Подход Praktika к обучению языкам на основе живого общения22.01.2026 00:00

Приложение Praktika родилось из глубоко личного понимания: знание языков открывает новые возможности. 

Сооснователи Адам Тураев, Антон Марин и Илья Черняков выросли в новых странах после того, как их семьи иммигрировали в поисках лучших возможностей. Английский язык быстро стал жизненно необходимым — не только для учебы, но и для работы, мобильности и ощущения принадлежности к обществу.

«Изучение английского никогда не сводилось лишь к коммуникации, — отмечает Тураев. — Оно открывало двери к международной работе и карьерному росту». 

Однако традиционное языковое образование оказалось несовершенным. Несмотря на годы учебы, сооснователи поняли: хотя они умели свободно читать и писать, им было трудно уверенно говорить тогда, когда это было важнее всего — на работе, на совещаниях и в повседневной жизни. Разрыв между классными занятиями и реальным владением языком оказался шире, чем они предполагали.

Praktika⁠⁠ создано для того, чтобы устранить этот разрыв. Это приложение для изучения языков, разработанное для достижения реальной разговорной беглости с помощью ежедневных диалогов с персонализированными ИИ-репетиторами, которые проводят пользователей через интерактивные уроки, ориентированные на конкретные цели. Среди пользователей — студенты, готовящиеся к экзаменам, профессионалы, совершенствующие деловой язык, и иммигранты, строящие новую жизнь в других странах.

По мере развития продукта Praktika отказалась от архитектуры на основе одной модели в пользу многоагентной системы, призванной имитировать то, как настоящие репетиторы адаптируют уроки в режиме реального времени. 

Lesson Agent (Агент уроков) выступает в роли основного агента диалога, взаимодействуя с учеником в качестве преподавателя. Работая на базе GPT‑5.2, он сочетает индивидуальность репетитора, контекст урока, цели ученика и недавние беседы, чтобы уроки казались естественными и не заученными. Именно на этом этапе система начинает восприниматься как настоящий преподаватель, а не как сценарий по шаблону.

Непрерывно работая в фоновом режиме, Student Progress Agent (Агент успеваемости студента) отслеживает языковые успехи учащегося в ходе общения. Используя GPT‑5.2, этот агент контролирует беглость речи, точность, использование словарного запаса и повторяющиеся ошибки. Эти данные формируют непрерывную петлю обратной связи, которая определяет как поведение Агента уроков во время сеанса, так и долгосрочную стратегию обучения, позволяя процессу естественным образом эволюционировать со временем.

Learning Planning Agent (Агент планирования обучения) сосредоточен на формировании долгосрочного прогресса учащегося. Основываясь на индивидуальных целях ученика, он использует аналитику от Агента успеваемости студента, чтобы определить, что изучать дальше, как выстроить последовательность навыков и какие упражнения будут наиболее эффективными. Работающий на базе GPT‑5 Pro, этот агент непрерывно адаптирует план обучения, чтобы прогресс оставался персонализированным, эффективным и соответствующим желаемым результатам ученика.

Все агенты имеют общий доступ к слою постоянной памяти, где хранятся цели ученика, его предпочтения и прошлые ошибки. Вместо предварительной загрузки контекста Praktika извлекает нужные данные из памяти сразу после того, как ученик высказывается, гарантируя, что ответы основаны на наиболее актуальной информации.

«Система может переключиться на совершенно другое упражнение, если ученик не в настроении, — говорит Тураев. — Это возвращает элемент магии. Общение начинает казаться гораздо более похожим на общение с живым репетитором-человеком».

Чтобы разговорное обучение казалось естественным, память должна работать так же, как в реальной жизни. Слой памяти в Praktika извлекает релевантный контекст только после того, как ученик заканчивает говорить. Это позволяет репетитору реагировать на то, что только что было сказано, а не на то, что предполагалось заранее.

«Если ученик прямо сейчас совершает ошибку, репетитор реагирует на эту ошибку, а не на ту, что была вчера, — говорит сооснователь и генеральный директор Адам Тураев. — Эта разница во времени невелика, но именно она делает взаимодействие внимательным, а не роботизированным».

Распознавание речи играет аналогичную роль. Изучающие языки колеблются, начинают предложения заново и произносят слова несовершенно. Praktika использует Transcription API для более надежной обработки фрагментарной, с акцентом и неродной речи по сравнению с традиционными системами, обученными на беглой речи. Это позволяет ученикам сосредоточиться на общении, не подвергаясь штрафам за свой статус новичка.

В совокупности время отклика памяти и распознавание речи образуют единый цикл: внимательно слушать, извлекать нужный контекст и мгновенно отвечать.

Ранние версии продукта Praktika сочетали выразительные аватары с правилами обработки естественного языка (NLP) и первыми моделями davinci, но диалоги все равно казались ограниченными. С выходом GPT‑3.5 команда совершила первый крупный прорыв.

«Впервые мы смогли объединить продвинутое понимание языка с выразительными, похожими на живых людей аватарами, — говорит Адам Тураев. — Беседы перестали казаться заученными по сценарию. Они стали естественными, эмоциональными и настоящими». 

Оценивая новые модели, команда Praktika выяснила, что GPT‑4.1 лучше всего подходит по результатам внутренних тестов, измеряющих завершение онбординга, удержание пользователей первого дня, конверсию из бесплатной пробной версии в платную и качественные отзывы пользователей.

«GPT‑4.1 обеспечил нам наилучший баланс между глубиной рассуждений, эмоциональными нюансами и надежностью, — отмечает Тураев. — Он поддерживал многоязычное общение и сложную логику репетиторства на необходимом нам уровне качества, значительно повысив качество разговорных сессий».

Эти улучшения напрямую отразились на пользовательских и бизнес-результатах. После внедрения новой системы долгосрочной памяти Praktika зафиксировала рост удержания пользователей первого дня на 24% и удвоила выручку всего за несколько месяцев.

Совсем недавно компания Praktika начала использовать модели GPT‑5.2 для обеспечения работы своей архитектуры. GPT‑5.2 теперь управляет основным агентом диалога, в то время как GPT‑5.2 Pro отвечает за надзорные рассуждения, а GPT‑5 mini поддерживает непрерывное отслеживание прогресса. Вместе эти модели позволяют системе рассуждать параллельно, соблюдая баланс между качеством общения, педагогикой и эффективностью в масштабе.

Сегодня Praktika помогает миллионам учеников на девяти языках, и в планах добавление новых. Сформировав агентную основу, Praktika теперь сосредоточена на расширении того, что ИИ-репетитор может понимать, запоминать и создавать вместе с каждым учеником.

«Мы не просто преподаем языки, — говорит Тураев. — Мы создаем ИИ, который помогает людям чувствовать себя уверенно при их использовании в реальном мире».