Привет! В последнем обновлении Explyt мы добавили AI-агента для написания кода. В этой статье расскажем, что он умеет и как мы сами его используем.
Рубрика «llm-агент» - 3
Как мы сделали AI-агента и пользуемся им на практике
2025-08-14 в 10:33, admin, рубрики: AI, intellij idea plugin, llm, llm-агент, ml, автоматическая генерация кодаВсе почти готово — осталось лишь чуть-чуть доделать
2025-08-06 в 5:49, admin, рубрики: Agentic Coding, llm, llm-агент, масштабирование бизнеса, недооценка объема работ, плошка риса, технический долг, хрупкая архитектураЭпохе LLM, обзоров от Gartner и вайбкодинга для MVP проектов от кодинг агентов посвящается. Вспомнил несколько случаев из своего опыта.
В стародавние времена прошел я собеседование в одну ИТ компанию, которая делала информационную систему для поликлиник в нескольких регионах страны. Это место работы я даже не упоминал в своем резюме потом. Когда я спрашивал о текущем этапе проекта у директора, он "зуб давал", что там все почти готово, лишь осталось чуть-чуть доделать косметические правки за пару недель, а потом нанять команду, которую я буду возглавлять.
Карьера вайб-кодера — это тупик
2025-07-31 в 7:33, admin, рубрики: large language models, llm-агент, vibecoding, большие языковые модели, вайб-кодинг
Сразу расставлю все точки над «и»: LLM полезны. Вопрос не в том, могут ли LLM писать код, они на это способны. Вопрос в том, почему вайб-кодинг может оказаться вашей худшей карьерной инвестицией.
Как тестировать качество ответов RAG системы?
2025-07-22 в 14:01, admin, рубрики: AI, llm, llm-агент, python, rag, ии-агенты, ии-ассистент, нейросетиLLM могут принимать на вход все большее количество токенов, но большое количество переданных на вход токенов, включая промт, контекст и историю переписки, не равно качеству ответа.
В идеале на вход LLM нужно передавать минимально достаточный набор данных для получения ожидаемого качественного ответа.
Больше деталей о развии проекта, RAG и ИИ-агентах в @aigentto.
Веб-агенты, которые действительно понимают веб-сайты: как слой восприятия Notte решает проблему DOM
2025-07-10 в 5:11, admin, рубрики: ai agent, automation, llm, llm-агент, natural language processingФундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML?
Техническая проблема: несоответствие импеданса DOM
Веб-агенты традиционно полагались на хрупкие подходы: парсинг DOM, CSS-селекторы и анализ HTML-структуры. Это создаёт фундаментальное несоответствие импеданса между тем, как LLM обрабатывают информацию (естественный язык) и тем, как структурированы веб-сайты (разметка).
Рассмотрим типичный подход к веб-автоматизации:
Читать полностью »Локальный чатбот без ограничений: гайд по LM Studio и открытым LLM
2025-06-27 в 17:09, admin, рубрики: AI, llm, llm-агент, llm-модели, llm-приложения, ml, искусственный интеллект, чатботы
Claude 3.5 Sonnet в роли AI-агента: тестирую работу в цикле с реальным выполнением кода
2025-06-16 в 13:48, admin, рубрики: AGI, laravel, llm, llm-агент, phpВчера тестировал мой агент DepthNet на реальных моделях. Это что то вроде "операционной системы для LLM моделей" В прошлой статье пользователи просили привести диалоги, и рассказать подробнее, и тогда я решил более полно осветить вопрос.
Доработка агента
В прошлые эксперименты я понял, что агент имеет множество недостатков (он и сейчас их имеет, но уже меньше :), которые необходимо пофиксить. На текущий момент сделано:
-
Плагины стали настраиваемые, и вся система плагинов стала более гибкой.
Смертельное оружие или голодные игры в эпоху AI
2025-06-14 в 15:28, admin, рубрики: AI, llm, llm-агент, llm-модели, llm-приложения
Я создал AI-агента, который думает 24-7 и выполняет реальный код. Вот что из этого вышло
2025-06-12 в 16:16, admin, рубрики: AGI, laravel, llm, llm-агент, phpСоздал экспериментальную систему DepthNet, где AI-агент мыслит циклично, то есть непрерывно, может выполнять PHP-код, управлять своей памятью и живет автономной цифровой жизнью. Протестировал на Claude 3.5 Sonnet — результаты понравились.
Проблема обычных AI-ассистентов
Агентное кодирование. Инструция по созданию надёжного программного продукта (LLMDD)
2025-06-10 в 9:58, admin, рубрики: claude, llm-агент, MCP, tdd, автоматизация разработки, агентный ИИ, чистая архитектураЛюбой проект начинается с идеи. Первый шаг - проработка идеи через общение с LLM используя веб интерфейс. Вы можете использовать Claude Opus 4, если вам нужен более чёткий и профессиональный тон. Выбирайте GPT 4.5 если вам подходит более расслабленный, креативный стиль общения. Но в любом случае, общий принцип такой: высказать модели идею, развить её, попросить задавать уточняющие вопросы, попросить составить структурированный документ описывающий проект целиком.