Рубрика «ai agent»

Cитуация: у вас в проекте давно живёт Dishka. Контейнер настроен, пулы, фабрики UoW. И тут вы добавляете LLM-агента (например, на AG2). А он такой:

«Спасибо, держи dependencies={'session': session, 'repo': repo} и мою собственную DI-библиотеку. Не благодари».

То есть теперь у вас два параллельных DI-контейнера: один для HTTP-роутов, второй — для тулз агента. Один и тот же сценарий приходится регистрировать дважды.
На каждый /chat-роут — руками собирать словарь зависимостей и передавать его в agent.ask(dependencies={...})Читать полностью »

Личный опыт, 14 версий и эволюция от «просто не ври» до адаптивного Deep Compute Engine

Вступление: Всё началось с боли

Делал свой проект с помощью нейросети. Всё шло хорошо, пока не начались они. Галлюцинации.

Сначала это было смешно: «Сэр, функция asyncio.gather() принимает 5 аргументов» (принимает *coros). Потом перестало: код не работает, время уходит, итерация за итерацией я объясняю агенту, что он только что выдумал параметр.

В какой-то момент я понял: проблема не в модели. Проблема в том, как я с ней разговариваю.

Так родилась INSTRUCTION_GENTLEMANЧитать полностью »

Пока на Хабре пишут очередной лонгрид о том, почему нейронки «никогда не заменят настоящего инженера», EPAM и intive молча переводят 50 000 своих сотрудников на AI-рельсы.

Спойлер: поезд уже ушел. Вы либо в нём, либо стоите на перроне и кричите, что «код грязный».

Ну, грязный. А ваш прям чистый?)

Читать полностью »
На стыке AI и науки: Летняя школа Veai для студентов - 1

День студента — отличный повод поговорить не только о сессиях и вечеринках, но и о том, зачем вообще учиться.

Читать полностью »

Команда AI for Devs подготовила перевод большой статьи команды Cursor о том, как эффективно работать с агентами для написания кода. В материале разбираются практики планирования, управления контекстом, ревью, параллельного запуска агентов и делегирования задач в облако.


Агенты для программирования меняют подход к разработке программного обеспечения.

Читать полностью »

Проблема

Большие MR

4000 строк в одном MR. Три часа на ревью, 12 замечаний, исправления - ещё 800 строк. На четвёртом заходе я закрыл вкладку и понял: проблема не в коде, а в том, что никто не знал, что именно нужно было написать.

Если ты работаешь с большими кодовыми базами, ситуация знакомая. Большие MR - симптом. Когда непонятно, что именно нужно сделать, разработчик пишет больше кода, чем требуется. Добавляет на всякий случай. Покрывает сценарии, которые никто не просил. MR растёт не потому что задача большая, а потому что границы размыты.

Читать полностью »

Хотелось бы, чтобы хоть кто то из ЛдПР (Лицо дурковато Принимающее Решение) в крупных компаниях прочитал и прочувствовал написанное со стороны своего клиента.

Предыстория

Всё началось в субботу. Выходной день, первая его половина - мне поступает звонок от всем известного "Зеленого" оператора связи.

Поднимаю трубку, там бот с "Особо ценным предложением, только для меня, как брату, маме даже такого не предложил, т.к. последнее осталось". - Сбрасываю не дослушав и 5 слов.

Читать полностью »

Недавно участвовал в ERC3 соревновании (создание агента на основе LLM для решения задачек). Хочу поделиться своим опытом и выводами.

Планирование и перепланирование

Большая проблема для агента - накопление контекста. Делаем шаг - делаем messages.append(...). Сложные задачки так не выполнить, не хватит контекстного окна.

Читать полностью »

Logos AI Assistant: Дайте "глаза и руки“ нейросети на вашем рабочем столе

Вспомните, сколько раз вам приходилось заниматься ручной, механической работой: переносить данные из одной программы в другую, кликая по одним и тем же кнопкам,
или выполнять последовательность команд в терминале для рутинной задачи. Это отнимает время и силы, которые можно было бы потратить на что‑то более важное.

Мы создали Logos AI Assistant не как замену человеку, а как инструмент‑исполнитель. Это мост между мощными языковыми моделями (LLM) и вашим к омпьютером. Проще
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js