Рубрика «агенты»

в 14:56, , рубрики: rag, агенты, нафаня, поиск, языковые модели

Всем привет! Меня зовут Николай.

Сначала отвечу на вопрос из заголовка. Нафаня - это агентный RAG-помощник по нормативно-технической документации, связанной со строительством и ценообразованием (методики Минстроя, ГОСТы, СНиПы, СП и профильные законы).

Эта статья о том, как устроен Нафаня, как прошла его проверка на сложном бенчмарке и как архитектура менялась шаг за шагом, чтобы преодолеть потолок метрик.

Железо, ограничения и почему архитектура именно такая

В моём распоряжении домашняя рабочая станция с двумя RTX 4070 по 16 ГБ и одной RTX 5060 на 16 ГБЧитать полностью »

в 11:18, , рубрики: AI, Building Theory, Code agent, llm, агенты

Предисловие

На написание данной статьи меня побудило несколько факторов:

  1. Проблемы со сгенерированным кодом при работе в команде.

  2. Возросшая когнитивная нагрузка.

  3. Активное (насильное) внедрение со стороны CTO/менеджерского класса.

Да и в целом, с коллегами особо не подискутируешь, нужна аудитория побольше. На предложения поразмышлять, как правило, ловлю в свою сторону маркетинговые статьи от бенефициаров LLM, либо же весьма странные аналогии, которые я тоже рассмотрю в данной статье.

Читать полностью »

в 15:56, , рубрики: langgraph, llm, llm-архитектура, nlp, python, rag, агенты, архитектура, ИИ, мультиагентные системы

в 11:06, , рубрики: AI, harness, harness engineering, агентская разработка, агенты, агенты ии

Почти все мы только учимся работать с агентами. Даже опытные команды иногда управляют агентами так, что те приносят больше вреда, чем пользы. HumanLayer сформулировал 12 принципов того, как делать и настраивать агентов правильно. Каждый пункт отвечает на вопрос, что работает хорошо, а что стабильно приводит к проблемам.

1. Структурированный вывод

До появления структурированного вывода от языковой модели нельзя было ожидать детерминированного результата: она возвращала произвольный текст. Подключить ее к реальной системе было крайне сложно.

Читать полностью »

в 7:23, , рубрики: FSM, llm, агенты, ии-агенты, отказоустойчивость

В 2025 году каждый крупный провайдер LLM пережил минимум один значимый сбой. Большинство решений этой проблемы — gateway‑слой снаружи приложения: LiteLLM, Bifrost, Kong AI Gateway. Они перехватывают упавший HTTP‑запрос и повторяют его на другом провайдере.

Это работает для одного вызова, но не работает для многошагового пайплайна — gateway не знает, что упавший запрос был вторым шагом из трёх. Он видит запрос, которому нужен retry, а не позицию в конечном автомате.

В этой статье — как реализовать fallback провайдера как явный переход FSM на реальном стеке llm‑nano‑vm 0.8.6Читать полностью »

в 6:30, , рубрики: claude, codex, агенты, вайб-кодинг
картинка для подсчета запятых

картинка для подсчета запятых

Часть восьмая. Москва — Абу-Дабинск и обратно

Из всех модных книжек про будущее ИИ я больше всего люблю «Сумму технологии». 1964 год, Лем сидит и пишет про гомеостаты, цереброматику, имитологические машины. Через тридцать лет родится WWWЧитать полностью »

в 22:13, , рубрики: cmoe, gemma, gemma4, ik_llama, llama.cpp, llm, qwen, qwen3.6, агенты, локальные нейросети

в 14:16, , рубрики: AI, langgraph, python, агенты, искусственный интеллект

Я пришел в разработку агентов из дата инженерии, и в очередной раз занимаясь сборкой типовой структуры на LangGraph я заскучал по декларативному подходу, хорошо многим знакомому по dbt - там ты описываешь что ты хочешь сделать с данными, а не как. И тогда у меня появилась мысль - а почему бы не собрать свой фреймворк для агентов, который даст тот же подход.

Читать полностью »

в 9:15, , рубрики: function calling, llm, rag, RLHF, агенты, искусственный интеллект, нейросети, цифровой двойник, языковые модели

Технократический разбор для инженеров и бизнес-аналитиков. Без преувеличений и продающих лозунгов.

Данная статья представляет собой результат кабинетного исследования об основных особенностях работы ИИ (LLM, модель). Здесь в систематизированном виде относительно простым языком описано, как реализуется вся та “магия” про ИИ, с которой мы сталкиваемся сами или слышим в восторженно-продающих материалах.

Сразу уточню, что под ИИ тут понимается именно публичная Большая языковая (текстовая) модель (LLM), вроде ЧатаГПТ, ГигаЧата, Дипсика и др.

В этой статье мы:

в 14:25, , рубрики: AI, llm, n8n, python, telegram, автоматизация, агенты, новостной пайплайн

Полтора месяца назад у меня было семь воркфлоу в n8n для новостного пайплайна. Каждый делал что-то своё. Выглядит это, конечно, красиво, наблюдаешь, как крутятся воркеры. Но если посмотреть внутрь, то постоянно происходят какие то сбои. Где-то новость застряла, и сразу разобраться порой не получается. И вроде исправил одно, но следом влезают другие проблемы.

Итог: семь воркфлоу — семь точек отказа. И каждый ломается по-своему.

Читать полностью »

123...9
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js