Друзья, приветствую! Надеюсь, успели соскучиться.
Последние пару месяцев я с головой ушёл в исследование интеграции ИИ-агентов в собственные Python-проекты. В процессе накопилось немало практических знаний и наблюдений, которыми просто грех не поделиться. Поэтому сегодня я возвращаюсь на Хабр — с новой темой, свежим взглядом и с намерением писать чаще.
На повестке дня — LangGraph и MCP: инструменты, с помощью которых можно создавать действительно полезных ИИ-агентов.
Привет! Если вы мобильный разработчик и следите за AI-трендами, наверняка задумывались о том, как интегрировать языковые модели (LLM) в свои приложения прямо из Android Studio. В этой статье я расскажу, как это можно сделать быстро и просто, не полагаясь на внешние API и облачные решения.
Я поделюсь пошаговой инструкцией о запуске локальной LLM на вашем компьютере и интеграции её в Android Studio. Мы разберёмся, как выбрать модель, подготовить окружение и как использовать.
Выбор и загрузка модели
Требования к железу
