В какой-то момент мне стало интересно: можно ли создать свою симуляцию живых существ, да так, чтобы еще и искусственный интеллект приплести? Ответ, конечно, очень прост – можно и даже нужно (для собственного развития).
Эта статья посвящена моей небольшой разработке – Eco Simulator. Его цель – создать простую модель поведения животных с элементами ИИ и, само собой, симуляцию экосистемы без вмешательства человека (ну, по крайней мере пока).
Поспорил с коллегой, что соберу своего ИИ-агента за вечер. Он посмеялся, я завёл терминал.
За 19 лет в айти я участвовал в автоматизации процессов, писал ботов, даже обучал нейросети для поиска багов. Но вот чтобы сделать персонального ИИ-агента — такого, который реально помогает, а не просто болтает — руки не доходили. Пока не появился повод в виде лёгкой подколки в чате.
Пошёл по трём направлениям: кастом на LangChain, локальная сборка через Ollama и no-code-конструкторы. Где-то пришлось попотеть с кодом, где-то — удивиться, насколько просто всё работает.
Всем привет!
В этой статье будет рассматриваться n8n - open source платформа для автоматизации рабочих процессов, которая поддерживает более 400 интеграций, в том числе LMM, векторные базы данных и все, что нужно, чтобы создать ИИ-агентов и RAG-приложений.
Итак, сегодня мы развернем n8n c RAG-агентом на нашем облаке Amvera (почему подходит именно Amvera - расскажем ниже) и покажем, как им пользоваться на простых примерах, среди которых будет чат-бот для работы с БД PostgreSQL.
А понадобится лишь:
