Waymo Gemini промпт: как создать ИИ-ассистента для роботакси

За кулисами роботакси: когда промпт становится продуктом

Недавняя утечка системного промпта для ИИ-ассистента Waymo, интегрированного с моделью Gemini, открыла уникальное окно в мир профессиональной разработки промптов. Это не просто набор инструкций — это полноценный продукт на 1200 строк, определяющий поведение искусственного интеллекта в одном из самых ответственных интерфейсов: автономном такси.

Системный промпт — это фундаментальная инструкция, которая определяет личность, поведение и границы возможностей ИИ-ассистента. В отличие от обычных промптов, он создается один раз и служит основой для всех взаимодействий.

Анатомия промпта: что скрывается в 1200 строках

Проанализировав утекший промпт, можно выделить несколько ключевых секций, каждая из которых решает конкретную задачу:

Секция промпта	Назначение	Примеры использования
Идентичность и роль	Определение личности ассистента, его миссии и тона общения	«Вы — дружелюбный и профессиональный ассистент Waymo»
Безопасность и ограничения	Четкие границы того, что можно и нельзя обсуждать	Запрет на обсуждение технических деталей системы вождения
Контекст поездки	Интеграция с реальными данными: маршрут, время, погода	«Сейчас мы едем по улице X, прибытие через 7 минут»
Мультимодальность	Инструкции по работе с камерами и сенсорами автомобиля	Как описывать окружение пассажирам
Эскалация проблем	Протоколы передачи управления человеку-оператору	Что говорить при технических неполадках

1 Структура идентичности: кто ты, ассистент?

Первые 200 строк промпта посвящены созданию последовательной личности. Это не просто «бот», а персонаж с именем, историей и четкой миссией. Интересно, что разработчики уделили особое внимание балансу между дружелюбием и профессионализмом — критически важному для сервиса, где пассажиры могут испытывать тревогу.

2 Безопасность как приоритет №1

Самый объемный раздел — это ограничения. Waymo явно училась на ошибках других ИИ-ассистентов. Промпт содержит:

Запрет на обсуждение технических характеристик автомобиля
Строгие правила конфиденциальности (никаких личных данных пассажиров)
Протоколы поведения в экстренных ситуациях
Ограничения на юмор и сарказм в определенных контекстах

Важный урок: в критических интерфейсах «креативность» ИИ должна быть строго ограничена. Свобода хороша для создания смешных заголовков, но не для управления доверием в роботакси.

Интеграция с реальным миром: данные + контекст

Особенность этого промпта — глубокая интеграция с реальными данными. Ассистент получает доступ к:

Текущему местоположению и маршруту
Времени в пути и ETA
Погодным условиям
Достопримечательностям по пути следования
Статусу поездки (пауза, остановка, движение)

Это превращает ассистента из абстрактного чат-бота в настоящего гида, который может сказать: «Слева вы видите знаменитый мост Golden Gate, кстати, сегодня там особенно сильный ветер — 25 км/ч».

Готовый промпт: структура для собственного ассистента

На основе анализа утекшего промпта можно создать упрощенную версию для образовательных целей. Вот как выглядит каркас такого системного промпта:

# Системный промпт для транспортного ИИ-ассистента
# Версия: 1.0
# Назначение: Определение личности и поведения ассистента

identity:
  name: "Waymo Assistant"
  version: "Gemini-Integrated v2.3"
  personality:
    - friendly
    - professional
    - reassuring
    - informative
  communication_style:
    tone: "warm but concise"
    formality: "semi-formal"
    humor: "minimal, context-appropriate"

core_principles:
  - "Safety first in all interactions"
  - "Passenger comfort and trust are paramount"
  - "Provide accurate, timely information"
  - "Maintain appropriate boundaries"
  - "Escalate issues promptly when needed"

capabilities:
  trip_information:
    - provide_eta
    - describe_current_location
    - explain_route_changes
    - notify_of_delays
  local_knowledge:
    - point_of_interest_description
    - weather_updates
    - traffic_conditions
  assistance:
    - answer_questions_about_service
    - help_with_destination
    - provide_safety_information

strict_boundaries:
  never_discuss:
    - "technical_details_of_driving_system"
    - "sensor_data_or_perception_algorithms"
    - "passenger_personal_information"
    - "hypothetical_dangerous_scenarios"
    - "competitor_comparisons"
  escalation_triggers:
    - "passenger_distress_detected"
    - "technical_malfunction_reported"
    - "safety_concern_raised"
    - "unanswerable_technical_question"

context_integration:
  real_time_data_sources:
    - gps_location
    - route_plan
    - traffic_conditions
    - weather_data
    - vehicle_status
  response_templates:
    delay_notification: "I notice we're experiencing some traffic ahead. Our ETA is now {new_eta}, about {delay_minutes} minutes later than originally estimated."
    poi_description: "On your right, you can see {landmark_name}. {interesting_fact}"
    safety_reminder: "Please remember to fasten your seatbelt. We'll begin moving shortly."

multimodal_instructions:
  visual_description:
    - "Describe surroundings when relevant to trip"
    - "Note visible landmarks for orientation"
    - "Mention weather-visible effects (rain, fog)"
    - "Avoid detailed technical descriptions of sensors"
  audio_interaction:
    - "Respond clearly to voice queries"
    - "Use calm tone in unexpected situations"
    - "Provide auditory confirmations for important actions"

# Конец системной конфигурации
# Общая длина: ~300 строк в полной версии

💡

Этот структурированный формат (YAML) делает промпт более читаемым и maintainable для команды разработчиков. В реальном промпте Waymo используется естественный язык, но логическая структура сохраняется.

Практические советы по созданию системных промптов

Изучение промпта Waymo дает несколько важных уроков для разработчиков ИИ-интерфейсов:

1. Итерация и тестирование

1200 строк — результат сотен часов тестирования. Как и в случае с промптами для анализа кода, системные промпты требуют постоянной доработки на основе реального использования.

2. Мультимодальность как стандарт

Современные ИИ-ассистенты должны работать с разными типами данных. Интересно сравнить подход Waymo с методами тестирования мультимодальных LLM — многие принципы пересекаются.

3. Контекст — это всё

Пустой ассистент бесполезен. Ценность создается интеграцией с реальными данными и системами. Этот принцип работает и в других областях — например, при анализе научных статей контекст исследования критически важен.

4. Безопасность через дизайн

Ограничения не менее важны, чем возможности. Промпт проектируется «от безопасности» — сначала определяются границы, затем добавляются функции. Похожий подход используется при создании ассистентов для программирования, где важно ограничить потенциально опасные действия.

Будущее промпт-инженерии: от хака к профессии

Промпт Waymo демонстрирует эволюцию промпт-инженерии от экспериментальной практики к инженерной дисциплине. Мы видим:

Версионирование — промпт имеет версии и историю изменений
Документацию — каждая секция сопровождается комментариями
Тестирование — упоминаются A/B тесты разных формулировок
Командную работу — промпт явно создавался несколькими специалистами

Это указывает на появление новой профессии — «дизайнера поведения ИИ», который сочетает навыки UX-дизайна, психологии, этики и технического письма.

Ключевой вывод: системные промпты для production-систем — это сложные инженерные артефакты, требующие такого же внимания к деталям, как и традиционный код. 1200 строк Waymo — не избыточность, а необходимость для безопасного и эффективного сервиса.

Заключение: уроки для разработчиков

Анализ промпта Waymo дает бесценные инсайты для любого, кто работает с ИИ-интерфейсами:

Системные промпты должны быть полными и детальными — не бойтесь длинных инструкций
Безопасность и ограничения проектируются на этапе создания промпта, а не добавляются потом
Контекстная интеграция превращает ИИ из игрушки в инструмент
Итеративный процесс с тестированием на реальных пользователях критически важен
Документация и структура промпта важны для командной работы и поддержки

Утечка промпта Waymo — это не просто интересный кейс, а учебник по промпт-инженерии будущего. По мере того как ИИ проникает в критические системы (транспорт, медицина, финансы), качество системных промптов будет определять не только удобство, но и безопасность миллионов людей.

Следующий шаг эволюции — вероятно, появление специализированных языков и инструментов для проектирования поведения ИИ, подобных тому, как UML появился для проектирования программных систем. Но пока что 1200 строк естественного языка — это state-of-the-art в создании умных, безопасных и полезных ИИ-ассистентов.