Всем привет! Сегодня разберём, как проектировать агента, который доезжает до продакшена и приносит пользу бизнесу: от вопросов на старте до стека и практик, без которых он развалится в эксплуатации.
Меня зовут Владимир, на данный момент работаю ML-инженером и разрабатываю мультиагентные системы. К сожалению, пока не могу похвастаться тем, что сократил 20 процентов сотрудников, но достижения имеются...
Claude — мощный, но реальная работа требует процедурных знаний и понимания организационного контекста. Представляем Agent Skills — новый способ создавать специализированных агентов с помощью файлов и папок.
Привет! В этой статье я детально разберу основные фреймворки для AI-агентов, попробую их побенчить и детально распишу их плюсы и минусы. Если вы подступались к агентам, то первым вопросом наверняка стало «а на чем их делать?». Отовсюду все говорят про langchain и десяток других фреймворков, звучат аббревиатуры типа MCP и A2A, какие-то Swarmы и CrewAI, мультиагентность и самое всякое разное.
Современные исследования показывают, что отдельный нейрон способен на более сложное поведение, чем простое пороговое суммирование входных сигналов. Биологический нейрон – это сложная полуавтономная вычислительная система, обладающая собственной «памятью» и механизмами обработки информации. Клетка хранит сведения не только в синапсах, но и в структуре своих дендритов и даже в эпигенетических метках ДНК, а вычислительная мощность одного нейрона сопоставима с целой нейронной сетью (образца 1990-х годов) (Читать полностью »
