Разбор подхода Praktika к изучению языков через разговор

Praktika родилась из глубоко личного осознания: знание языков открывает возможности. 

Сооснователи Адам Тураев, Антон Марин и Илья Черняков выросли, осваиваясь в новых странах после того, как их семьи иммигрировали в поисках лучших возможностей. Английский язык быстро стал необходимым не только для учёбы, но и для работы, мобильности и чувства принадлежности.

«Изучение английского языка никогда не сводилось только к общению», — рассказывает Тураев. «Он открывает двери для международной работы и карьерного роста.» 

Но традиционные системы обучения языкам не оправдали ожиданий. Несмотря на годы учебы, создатели программы обнаружили, что, хотя они могли свободно читать и писать, им было трудно уверенно говорить, когда это было важнее всего: на работе, на встречах и в повседневной жизни. Разрыв между обучением в классе и реальной беглостью речи оказался больше, чем они себе представляли.

Praktika⁠⁠(открывается в новом окне) была создана, чтобы устранить этот пробел. Это приложение для изучения языков, которое помогает людям развивать беглость речи для реального общения через ежедневные разговоры с персонализированными ИИ-репетиторами, проводящими интерактивные уроки, ориентированные на конкретные цели. Среди пользователей — студенты, готовящиеся к экзаменам, специалисты, развивающие языковые навыки для работы, и иммигранты, строящие новую жизнь в другой стране.

По мере развития продукта Praktika перешла от одномодельной архитектуры к мультиагентной системе, разработанной для того, чтобы имитировать, как реальные репетиторы адаптируют уроки в реальном времени. 

Агент урока — это основной агент для общения, взаимодействующий с учащимися в качестве репетитора. Работая на базе GPT‑5.2, он объединяет личность репетитора, контекст урока, цели учащегося и недавние разговоры, чтобы проводить уроки, которые кажутся естественными и нестандартными. Именно здесь система начинает восприниматься как настоящий репетитор, а не как заранее заданный сценарий.

Работая непрерывно в фоновом режиме, агент прогресса учащегося отслеживает языковую успеваемость учащегося во всех его взаимодействиях. Используя GPT‑5.2, этот агент отслеживает беглость речи, точность, использование словарного запаса и повторяющиеся ошибки. Эти данные формируют непрерывный цикл обратной связи, который влияет как на поведение агента урока во время занятия, так и на долгосрочную стратегию обучения, позволяя учебному опыту естественно развиваться со временем.

Агент планирования обучения сосредоточен на формировании долгосрочного прогресса учащегося. Основываясь на индивидуальной цели обучения, система использует данные, полученные от агента прогресса учащегося, чтобы определить, что изучать дальше, как выстраивать последовательность навыков и какие занятия будут наиболее эффективными. Роль этого агента, работающего на базе GPT‑5 Pro, заключается в непрерывной адаптации плана обучения, чтобы прогресс оставался персонализированным, эффективным и соответствовал желаемому результату учащегося.

Все агенты имеют общий доступ к постоянному слою памяти, который хранит цели, предпочтения и прошлые ошибки учащихся. Вместо предварительной загрузки контекста Praktika извлекает память сразу после фиксирования речи учащегося: это гарантирует, что ответы будут основаны на наиболее релевантных и актуальных данных.

«Если учащийся будет чувствовать себя некомфортно, система может переключиться на совершенно другое упражнение», — поясняет Тураев. «Это в корне меняет опыт взаимодействия. Сеанс обучения становится гораздо более похожим на урок с живым репетитором.»

Чтобы обучение в разговорном формате казалось естественным, память должна функционировать так же, как в реальной жизни. Слой памяти Praktika извлекает релевантный контекст только после того, как учащийся заканчивает говорить. Это позволяет репетитору отвечать на то, что только что было сказано, а не генерировать ответ на предполагаемую фразу.

«Если ученик допускает ошибку в процессе говорения, репетитор реагирует именно на эту ошибку, а не на ту, которая была допущена вчера», — говорит сооснователь и генеральный директор Адам Тураев. «Эта разница во времени едва уловима, но именно она делает взаимодействие внимательным, а не механическим.»

Распознавание речи играет схожую роль. Учащиеся часто запинаются, начинают предложения заново и произносят слова неидеально. Praktika использует Transcription API для более надежной обработки фрагментированной речи и речи с акцентом по сравнению с традиционными системами, обученными на беглой речи. Это позволяет учащимся сосредоточиться на общении, не боясь совершать ошибки.

Вместе тайминг памяти и распознавание речи образуют единый цикл: система внимательно слушает говорящего, вспоминает нужный контекст и отвечает без промедлений.

Ранние версии продукта Praktika сочетали выразительные аватары, NLP на основе правил и первые модели davinci, но разговоры всё равно казались ограниченными. С выходом GPT‑3.5 команда совершила первый крупный прорыв.

«Впервые мы смогли объединить продвинутое понимание языка с выразительными, реалистичными аватарами», — говорит Адам Тураев «Разговоры перестали казаться заранее подготовленными. Они стали естественными, эмоциональными... настоящими.» 

Разработчики продолжали оценивать эффективность новых моделей для Praktika. По результатам внутренних оценок (процент прохождения ознакомительных уроков, удержание пользователей в первый день, переход с пробной версии на платную, отзывы пользователей) наиболее подходящей оказалась модель GPT‑4.1.

«GPT‑4.1 обеспечил нам наилучший баланс глубины рассуждений, эмоциональной точности и надежности», — говорит Тураев. «Модель поддерживает многоязычные разговоры и сложную логику обучения на том уровне качества, который нам был нужен, что значительно повышает качество сеансов общения».

Эти улучшения напрямую привели к результатам для пользователей и бизнеса. После внедрения новой системы долгосрочной памяти Praktika зафиксировала 24%-ное увеличение удержания пользователей в первый день и удвоила выручку всего за несколько месяцев.

С недавнего времени Praktika начала использовать модель GPT‑5.2 для обеспечения работы своей архитектуры. GPT‑5.2 теперь управляет основным агентом для общения, в то время как GPT‑5.2 Pro отвечает за рассуждения под надзором, а GPT‑5 mini поддерживает непрерывное отслеживание прогресса. Вместе эти модели позволяют системе вести параллельные рассуждения, обеспечивая баланс качества общения, педагогики и эффективности в масштабе.

Сегодня Praktika поддерживает миллионы учащихся на девяти языках; планируется добавление новых языков. С имеющейся агентной основой, Praktika теперь сосредоточена на расширении возможностей ИИ-репетитора в понимании, запоминании и создании вместе с каждым учащимся.

«Мы не просто преподаем языки», — делится Тураев. «Мы создаём ИИ, который помогает людям уверенно использовать иностранные языки в реальном мире.»