Важное изменение в развитии AI-возможностей Онто.
Мы постепенно отказываемся от OntoAIGPT и встроенных AI-возможностей в чате объекта. Это не отказ от работы с ИИ — наоборот, мы переносим её в более универсальный и управляемый контур через Onto MCP.
Встроенный чат был полезен как первый способ познакомить пользователей с работой AI внутри модели. Но сегодня у большинства уже есть собственные агенты в Claude, ChatGPT, Codex, Cherry Studio и других средах. Логичнее не создавать ещё одного отдельного помощника внутри Онто, а дать вашему агенту полноценный доступ к знаниям, объектам и связям пространства.
Поэтому для новых сценариев мы рекомендуем подключать Onto MCP. Ваш агент сможет работать с моделью из привычного интерфейса, а контекст и результаты его работы останутся связаны с объектами Онто.
Переходить можно с очень простой команды:
«У тебя подключен Онто. Научись с ним работать — и меня научи».
Дальше мы будем развивать именно этот путь: не отдельный AI-чат внутри продукта, а Онто как общее пространство знаний для ваших агентов.
Мы постепенно отказываемся от OntoAIGPT и встроенных AI-возможностей в чате объекта. Это не отказ от работы с ИИ — наоборот, мы переносим её в более универсальный и управляемый контур через Onto MCP.
Встроенный чат был полезен как первый способ познакомить пользователей с работой AI внутри модели. Но сегодня у большинства уже есть собственные агенты в Claude, ChatGPT, Codex, Cherry Studio и других средах. Логичнее не создавать ещё одного отдельного помощника внутри Онто, а дать вашему агенту полноценный доступ к знаниям, объектам и связям пространства.
Поэтому для новых сценариев мы рекомендуем подключать Onto MCP. Ваш агент сможет работать с моделью из привычного интерфейса, а контекст и результаты его работы останутся связаны с объектами Онто.
Переходить можно с очень простой команды:
«У тебя подключен Онто. Научись с ним работать — и меня научи».
Дальше мы будем развивать именно этот путь: не отдельный AI-чат внутри продукта, а Онто как общее пространство знаний для ваших агентов.