В прошлой статье я описывал свой эксперимент по возможностям маленьких LLM. Эта статья идет как продолжение, в которой я расскажу о проделанной работе по изменению и улучшению функционала голосового агента. И поверьте, мне есть что рассказать.
Когда я задумывал своего агента, меня дико раздражали три вещи в существующих решениях:
«Дай денег»: Либо плати подписку за ChatGPT Plus, либо привязывай свою карту к API OpenAI/Anthropic/Perplexity.
«Дай данные»:Читать полностью »
Когда мы работаем в паре с LLM-агентом, нужно принимать во внимание природу нашего "партнёра". Агент опирается только на тексты, действует в пределах ограниченного контекста и не удерживает долгосрочную историю. Поэтому особенно важным становится то, какие тексты мы ему предоставляем и как они структурированы.
Ниже - компактная, прикладная схема верхнего уровня, которую можно использовать в собственных проектах. Она помогает держать порядок, снижает шум для модели и делает работу агента более предсказуемой.
Проект лучше разделять на три смысловых слоя:
./ctx/
product/
rules/
agent/Читать полностью »На сентябрьском Flow 2025 проводилось огромное количество активностей вне докладов. Одной из таких активностей была coffee tables: в промежутке между докладами можно было обсудить горячую тему.
Скилы — вечно горячая тема. LLM-агенты — горячая тема в моменте (впрочем, возможно тоже надолго). В результате организовался стол, на котором кофе был самым холодным предметом.
Мы старались не спорить, что нужно, а что нет, но просто собрать все идеи.
Читать полностью »
Привет!
Знаете это чувство, когда оборудование есть, мониторинг есть, а их совместная работа — нет? Именно так мы ощутили себя, когда столкнулись с IBM Storwize в экосистеме Zabbix. «Из коробки» поддержка отсутствует, а костыли в виде скриптов и UserParameters работают так, что хочется плакать:
медленно: каждый раз запускается отдельная программа/команда — это тратит время и ресурсы.
сложно отлаживать: если что‑то сломалось, трудно понять, где именно проблема — в скрипте, в настройках Zabbix или в связи.
плохо масштабируется:Читать полностью »
Статья является продолжением «Пишем агента на Kotlin: KOSMOS», но может читаться независимо. Мотивация к написанию — сохранить читателю время на возьню с фреймворками для решения относительно простой задачи.
Автор подразумевает у читателя теоретическое понимание того, что такое агент. Иначе лучше прочесть хотя бы начало предыдущей части.
Как и везде, в программирование важен маркетинг, поэтому обертку над http-запросами в цикле называют революцией:
Вы когда-нибудь задумывались, сколько времени уходит на переключение между окнами, клики мышью и поиск нужной кнопки в GUI? В мире, где каждая секунда на счету, терминал остается самым мощным и недооцененным инструментом разработчика. Но стандартного набора команд часто недостаточно.
Я подготовил для вас список из пяти утилит, которые не просто ускорят вашу работу, а полностью изменят ваше представление о возможностях командной строки. После их освоения вы будете смотреть на коллег, тянущихся к мыши, с легким недоумением.
Индустрия ИИ переживает рекордный бум: каждую неделю появляются новые модели, а заголовки пестрят новостями о многомиллионных контрактах и громких переходах звёздных исследователей. Прорывы происходят на всех уровнях: от чипов и инфраструктуры (NVIDIA и др.) до моделей и инструментов вроде Cursor или Windsurf.
Но у российских разработчиков выбор заметно ýже: ограничения, VPN, трудности с оплатой. Мы решили это изменить и создали KodaЧитать полностью »
Меня зовут Авенир Воронов и я отвечаю за Лабораторию инноваций в компании "ДАР". В этой статье я расскажу про опыт работы с агентами курсора и великолепный Github Cli, который сэкономил кучу времени.
Лето. Время отпусков. Делать нечего.
Можно залипать в рилсах или сериальчиках на пляже, но зачем, если можно создать что-то прикольное с мобильного через агентов. Начнем с самого простого (стоит 20 USD в месяц или 3 тыс руб в год, если немного поискать).
