Этап 1 · исследование

Графы и генеративные интерфейсы

На какой стадии технология и насколько реально строить сайт «в одном окне», где каждое действие клиента рождает новый, заранее свёрстанный экран — максимально релевантный запросу.

Что оцениваем

Сайт без прокрутки и навигации

Идея

Одно окно. Никакого скролла по страницам и меню. Клиент спрашивает голосом/текстом или выбирает вариант — система собирает новый, целиком свёрстанный экран-ответ с пояснением.

Вопрос

Достаточно ли зрелы технологии (в т.ч. графовые подходы), чтобы делать это на лету в реальном времени — надёжно, на бренде и без «сломанной» вёрстки?

Стадия технологии · середина 2026

Generative UI — рано, но реально

Генеративный UI (LLM рисует интерфейс, а не только текст) — активная, быстрорастущая область 2025–2026: исследования (CHI GenerativeGUI; «Generative Interfaces for LMs» — до 72% прироста пользовательского предпочтения против обычного чата) и фреймворки (CopilotKit AG-UI, A2UI / Open-JSON-UI, Google Labs GenTabs). Вердикт: перспективно и подтверждено в исследованиях, но пока не устоявшийся стандарт.
Структурный «скелет» — зрелый и проверенный. Реалистичный путь — не «LLM пишет сырой HTML каждый раз», а Server-Driven UI: бэкенд отдаёт структурированную спецификацию, клиент рендерит из фиксированной библиотеки компонентов. Это работает на масштабе (Airbnb Ghost Platform на едином GraphQL-схеме, Netflix, Lyft) и сокращает выкатку эксперимента с ~2 недель до ~1–2 дней.

Мы берём надёжность SDUI и отдаём LLM право выбирать и наполнять компоненты.

Где графы работают по-настоящему

И где их переоценивают

UI как дерево/граф

Экран — дерево компонентов (узлы) с рёбрами «родитель-потомок» и связями. Работы по генерации лэйаута используют графы + GNN/VAE для расстановки. Для нас спецификация экрана и есть неглубокое дерево.

Взаимодействие как граф ✓

Сильнейшее применение: вся сессия — граф экранов, узлы = экраны, рёбра = действия клиента. К этому сходятся работы по dialog-state-as-graph, knowledge-graph-driven dialog и target-guided generation. Состояние копится вдоль пройденного пути.

Осторожно

Тяжёлый graph-ML (GNN, предсказывающий пиксельный лэйаут) — research-grade и избыточен для MVP. Практичное и защитимое применение — граф как модель состояния и навигации.

Насколько реально «одно окно»

Реалистичность

высокая · гибрид SDUI + LLM

Одно окно / без скролла / без навигации — тривиально: меняем узел-экран на месте. Риски латентности, «битой» вёрстки и расхождения с брендом снимаются блочным скелетом.

низкая · свободный HTML

Если каждый экран — это сырой HTML от модели: красиво в демо, но в реальности ломкая вёрстка, медленнее, труднее держать безопасным и на бренде.

Синтез → этап 2

Граф экранов как движок

LLM работает как генератор + маршрутизатор по графу: из накопленного состояния и последнего действия клиента он собирает следующий узел-экран (список блоков + текст) и набор исходящих рёбер (варианты следующего шага / «умный квиз»).

Источники

На чём основано