Рубрика «Agentic AI»
Как я запилил Skill для $mol, чтобы Claude Code перестал писать на React
2026-02-21 в 12:46, admin, рубрики: $mol, Agent Skills, Agentic AI, Agentic Coding, Skill, skills
Пять AI‑трендов от Google или мы все будем «пастухами» нейросетей. Разбор Report 2026 и мой опыт
2026-02-14 в 5:15, admin, рубрики: A2A protocol, Agentic AI, AI в бизнесе, ai-агенты, google cloud, llm, MCP, агентские системы, продакт-менеджмент, цифровая трансформацияПару месяцев назад вышла статья от Google про тренды 2026 ИИ агентов
В их новом отчете «AI Agent Trends 2026» слово "LLM" отходит на второй план. Главный герой теперь - Agentic AI (Агентный ИИ).
Я изучил 50 страниц этого отчета, чтобы вам не пришлось, если кратко то
Спойлер:
Скрытый текст
Google считает, что эпоха «чат‑ботов» закончилась.
Разработка AI-ботов с .NET и Microsoft-экосистемой: от поддержки клиентов до агентного ИИ
2025-10-03 в 4:47, admin, рубрики: .net, Agentic AI, azure bot service, azure communication service, Bot Framework, graph apiКак выбрать правильный набор инструментов Microsoft для создания умных ботов и какие задачи можно решить на практике
Вступление
Привет! Меня зовут Азизхон Ишанхонов, и сегодня хочу поделиться опытом создания AI-ботов с помощью .NET и Microsoft-экосистемы. Расскажу не просто о списке технологий, а о том, какие реальные задачи мы решали и как выбрать правильный набор инструментов для ваших целей.
Немного о себе
Почему бокс — это мультиагентная система
2025-09-14 в 6:12, admin, рубрики: Agentic AI, llm, агенты, агенты ии, большие языковые модели, машинное обучение, языковые моделиПривет! ИИ-агенты — главная горячая тема этого года, но все наверняка видели как их ради хайпа пытаются затащить куда угодно, совсем не глядя на эффективность и какой-либо здравый смысл.
В этой статье я расскажу о действительно полезном применении концепции агентов и попробую доказать, почему любой боксерский поединок является мультиагентной системой. Поговорим про system design бокса, про reinforcement learning, адаптивные алгоритмы, всевозможный вызов tools типа джебов или клинча, очереди сообщений и гарантию их доставки, graceful degradation агентов и многое другое.
Jules у меня дома… буквально
2025-07-27 в 0:34, admin, рубрики: agent zero, Agentic AI, AI, openrouter, windowsПривет!
В последнее время тестил разные инструменты для вайб-кодинга и зашёл на Jules (*google - организация пока что не признанная в РФ экстремистской) чисто дать ему очередную задачку. На этом ресурсе уже была статья по этому инструменту - Google запускает агента по программированию JulesЧитать полностью »
AFlow: как создавать мультиагентные системы без программиста
2025-07-18 в 11:35, admin, рубрики: Agentic AI, AI, llm, MCTS, nlp, ИИ, искусственный интеллект, мультиагентные системыПривет!
Меня зовут Ярослав, я магистрант AI Talent Hub в ИТМО. Сегодня расскажу об одной из самых интересных статей ICLR 2025 — AFlow: Automating Agentic Workflow Generation.
В ней предложен подход к автоматическому созданию мультиагентных систем для решения прикладных задач с помощью LLM и алгоритма Monte Carlo Tree Search (MCTS). Разберемся, как это работает и почему это важно.
Мультиагентные системы – что это?
Perplexity запускает Comet — собственный AI-браузер, бросающий вызов Google
2025-07-11 в 14:56, admin, рубрики: Agentic AI, browsers, chromium, comet, perplexity, perplexity ai search, браузеры, искусственный интеллект, поиск
9 июля 2025 года компания Perplexity представила свой первый AI-браузер Comet, который объединяет возможности фирменного поисковика и умного ассистента. Новый продукт напрямую конкурирует с Google Chrome и привычными способами работы в интернете.
Читать полностью »
Я написал своего первого агента более двух лет назад. Это не какая-то новая технология, а просто подход к разработке программ с использованием LLM (GPT и аналоги). Для этого не нужны никакие фреймворки или познания в AI, достаточно быть программистом. Из этой статьи вам будет понятно как проектировать агентов и для каких задач они подходят, без воды и философии.
Все базируется на двух способностях нейронных сетей:
-
LLM (не все) умеют возвращать JSON, их дополнительно тренируют для этого
-
Программисты (не все) умеют декомпозировать задачи