Примерно полгода назад, когда я присоединился к команде AI, я начал более близкое знакомство с системами, построенными на базе LLM. Наши прототипы различных решений на LLM заставили меня задуматься о том, как они развиваются. И я понял, что развитие этих систем в целом повторяет эволюцию чат-ботов. Здесь я хочу простым языком рассказать, как развивались чат-боты, их возможности и как они работают сейчас.
Рубрика «llm-агент» - 4
Эволюция чат-ботов на базе LLM: от GPT-2 до многоагентных систем
2025-09-06 в 17:48, admin, рубрики: chatbots, llm-агент, llm-приложенияКак служба поддержки ЮMoney научилась общаться с пользователями из разных стран, не зная их языка
2025-08-28 в 13:45, admin, рубрики: ai-ассистент, llm-агент, lora, детекция текста, машинный перевод, трансформерыПривет. Мы – Даша (инженер машинного обучения) и Наташа (ведущий аналитик в ЮMoney). В этой статье расскажем о системе машинного перевода, разработанной как end-to-end-решение для многоязычной поддержки в финтех-компании. Рассмотрим архитектуру, технические детали реализации и практические результаты внедрения системы. А ещё покажем, как общались с пользователем из Казахстана.
LLM-инференс в 20 раз быстрее, чем на GPU! Как подключить агента-кодера с CLINE и Cerebras
2025-08-22 в 9:56, admin, рубрики: AI, coding, llm, llm-агент, vibecoding, инференсХочешь, чтобы твой AI-ассистент для кодинга работал в 20 раз быстрее, чем на современных GPU? В этой статье покажу, как подключить Cerebras к CLINE — и получить мгновенные ответы от LLM.
Почему Cerebras в 20 раз быстрее, чем GPU
Компания Cerebras использует Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) — самый большой и быстрый ИИ-чип в мире.
Основные фишки:
-
WSE-3: гигантский кремниевый чип, размером с CD-диск, 4 триллиона транзисторов и 900 000 ядер.
-
44 ГБ встроенной SRAM на самом кристалле → почти нет обмена с внешней памятью.
-
20 Пбайт/сЧитать полностью »
Свой LLM-агент на Typescript с использованием MCP
2025-08-17 в 7:44, admin, рубрики: AI, GigaChat, llm, llm-агент, MCP, Ollama, OpenAI, TypeScript, ии-агенты, искуственный интеллектВводные слова
Еще в 2008 году, посмотрев фильм "Железный человек", я понял, что хочу сделать себе такого же виртуального помощника, как у главного героя был Джарвис — искуственный интеллект, с которым Тони Старк общался в формате обычной речи, а тот понимал его команды и послушно исполнял.
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 кодаПривет! В последнем обновлении Explyt мы добавили AI-агента для написания кода. В этой статье расскажем, что он умеет и как мы сами его используем.
Все 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 »