#ai_automation — Public Fediverse posts

Мой опыт с Hermes Agent — ненависть, любовь, ненависть, любовь

Началось все с установки. Я пошёл почти по самому простому пути - установил его на Mac, в Docker. Потому что это агент, который работает автономно и так же автономно может сделать атата: выполнить rm -rf или выбраться из клетки и начать всё взламывать :) В рамках настройки я сразу выдал доступ к части файлов только на чтение, и только к Obsidian - на чтение и запись (потому что писать он в данном случае должен), но файлы были под Git.

https://habr.com/ru/articles/1072770/

#hermes_agent #aiагенты #llm #локальный_llm #локальные_модели #qwen #agentic_workflows #ai_automation #workflow #go

IT-ретейнер для ресторанной сети: как за 7 месяцев запустить 6 цифровых продуктов

Ресторанная сеть из 10 заведений обратилась с первичным запросом на доработку Telegram Mini App. В процессе стало понятно, что задача шире: компании нужен не отдельный подрядчик под приложение, а внешний продуктово-технический контур, который сможет развивать несколько цифровых продуктов, поддерживать инфраструктуру, закрывать интеграции и сопровождать эксплуатацию. За 7 месяцев работы были запущены 6 продуктов:

https://habr.com/ru/articles/1041256/

#itразработка #продуктовая_разработка #telegram_mini_app #ai_automation #rag #управление_itкомандой #цифровая_трансформация #devops #интеграция_систем #itинфраструктура

HR-бот на базе RAG: архитектура корпоративной базы знаний для ресторанного холдинга

В ресторанном холдинге была внедрена система HR-бота на базе ИИ, которая работает поверх корпоративной базы знаний, учитывает роль сотрудника и предоставляет ответы со ссылками на актуальные документы. Основная задача проекта — заменить разрозненные FAQ, Wiki, документы и чаты единым интерфейсом доступа к корпоративным знаниям. Сотрудник может задать вопрос в свободной форме и получить ответ с учётом своей должности, прав доступа и актуальной версии документа.

https://habr.com/ru/articles/1040000/

#rag #hr_tech #корпоративная_база_знаний #aiбот #llm #postgresql #notion #rolebased_access_control #knowledge_management #ai_automation

Почему RAG — фундамент любой AI-трансформации

За последние годы большинство AI-проектов в компаниях стартуют одинаково: сначала делают чат-бота, затем добавляют агентов, автоматизируют отдельные процессы и ожидают роста эффективности. На практике такие проекты часто не дают устойчивого результата. Модель может корректно генерировать текст, демонстрации выглядят убедительно, но в реальной работе ответы оказываются нестабильными, противоречивыми и не связанными с внутренними стандартами компании. Основная причина — отсутствие единого слоя знаний. В проекте для ресторанной группы с 10+ заведениями и историей более 15 лет мы сознательно начали не с агентов и не с интерфейсов, а с построения корпоративной RAG-инфраструктуры. Этот слой стал основой всей последующей AI-архитектуры.

https://habr.com/ru/articles/1039986/

#rag #искусственный_интеллект #llm #retrieval_augmented_generation #векторная_база_данных #embeddings #корпоративные_данные #ai_automation #knowledge_base #hallucinations

ИИ-автоматизация на пике спроса. Но кто будет управлять тем, что вы внедрили?

ИИ-автоматизация сейчас стала одной из самых горячих тем для бизнеса. Откройте LinkedIn, YouTube, Telegram-каналы про технологии или предложения новых SaaS-сервисов — почти везде один и тот же мотив: автоматизируем продажи, поддержку, заявки, отчётность, документы, внутренние процессы, коммуникации с клиентами. Спрос быстро родил рынок. Появились no-code-платформы, агентные системы, микро-агентства, фрилансеры, интеграторы и консультанты, которые предлагают бизнесу «внедрить ИИ» почти в любой процесс. Часть этих предложений действительно полезна. Часть основана на сильной инженерной работе. Часть просто пытается оседлать волну. Но почти во всех этих разговорах есть одна слепая зона. Бизнесу подробно объясняют, что можно внедрить. Гораздо реже объясняют, как этим потом управлять. Это не одно и то же.

https://habr.com/ru/articles/1035888/

#ai_governance #ai_automation

ROI от внедрения ИИ: как считать и чего ожидать реально

Меня зовут Мария Филатова, я эксперт в области ИИ для бизнеса, предприниматель, сооснователь платформы внедрения AI-процессов в бизнес и автор медиа « вАЙТИ ». В статье рассказала о том, чем внедрение ИИ отличается в теории и на практике, а также что стоит считать реальной выгодой от этого. На примерах показала, как оценивать ROI и чего ожидать реально.

https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/1034668/

#искусственный_интеллект #ai #roi #автоматизация_бизнеса #ai_automation #llm #ai_agents #цифровизация #бизнеспроцессы #внедрение_ии

Show HN: Lume 0.2 – Build and Run macOS VMs with unattended setup
https://cua.ai/docs/lume/guide/getting-started/introduction
#ycombinator #computer_use_agent #computer_use #AI_automation #visual_automation #What_is_Lume

Show HN: Tasker – An open-source desktop agent for browser and OS automation
https://automatewithtasker.com/
#ycombinator #browser_automation #AI_automation #web_scraping #workflow_automation #RPA #robotic_process_automation #desktop_app #productivity_tool