Речь идёт о тренажёре переговоров под названием «Вершина», созданном за десять дней командой из пяти человек в рамках хакатона Мэра Москвы по задаче №9, поставленной особой экономической зоной «Алабуга». До конкурса участники не были знакомы друг с другом, а по итогам отбора в финал не прошли. Тем не менее результатом стал не концепт и не презентация, а работающее мини-приложение для Telegram, архитектуру которого команда и раскрывает публично. Ключевая особенность продукта — намеренная асимметрия между пользователем и ИИ: человеку в диалоге разрешено практически всё, включая ложь, блеф и ультиматумы, а модель ограничена жёсткими рамками.

Замысел строится на том, что в реальных переговорах эксперименты стоят денег и отношений, а в тренажёре это всего лишь один раунд диалога с ИИ-персоной. Пользователь может сказать, что у него есть другое предложение, которого на самом деле нет, надавить ультиматумом или дважды подряд уступить и посмотреть на реакцию собеседника. Модель при этом не имеет права назвать чужое число, раскрыть скрытый факт раньше времени или согласиться с тем, чего пользователь не предлагал. Целевая аудитория мини-приложения — менеджеры по закупкам и продажам, руководители команд, HR и рекрутеры, а также основатели собственного дела. Авторы выделяют три боли: дороговизна регулярных тренировок с коучем и их оторванность от реальности, разрыв между теорией и навыком, а также отсутствие разбора собственного поведения, поскольку чужой кейс не отвечает на вопрос, что именно не так сказал конкретный человек.

Технически продукт построен на разделении ролей между кодом и языковой моделью. Если отдать модели и разговор, и оценку по метрикам, результат перестаёт быть воспроизводимым: сегодня она уступит на пятой реплике, завтра на третьей, и оценивать будет по-разному, что для тренажёра критично, ведь человек меняет тактику и должен видеть, что именно изменилось. Поэтому суммы в сделке, уступки и финал считает код, а модель лишь размечает реплику игрока и формулирует ответ собеседника. Одинаковая стратегия даёт одинаковый исход при разных формулировках, как у живого человека. Один ход включает пять шагов: разметку реплики по закрытой схеме, работу движка правил, придание тона в характере персонажа, проверку «стражем» и атомарную запись хода в базу. Страж проверяет ответ до показа игроку, отсекая странные числа, преждевременно раскрытые факты, несуществующие согласия и самоповторы, и даёт модели до трёх попыток, после чего персонаж произносит заготовленную реплику.

Сделка внутри тренажёра описывается как математика: сценарий содержит контекст, роли, скрытые факты собеседника и от двух до четырёх условий торга из справочника на тринадцать типов, включая цену, скидку, объём, сроки оплаты и поставки, гарантию, бюджет, ставки в команде, зарплату и премию. По каждому условию игрок задаёт идеал, границу и важность, а выгода считается как взвешенная сумма значений, нормированных между границей и идеалом, то есть по линейке самого игрока. Сторону собеседника тоже считает код: его граница ставится внутрь диапазона игрока, зона соглашения занимает около трети диапазона, а важность условий намеренно отличается от пользовательской, что и создаёт выгодный обмен. Код проверяет, что существует сделка лучше альтернативы для обеих сторон, а скрытые интересы собеседника превращаются в асимметрию весов, а не в декорацию. В MVP вошли 24 сценария: пять сфер — закупки, продажи, найм, руководство и фаундер — на пять целей, за вычетом пары «фаундер плюс повышение зарплаты», плюс возможность собрать свой сценарий через визард из шести шагов.

Контекст появления проекта показателен для рынка: за пару лет сегмент ИИ-тренажёров переговоров и продаж изменился до неузнаваемости, и набор функций, который раньше выглядел фантастикой, теперь доступен в приложениях. Авторы упоминают Hyperbound.io, где wow-эффект вызвал ИИ-собеседник, начавший давить и затем бросивший трубку, а также Gong.io, чью эффективность связывают с ростом продаж на 64 процента по словам руководителя развития продаж компании Anthropic. Из ресёрча, включавшего тестирование двенадцати продуктов за один день, команда собрала три опоры: универсальный тренажёр, встраиваемый в LMS или CRM, выбор собеседника в виде синтетической ИИ-персоны с заданным поведением либо персоны, обогащённой через MCP данными о конкретном человеке, и слой геймификации, который пользователь включает сам. Главной стала вторая опора: тренироваться можно перед реальной встречей с цифровым двойником реального собеседника, а не с абстрактным «токсичным клиентом».

Для российского рынка такая работа важна прежде всего как демонстрация инженерного подхода к безопасности и воспроизводимости ИИ-продуктов. Спрос на тренировки навыков коммуникации и продаж в корпоративном сегменте устойчиво высок, а стоимость живого коучинга и сложность его масштабирования внутри компаний остаются ограничивающими факторами. Подход, при котором решения и метрики вынесены в детерминированный код, а генеративная модель отвечает только за формулировки, снижает риски галлюцинаций и делает возможной объективную оценку прогресса сотрудника. Это отличает проект от решений, где языковой модели доверяют и ведение диалога, и оценку результата, что даёт разброс качества от сессии к сессии. Встраиваемость в LMS и CRM и опора на MCP для обогащения персоны данными о конкретном человеке указывают на реалистичный путь к корпоративным внедрениям, хотя сам MVP пока остаётся мини-приложением в Telegram.

Дальнейшая судьба проекта открыта: команда не прошла в финал хакатона, а публичный рассказ об архитектуре скорее фиксирует наработку, чем анонсирует коммерческий запуск. Остаются вопросы о том, насколько корректно модель размечает сложные реплики при отказе от эвристики по ключевым словам, как масштабируется справочник условий и сценариев за пределы 24 кейсов и какие данные потребуются для обогащения персон реальных собеседников через MCP с точки зрения приватности. Тем не менее кейс показывает, что за десять дней небольшая распределённая команда способна собрать работающий продукт с продуманным разделением ответственности между кодом и моделью. Именно эта асимметрия — свобода врать пользователю и жёсткие ограничения для ИИ — выглядит наиболее переносимым элементом подхода на другие тренажёры и корпоративные симуляторы.