Transcription
Так, ребят, я сразу предлагаю удалить этот n8n, либо n8n. Сегодня, хотя какая разница, как он называется, мы его больше использовать не будем. Мы все вместе перейдём сейчас дружно на новый конструктор от ChatGPT, либо от компании OpenAI, который называется Agent Builder.
В этом видео, хотя нет, ребят, давайте, наверное, всё же сначала ознакомимся и не будем принимать каких-то поспешных выводов, кричать во всём интернете, что всё, n8n больше не нужен, у нас есть новый инструмент Agent Builder, который намного круче. Мы просто сегодня познакомимся с этим новым инструментом, посмотрим, насколько он хороший, посмотрим его основные функции, в чём его преимущество Agent Builder по сравнению с тем же там n8n, либо какими-то другими инструментами, который позволяет даже не программистам создавать полноценных AI-агентов.
Окей, значит, если вы всё ещё не понимаете, о чём в этом видео идёт речь, смотрите, буквально несколько часов назад компания OpenAI представила своего, свой конструктор, на что-то наподобие n8n, либо n8n конструктор для создания, э-э, агентов. Визуально он немножко иначе выглядит, то есть вот его интерфейс, мы сейчас в него перейдём, с ним познакомимся. Но прежде всего, я бы хотел просто посмотреть и почитать вообще, что говорит сам OpenAI о своём, о своём новом конструкторе Agent Builder.
В интернете вы сейчас буквально там несколько, в течение нескольких дней, вы 100% будете натыкаться на обложки на YouTube, что всё, нахрен удаляю, убираю. На самом деле, я потестил, инструмент интересный, но пока Agent Builder всё ещё сырой. Я напоминаю, что, например, инструмент либо сервиса n8n, либо n8n, он в течение нескольких лет создавал те самые автоматизации, уже после того, как у него была там, было своё небольшой комьюнити, у него были свои пользователи, они добавили функцию и агентов, и после этого их сервер взорвался. То есть, у них сначала были инструменты для автоматизации, дальше они к этим инструментам для автоматизации добавили и агентов, и только после этого интернет просто взорвался теми возможностями, которые есть в n8n.
Здесь же немножко по-другому идёт. То есть, у компании OpenAI изначально был AI-агент, LLM-модель. Сейчас они решили, наверное, захватывать более, а-а, большее количество рынков и, соответственно, выкатили ту самую Agent Builder. Значит, смотрите, визуально собираете, отображаете, экспортируете многошаговые рабочие процессы агентов из Playground. То есть, они это называют Playground. А-а, смысл, значит, конструктор агентов, составление узла, работа с узлами, с нодами для создания агентов. Необходимо сделать три основных этапа. Конечно же, разработать, разработать рабочий процесс в Agent Builder. Вот этот рабочий процесс мы сейчас к интерфейсу перейдём. Дальше, значит, опубликовать свой рабочий процесс, этот объект с идентификаторами и версией.
А, сразу скажу, что здесь есть несколько ограничений. И вот по моим тестам, тот самый агент-строитель, агент-билдинг, он хорошо будет взаимодействовать как раз с n8n, потому что у n8n, либо n8n, есть большое количество нод, узлов, инструментов, сервисов, которые к нему уже подключены. Здесь же немножко функционал страдает, но есть тоже свои преимущества, свои возможности.
Значит, дальше, значит, вы выставляете узлы, создание рабочего процесса. То есть, примерно всё то же самое, как в n8n. Шаблоны, примеры. Причём, даже на стартовой странице есть уже несколько шаблонов. То есть, когда мы будем переходить к воркфлоу, мы сможем увидеть, что здесь есть обогащение данных, помощник по планированию, обслуживание клиентов, вопросы и ответы по структурированным материалам, сравнение документов, помощник по внутренним зданиям. То есть, они не просто выкатили, они ещё показали несколько шаблонов.
Значит, я буду прыгать в этом видео с нескольких, э-э, с нескольких автоматизаций. Где-то у меня будет белый интерфейс. Это связано с тем, что, а-а, этим инструментом, то есть, этот инструмент мы сможем опубликовать и работать с ним только в том случае, либо работать в превью, только в том случае, если у нас верифицирован аккаунт OpenAI. Как у меня один профиль в OpenAI верифицирован, второй нет. Поэтому я буду скакать и показывать разный инструмент. У меня просто в чёрном интерфейсе ближе, а второй я держу белым для того, чтобы не запутаться, где у меня какой аккаунт. То есть, белый у меня верифицирован, белый аккаунт, чёрный у меня не верифицирован, чёрный аккаунт. Причём, процессор верификации, он не сложный, даже подходит под русский заграничный паспорт. Я отправлял свой русский паспорт, и процесс верификации занял, по-моему, что-то, я уже не помню, 16 или 18 часов. То есть, через 18 часов мне подтвердили аккаунт, подтвердили личность, и всё, у меня стал верифицирован аккаунт. Но я всё же несколько аккаунтов держу между собой для того, чтобы понимать, что где есть.
Окей, значит, дальше, значит, что у нас есть? То есть, у нас визуальный интерфейс, у нас есть те же самые ноды, узлы, есть отладка, есть инструмент безопасности. Это очень классный, кстати, инструмент. И дальше, значит, э-э, информация о том, как запустить, запустить э-э Agent Builder. Для того, чтобы его запустить, нам необходимо перейти на сайт platform.openai.com, после этого перейти в раздел Agent Builder, ов, то есть, здесь есть агент, Agent Builder, и нажать на кнопку Open Agent Builder. Мы тут же попадаем, соответственно, в такой интерфейс. Так как этот аккаунт не верифицирован, он мне не предлагает сразу же. А, нет, всё же предлагают те же самые шаблоны, которые уже есть. Единственное, здесь, так как инструмент выкатили буквально несколько, не знаю, часов назад, здесь нет того самого большого комьюнити, как в n8n, либо n8n, в с помощью, где можно что-то, где-то подсмотреть, где-то можно купить у кого-то шаблон, где-то воспользоваться теми наработками. Здесь база будет создаваться ещё очень-очень долго.
Дальше, значит, мы создаём шаблон, либо можем посмотреть те шаблоны, которые уже выставлены. Ну, давайте начнём с нового шаблона. Я, например, хочу посмотреть, э-э, хочу создать себе шаблон. Значит, здесь визуально интерфейс выглядит примерно чем-то похож. То есть, мы выставляем узлы, ноды, можем их таким образом редактировать. Здесь есть, значит, несколько вариантов работы. То есть, первый - это AI Agent. То есть, это тот самый AI Agent, э-э, в который по умолчанию используются только инструменты от ChatGPT. То есть, LLM-модели от ChatGPT, например, пятёрка, пятёрка про, а, пять мини, пять код, четыре, один, четыре, один мини. То есть, мы сюда какие-то дополнительные инструменты, например, вот Claude, Gemini, который, а-а, с которой решают какие-то более, ну, какие-то решают другие задачи, мы сюда добавить, к сожалению, не можем.
Значит, есть "Конец". То есть, есть конец шаблона. Это то, что, а-а, что будет происходить, когда, соответственно, процесс автоматизации закончится. Либо мы можем даже выставить дальше инструменты логические и какие-то инструменты логически завершить. То есть, для того, чтобы дальше процесс не выполнялся, это тоже можно сделать. Значит, и есть "Записи". То есть, те самые заметки, ноды записи, которые мы можем добавлять к своим шаблонам.
Значит, дальше, значит, сами агенты. Дальше, значит, здесь есть несколько классных инструментов, которые мне понравились. Например, инструмент File Search. Инструмент File Search позволяет нам создавать тех самых RAG-агентов. Причём, здесь это реализовано очень круто и удобно. То есть, мы можем векторизированную базу данных создавать непосредственно из интерфейса, прямо и прям сюда подгружать документы. Смотрите, они создали свой Vector Store, то есть отдельный инструмент для векторов. Мы можем перейти в этот Vector Store Store и прямо в этом Vector Store Store, без каких-либо дополнительных инструментов, просто подгрузить те документы, которые нам необходимы. Я уже тестировал несколько Vector Store, то есть создавал свой YouTube Vector Store. Тест. Всё, что нам необходимо сделать, это нажать на кнопку, сейчас покажу, вот это вот "Create". Заходим в Vector Store, нажимаем "Create", и сюда, здесь пишем название этого Vector Store, например, там "Demo", "Demo YouTube". Да, то есть, создали Vector Store, получили идентификатор этого Vector Store. Мы можем этот идентификатор скопировать. Сейчас мы с вами ещё попробуем этот идентификатор использовать на разных аккаунтах. То есть, можно ли делиться этим Vector Store с другими там своими друзьями, знакомыми, например. Вот. Дальше мы вставляем этот идентификатор сюда. Единственное, он почему-то копируется с пробелом, и всё. То есть, у нас полноценный Vector Store сюда подгружен. Здесь же, для того, чтобы добавить какие-то документы, мы в добавляем вот это "Files", то есть, добавляем файлы, которые нам необходимы. Например, я хочу добавить файлы, не знаю, там, по Redis, а-а, субтитры к своему какому-либо видео. Например, давайте, ммм, субтитры по какое интересное видео в конце последнего мы запускали, вот по TikTok, да, вот эти вот субтитры. Я, например, добавляю сюда описание. То есть, все те слова, которые я говорил в этом видео, я просто добавляю сюда. Нажимаю "Добавить". Всё, теперь у меня в загружен векторном, а-а, размещение загружены загружены те файлы того видео, которое мне необходимо. И по этому идентификатору я могу общаться со своими, то есть, я сохранил базу данных и могу общаться со своим агентом и агентом по этой базе данных.
Давайте сразу же проверим, работает ли её возможность делиться этим Vector Store с другими пользователями, с другими, с другими аккаунтами. Я нажимаю здесь, на верифицированном аккаунте, также вектор в создании шаблона, выбираю File Search и ищу векторный магазин. Так, единственное, пробел нет. Видите, он говорит, что это не твой Vector Store, поэтому ты здесь, э-э, его использовать не можешь. То есть, мы не можем делиться. Это уже интересно. Значит, э-э, хорошо. Э-э, Vector Store мы загрузили, и теперь, ммм, здесь нам необходимо сделать, э-э, прописать описание, да. Э-э, напишите "File Search input use". Можно, в принципе, наверное, и не прописывать это описание, он сам его добавил.
Окей, следующий инструмент, который также есть, это этот инструмент называется "Guardrails". Не знаю, правильно, неправильно я его произношу. Смысл этого инструмента такого инструмента, кстати, нет в n8n, n8n. Он есть здесь. Значит, в чём смысл этого инструмента? Это, знаете, это словно такой блокератор, который не позволяет выполнять, запускать процесс, если не выполнены определённые условия. Это не их, то есть, это не логическая связь, а это именно инструмент, это именно инструмент либо нода для, э-э, для нашей автоматизации. Значит, смотрите, мы можем вот "Start", "Start" процесса. В "Start" процесса мы задаём, что будет, э-э, являться началом. Чуть дальше об этом поговорим. Значит, э-э, "Guardrails" - инструмент, в котором есть, а-а, различные, различные параметры. Вроде бы выглядит там как "Действие" и "Произошедшая ошибка". Но если мы зайдём в каждый из инструментов, то мы здесь увидим. Смотрите, что это, что, что, что этот инструмент делает? Он позволяет не запускать либо останавливать процесс при выполнении определённых условий. Например, человек в чате написал своё имя. Мы не подписывали как бы закон, а-а, либо мы не подписывались с ним о том, что он должен, а-а, идентифицировать себя, для того, чтобы эта информация не попала в нашу LLM-модель, не попала в базу данных, не попала в куда-нибудь ещё. Мы можем, соответственно, остановить выполнение процесса при выполнении определённого условия. Например, человек написал имя. Нам имя не нужно. Соответственно, мы говорим: "Мне что, если он напишет имя, мы должны остановить процесс". Если он напишет свою электронную почту, расположение IP-адреса, да, то сегодняшний номер телефона, URL, международный банковский счёт, криптовалютный кошелёк, номер медицинской лицензии. То есть, здесь большое количество ограничений, которые мы можем включить, либо вообще сразу же включить все ограничения. И если будет происходить какое-то действие, например, мы будем человеку отправлять письмо, что: "Слушай, да, ты написал свои данные, пожалуйста, удали их и задай вопрос снова". То есть, у нас появляется выбор. Очень сильно начинает заморачиваться по поводу конфиденциальных данных. Поэтому, если он написал, это действие, у нас идёт процесс, процесс там ошибки, и мы можем, соответственно, написать здесь какое-то письмо, либо вообще полностью там остановить, остановить выполнение этого процесса. То есть, в качестве ноды мы можем выбрать "End", то есть, всё, процесс будет остановлен, как бы движения дальше не будет. И таких возможностей вот в "Guardrails" очень большое количество. То есть, здесь есть и модерация. То есть, э-э, если там идут какие-то оскорбления, да, мы можем тоже остановить. Мы можем включить все категории, настроить определённые категории. То есть, насчёт этого здесь, конечно, круто.
А дальше, значит, "LLM Brick" - это у нас возможности выхода. То есть, у нас как это, ChatGPT. То есть, мы здесь выбираем там ChatGPT, он должен проанализировать ответ человека и сказать, на сколько процентов, очень сложно, да, а-а, на сколько процентов он уверен, что здесь пытаются перейти правила безопасности вот искусственного интеллекта. Я, к сожалению, не смог протестировать эту ещё штуку, но мне кажется, здесь вам интересно. То есть, здесь есть уровень галлюцинации. То есть, когда мы видим, что пытаются обвести нашего легенда заблуждение, либо он может сейчас заглюционировать, мы также можем остановить процесс, либо выполнить какое-то действие, например, написать: "Слушай, да, у нас там сейчас возникли проблемы". То есть, он перед ответом, вот это вот ограждение "Guardrails", мы можем выставить и проверять, насколько, а-а, насколько с какой долей вероятности, с какой, какая доля уверенности в том, что этот ответ отвечает на тот конкретный запрос, который приходит. То есть, идёт полноценная проверка ответа. Причём, это вот в таком, в такой одной ноте зашито такое большое количество возможностей, хотя можно было разделить эти ноды там на несколько штук. Хорошо, значит, инструмент "Guardrails", давайте удалим.
Дальше, инструмент "MCP". То есть, это тот самый MCP-сервер, о котором я пока не снял ни одно видео, но всё планирую это сделать. MCP-сервер, по сути, это и есть те самые инструменты, которые есть в n8n. Нам просто необходимо выбрать либо добавить те инструменты, которые нам необходимы. Например, мы можем сюда добавить Gmail, календарь, Google календарь, инструменты от Google, инструменты от Microsoft. Мы можем добавить Store, онние сервиса Zapier. Не добавили, а Make. И n8n, либо Make, они ещё не добавили. Её очень тоже интересно, хотя было бы удобно, если бы запрос отправлялся как раз, то есть, э-э, агент отвечал именно вот здесь, именно через автоматизацию от OpenAI, а дальше отправлял всё это в n8n. Но я думаю, что в будущем они добавят. Плюс, есть возможность добавить сюда свой собственный MCP-сервер, который работает также через API и делает запрос на Store, онние ресурсов. Что мне здесь понравилось, что, например, инструменты от Google и от Microsoft, они подключаются буквально там в один клик. Мы добавляем в свой токен, а не как в n8n, даём отдельно каждому инструменту разрешения на то, чтобы он выполнял либо не выполнял те самые действия. Но и в MCP, в этом его и преимущество, что он работает быстро и способен делать запрос к определённым серверам. Как эти серверы добавить? Всё, что нам необходимо, это вот перейти сюда, получить токен от, в данном случае, от Google для этого инструмента, и соответственно, пройти верификацию. Всё, ничего сложного нет. Необходимо просто найти то, что у нас в данном, как бы, для данной задачи интересует. Ну, на крайний случай, можно спросить у ChatGPT, где найти, соответственно, этот аутентификацию через MCP-сервер.
Хорошо, значит, э-э, дальше есть логические действия "If", "Will" и "User Role". Но это обычные логические действия. "If" - это у нас, да, когда, э-э, это там "правда", "ложь", и остальные ноды там выполняют те же примерные действия.
Значит, что нас интересует больше всего, конечно же, это "Agent". То есть, что они сюда внедрили под капот. Мы здесь его можем там переименовать, как нам удобно, например, сделать там "Telegram". Дальше, значит, мы там можем прописать инструкцию. То есть, с системой написания промтов, инструкция, она практически ничем не отличается от Make. То есть, мы прописываем инструкцию, что мы хотели, чтобы наш, э-э, агент выполнял. Это системная инструкция. Также есть "User Prompt". То есть, всё, что приходит от к этому агенту, здесь мы просто прописываем вот в таком вот формате, варианты, как, а, в таком вот формате данные, например, что это "User" и пришли такие-то данные. Добавляем, а, контекст, добавляем, что это текстовый вариант контекста, и дальше закрываем, соответственно, параметры. То есть, немножко всё же каких-то, какие-то данные по программированию здесь нужны. Я вот в таком базовом варианте, что здесь будет приходить ему текста от юзера, и ты, соответственно, должен этот текст отработать.
Дальше, значит, а-а, сохранение и Store. Ии, то есть, все те же инструменты, которые есть в Make, Agent. То есть, есть "User Prompt", есть "System Prompt". То есть, что пришло от человека, что тебе нужно сделать. Есть ли у тебя память? И здесь память по умолчанию включена. Мы её можем отключить. И модель, то есть, какая LLM-модель. Здесь только ChatGPT, все варианты LLM-модели от ChatGPT. Также есть возможность рассуждений. То есть, если мы выставляем уровень нас рассуждений. И э-э, "Output Format". "Output Format" и инструменты. Сейчас тоже, ну, инструменты - это все те же инструменты, которые здесь есть. Например, "Client Tools". То есть, какие-то по дополнительные инструменты от нас. То есть, мы сюда можем ввести код, например, вот нажать, а-а, "Generate" либо отредактировать код, либо ввести вручную какой-то код. Это грубо говоря, наверное, нода HTTP Request, где мы можем добавить запросы каким-то Store, онним ресурсам. Нажимаем после этого "Add", и у нас появляется этот инструмент. Также есть инструмент MCP-сервер. То есть, запрос в те MCP, которые здесь есть по умолчанию, либо добавлять свой сервер. Дальше, значит, есть возможность поиска в интернете "Web Search". То есть, мы здесь детально прописываем, какие, что ты, где ты должен искать. Дальше, значит, мы прописываем страну, по которой ты должен искать. Мы прописываем регион, да, в этой стране. То есть, когда мы выберем страну, "Edit Region" автоматически подтянется. Ну, давайте, не знаю, что "US" да, выберем, чтобы он сейчас не ругался. Штат, Сити, города. Можем здесь всё прописать. И размер контекстного окна, да. Вот выбираем, например, "Medium" либо "Large". И мы ищем последнюю информацию, либо мы вообще ищем полностью всю информацию, переключая на "Dream Team Cat". Хорошо. После этого нажимаем "Add", и у нас добавляется новый инструмент.
Дальше, значит, а-а, инструмент также есть "File Search". Это тот самый инструмент для работы с векторной базой данных. То есть, мы сюда можем с "Vector Search" и прописать тот вектор, ту векторную базу данных, например, которую мы с вами создали до этого. Всё, он видит, что здесь векторная база данных. Говорим: "Окей", и у него автоматически уже подключена векторная база данных. Да, немножко легче с одной Store, онные, да, то есть, не нужно в эти векторные базы данных что-то добавлять, сохранять. И а-а, инструмент будет добавляться таким образом. А-а, большее количество настроек. Эм, большее количество настроек требует, там, например, сам, или требует верификации. Но здесь интересен вот этот вот раздел, называется он "Output Format". То есть, формат выхода. Например, если мы этого OpenAI агента будем подключать к своему n8n, то мы можем сделать формат вывода такой, как как нам необходимо. Например, формат JSON, и здесь прописать, что мы хотим получить в ответ, в ответе от этого агента. Либо формат виджета. И здесь самое интересное. То есть, мы можем прямо здесь написать, создать отдельный виджет прямо в интерфейсе ChatGPT. Создать виджет через сервис, вот "Widget Builder". Прописать, что мы хотим. То есть, мы, например, не знаю, там, э-э, агента по, а-а, погоде, да, по погодного, либо по ставкам каким-нибудь, ставкам. Мы можем создать необходимые виджеты, и он нам пропишет, а-а, виджет интерфейс, да, вот "Open Widget Editor", "Widget Interface", который мы можем вот здесь вот скопировать, "Load", и вот сюда вот подгрузить. И ответ вот "Upload", подгрузить. И нам ответы от ChatGPT будут выдаваться вот в таком формате. Причём, это можно сделать вручную, да, вот мы здесь прописываем. То есть, мы здесь прописываем, например, мне нужен виджет, чтобы там была какая-то картинка, ну, либо с помощью голоса, либо с помощью текста. Всё это прописываем, и дальше у нас ответ от ChatGPT, вот и агента будет как раз вот в таком вот формате, а-а, со статистикой там данных. Да, мне кажется, очень удобно и интересно. Такого тоже нет. "Player Card". Вот в данном случае, этот виджет называется, и мы можем выбрать. То есть, мы можем визуально создать красивый виджет, например, для отправки по электронной почте. Добавить сюда ответ, ответ, ой, MCP-сервер от Gmail. Удобно, да, удобно и визуально привлекательно. В принципе, всё, да, по основным настройкам, как э-э, это с этим агентом можно работать.
У меня здесь, без верифицированного аккаунта, работать с ним не получится. Поэтому я перехожу уже верифицированный аккаунт, и здесь у меня появляются дополнительные инструменты. Давайте сейчас "File Search" удалим. Значит, э-э, n8n и агент. Значит, здесь какой-то базовый промт, и мы можем с ним прямо здесь, вот в интерфейсе взаимодействовать и общаться. Так, я только удалил, а и агент. Здесь какой-то, давайте базовый промт, и здесь можем нажать уже "Preview". То есть, на основном аккаунте того самого превью нету, потому что здесь есть, здесь нужна верификация. Но мы можем опубликовать, соответственно, наш, сохранить этот шаблон, назвать его каким-то образом, и взаимодействовать с ним и поделиться им там с кем угодно. Добавить, например, домен и общаться с ним, вот через "Chat Kit". "Chat Kit" - это возможность подключить либо дать доступ к этому агенту без знаний программирования. Как это реализуется на практике, я пока вам не скажу, потому что я в этом ещё не разбираюсь. Хорошо, значит, ну, либо загрузить на свой собственный сервер. Здесь вся информация о том, какой код необходимо разместить на свой собственный сервис, сервер, она и есть. Есть, но чтобы пообщаться с этим агентом, мы можем сделать это здесь. "Привет, ты кто?" Да. "Привет, ты кто?" Ну, странно, конечно, задавать вопрос: "Привет, ты кто?". Версия ChatGPT 5.0. Э-э, и вот он отвечает: "Привет, я виртуальный помощник, могу отвечать на вопросы, искать обычную информацию, помогать с учёбой". Окей, давайте посмотрим, как он будет отвечать в формате виджетов, да. Например, вот выбираем "Tools", выбираем "Widget", да, формат ответа. А, вот, виджет создаём какой-то, либо скачиваем тот виджет, который есть. Нажимаем, например, "Upload". Это вот "Player Configure". "Привет, дай статистику Майкла Джордана". Сейчас посмотрим, сработает ли ответ, сработает ли наш виджет. И сейчас и агент чуть дольше он будет строить, соответственно, этот инструмент. И он начинает, соответственно, строить. Вот статистика. Виджет сработал криво, потому что слишком большое количество статистики, слишком большое количество данных, и в итоге ответ получился вот таким вот образом. Причём, ещё можно даже перейти, по-моему, по ссылке и посмотреть. Значит, очки за. То есть, отредактировать его ответ, полноценный. Но это здесь нужно уже более-менее разбираться.
В принципе, я бы, наверное, хотел закончить уже это видео, потому что у нас есть какие-то свои инструменты, есть свои преимущества, есть свои недостатки, есть работа с базой данных. Но на сегодняшний день этот инструмент, на мой взгляд, ещё очень сырой. Поэтому я сейчас достану из корзины мой n8n, который я удалил в самом начале, и продолжу им пользоваться. Но совместно я буду всё же, наверное, пытаться соединять для решения определённых задач. Был даже Agent Builder с n8n. Я думаю, совсем скоро у них появится какая-то связь между собой, взаимодействие, потому что и n8n захочет подключить себе такую возможность. Я думаю, что они подключат, и для OpenAI это будет тоже большое внедрение в то сообщество n8n, которое сегодня есть на мировом рынке.
Ребят, я надеюсь, что это видео было вам полезно. Обязательно подписывайтесь на канал, подписывайтесь на Telegram-канал, подписывайтесь, переходите по первому закреплённому сообщению под этим видео для того, чтобы скачать, например, шаблон n8n, скачать инструкции по работе с искусственным интеллектом. С вами был Игорь Зуевич. Пока.