провайдера. Под ответом чата появится оценка в выбранной валюте по всем раундам, включая финальный. Она хранится отдельно от суммы, которую вернул провайдер. Если для расчёта не хватает статистики, сумма не показывается; неизвестная цена подписки не превращается в ноль. Автоматической остановки по денежному бюджету пока нет.
Ошибка в телеграме — ещё не диагноз
Мониторинг собирает ошибки журнала регистрации, объединяет повторы и отдаёт их модели на разбор. В дашборде видны повторяющиеся ошибки, координаты в коде и расходы на ИИ. Разборы можно отправлять в телеграм.
В одном из примеров на стенде произошёл сетевой сбой при обращении к Telegram API. Модель предложила проверить доступ в интернет, блокировки и прокси. Причину она не установила; текст ошибки и варианты проверки собрались в одном сообщении.
Чтобы разбирать ошибку с кодом, подключил rlm-tools-bsl автора Dach-Coin. Нашёл его в OpenYellow. Анализатор строит индекс по выгрузке конфигурации и возвращает метод по строке из стека вместе с графом вызовов. Я сделал HTTP-мост к ИИконе. Модели можно передать один метод с окружением, без целого модуля.
Если оставить мониторинг включённым во время тестов, можно получить очень обстоятельный разбор ошибки, которую сам же специально вызвал. С уведомлением в телеграм.
В моей базе всё работало…
С начала 2026 года я вообще не пишу код руками. ИИкону развиваю вместе с агентами: они пишут код, а я придумываю, что должно получиться, и выстраиваю проверки.
Однажды пользователь попробовал поставить расширение в свою базу. Оказалось, в расширение попали три заимствованных объекта из базы разработки. За это отвечаю я. Проверка применимости не пускала его ни на какую базу, кроме демо БСП. Тесты гонялись в той же демо-базе и этого не поймали.
Теперь установка проверяется снаружи базы разработки: скрипт поднимает чистую базу, ставит собранное расширение и проверяет сохранность прежних данных, старый API и доступ с разными правами.
Руководство тоже пришлось сверять с настоящими формами. Пока писал, нашёл и исправил восемь ошибок: от формы эксперта, где нельзя было выбрать категории знаний, до регламентов очистки, которые ни разу не запускались. Каждое «теперь нажмите» заставляет ИИ проверить, что нажать действительно можно.
Для выпуска 1.8.7 прошёл 1081 основной автотест: 1054 серверных и 27 проверок управляемого клиента, без ошибок и пропусков. Дополнительно восемь сценариев выполнили под пятью профилями доступа — все 40 выполнений прошли. SonarQube завершился без открытых замечаний.
Обмен с моделью в регрессионном прогоне проверял локальный HTTP-сервер. История, вложения, несколько раундов с инструментами, отказы источников и восстановление подстановок вошли в проверки. Состав прогона, отчёты и границы проверки лежат рядом с тестами.
Проверки запускаются после пачки правок; сборка, тесты и отчёты выпуска привязаны к одному срезу исходников. Живьём я гоняю OpenAI-совместимые подключения; остальные форматы проверены по документации и тестами. Нагрузку в сотни пользователей я пока не проверял.
Самое смешное — сначала просто накидываешь ИИ идеи по ходу разговора, а спустя какое-то время узнаёшь, что у этого занятия уже есть название — рамблинг.
Что лежит рядом с коннектором
ИИкона и готовое расширение доступны бесплатно под MIT. Руководство и автотесты разложены по отдельным репозиториям. Полная техническая версия с настройками и скриншотами подготовлена для Инфостарта.
Для первого запуска нужны платформа 8.3.27 и новее, БСП 3.1.10 и новее и подключение к модели. Дополнительные сервисы ставятся по мере надобности. Порядок установки и обновления есть в руководстве.
Свой набор инструментов для каждой модели уже настраивается в карточке. Дальше хочу расширить встроенный список. А ещё на базе ИИконы возвращаю к жизни свой старый тренажёр подготовки к сертификации 1С, с которого она, по сути, и началась. Тогда ему не хватало базы знаний. Теперь она есть.