Хотелось бы, чтобы хоть кто то из ЛдПР (Лицо дурковато Принимающее Решение) в крупных компаниях прочитал и прочувствовал написанное со стороны своего клиента.
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.
Недавно участвовал в ERC3 соревновании (создание агента на основе LLM для решения задачек). Хочу поделиться своим опытом и выводами.
Большая проблема для агента - накопление контекста. Делаем шаг - делаем messages.append(...). Сложные задачки так не выполнить, не хватит контекстного окна.
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 »
Я PHP-разработчик с многолетним стажем (от слова "много"). Привык, что мой мир - это веб-приложения, серверный код и бесконечные "фичи" на Laravel или Yii (да... легаси - это мой конёк). В последние пару лет вокруг бушует AI-бум: всюду слышно про нейронки, LLM, про каких-то "агентов", которые сами решают задачи. И, признаться, временами у меня появлялась лёгкая тревога. Не отстану ли я от поезда, если не перейду полностью на Python/NodeJS или не выучу новый фреймворк? Ведь почти все примеры ИИ-интеграций, что я видел, были на Python или JavaScript. PHP в этих разговорах фигурировал редко, если вообще упоминался.
Недавно я наткнулся на упоминание о Читать полностью »
В эпоху искусственного интеллекта браузеры остаются почти неизменными — мы всё так же вручную кликаем, заполняем формы и переключаемся между вкладками. Но что, если браузер мог бы делать всё это за вас? Comet от Perplexity — это не просто очередной браузер на базе Chromium, а настоящий агентный браузер с AI-ассистентом, способным автономно выполнять сложные задачи в интернете.
В гонке за следующей волной «умных» систем большие языковые модели берут на себя неожиданные роли. Одна из самых интересных — использовать такие модели как «судей» для оценки других моделей. Подход уже экономит командам массу ручной работы, но остаются вопросы: способен ли LLM уловить каждую тонкую ошибку? Что происходит в ситуациях, где критичны человеческая интуиция или глубокая предметная экспертиза?
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.
ИТ-лидеры видят большой бизнес-потенциал в малых моделях ИИ благодаря гибкости, низкой стоимости и нацеленности на конкретные задачи малые языковые модели (SLM) лучше подходят для бизнес-специфичных приложений и вскоре могут обойти LLM по использованию в корпоративной среде.
Малые языковые модели (SLM) дают CIO больше возможностей разрабатывать специализированные, отраслевые AI-приложения, эксплуатация которых дешевле, чем систем на базе универсальных больших языковых моделей (LLM).
Привет! С вами Никита Кострикин, руководитель направления из Cloud.ru. Мы с командой запустили AI-помощника Клаудия, чтобы упростить работу с нашим облаком. В статье рассказываю, что он умеет делать, как его троллят пользователи, а еще — какие тулы и агенты находятся внутри, какие вызовы мы преодолели в процессе разработки и что планируем улучшить.
Всем привет! Меня зовут Максимов Максим, я — NLP инженер в компании red_mad_robot. В этой статье хотел бы рассказать об определении AI-агента, а также об основных его компонентах. Также на практических примерах будет показано, как каждый из компонентов может быть реализован.
Содержание:
