#агентная_архитектура — Public Fediverse posts

Ralph loop, оракул и право на мутацию: как не путать execution loop с evolution loop

Все началось с довольно прикладного спора с коллегой об одном агентном решении. Мы не могли сойтись во мнении, что именно вообще стоит называть Ralph loop, так что пришлось лезть в интернет за пруфами. А дальше случился один из тех раздражающих моментов, когда чем больше читаешь, тем больше тумана. Постепенно стало ясно, что под "Ralph loop" уже начинают понимать очень разные, а иногда и почти противоположные вещи. И это не просто мое ощущение: вокруг Ralph довольно быстро появились публичные пересказы, упрощающие его по-разному [1] , [2] , [3] , а затем и публичные поправки к этим интерпретациям - [4] , [5] , [6] , [7] . И поэтому любой разговор о нем очень быстро начинает напоминать сцену из Spider-Verse: “все вроде говорят про одного и того же Человека-паука и каждый уверен, что именно его версия и есть настоящая.” Давайте разложим все по полочкам. А Питеров Паркеров Ральфов по их мирам. Среди существующих реализаций встречаются следующие варианты - см. Таблицу

https://habr.com/ru/articles/1017180/

#Ralph_loop #Рафль #Ralf_loop #агентские_системы #агентная_разработка #агентная_архитектура #агентная_инженерия #агентная_модель #агент #агенты

Оркестрация ИИ-агентов в 2026: как 3 агента заменили отдел из 5 человек (кейс российской компании)

В 2024–2025 годах многие компании экспериментировали с единичными ИИ-агентами для автоматизации поддержки. Результаты были скромными: покрытие 25–40% сценариев, частые зависания в нестандартных ситуациях, необходимость ручной коррекции. Причины провала «монолитного» подхода:

https://habr.com/ru/articles/1008598/

#искусственный_интеллект #ииагенты #оркестрация #оркестрация_агентов #мультиагентные_системы #автоматизация_поддержки #интеграция_1с #агентная_архитектура #ритейл #бизнеспроцессы

Оркестрация ИИ-агентов в 2026: как 3 агента заменили отдел из 5 человек (кейс российской компании)

В 2024–2025 годах многие компании экспериментировали с единичными ИИ-агентами для автоматизации поддержки. Результаты были скромными: покрытие 25–40% сценариев, частые зависания в нестандартных ситуациях, необходимость ручной коррекции. Причины провала «монолитного» подхода:

https://habr.com/ru/articles/1008598/

#искусственный_интеллект #ииагенты #оркестрация #оркестрация_агентов #мультиагентные_системы #автоматизация_поддержки #интеграция_1с #агентная_архитектура #ритейл #бизнеспроцессы

Оркестрация ИИ-агентов в 2026: как 3 агента заменили отдел из 5 человек (кейс российской компании)

В 2024–2025 годах многие компании экспериментировали с единичными ИИ-агентами для автоматизации поддержки. Результаты были скромными: покрытие 25–40% сценариев, частые зависания в нестандартных ситуациях, необходимость ручной коррекции. Причины провала «монолитного» подхода:

https://habr.com/ru/articles/1008598/

#искусственный_интеллект #ииагенты #оркестрация #оркестрация_агентов #мультиагентные_системы #автоматизация_поддержки #интеграция_1с #агентная_архитектура #ритейл #бизнеспроцессы

Оркестрация ИИ-агентов в 2026: как 3 агента заменили отдел из 5 человек (кейс российской компании)

В 2024–2025 годах многие компании экспериментировали с единичными ИИ-агентами для автоматизации поддержки. Результаты были скромными: покрытие 25–40% сценариев, частые зависания в нестандартных ситуациях, необходимость ручной коррекции. Причины провала «монолитного» подхода:

https://habr.com/ru/articles/1008598/

#искусственный_интеллект #ииагенты #оркестрация #оркестрация_агентов #мультиагентные_системы #автоматизация_поддержки #интеграция_1с #агентная_архитектура #ритейл #бизнеспроцессы

Автоматизация фоновой аналитики в финтехе с помощью background LLM‑агента: реальный опыт

Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Machine Learning Team Lead в команде финтеха Big Data MWS. Внутренняя аналитика в финтехе живет в режиме постоянной гонки: новые клиенты приходят, ведут себя по‑разному, а бизнесу нужно быстро понимать, чем группы с разными сценариями отличаются друг от друга. При этом значительная часть работы аналитика — это однотипное сравнение когорт и поиски закономерностей в табличках и графиках. Фоновый LLM‑агент, который умеет сам поднимать данные, запускать статистические проверки и возвращать готовые инсайты, заметно сокращает путь от данных до решения. Под катом — разбор, как устроен такой background‑агент для анализа активности новых клиентов, на чем он основан, как мы минимизируем галлюцинации и почему выбрали архитектуру, похожую на Claude Skills, а не идем в сторону MCP‑подхода.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/978386/

#Сезон_ИИ_в_разработке #LLMагенты #автоматизация_аналитики #продуктовая_аналитика #финтех #backgroundагенты #агентная_архитектура #анализ_данных #Python

Автоматизация фоновой аналитики в финтехе с помощью background LLM‑агента: реальный опыт

Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Machine Learning Team Lead в команде финтеха Big Data MWS. Внутренняя аналитика в финтехе живет в режиме постоянной гонки: новые клиенты приходят, ведут себя по‑разному, а бизнесу нужно быстро понимать, чем группы с разными сценариями отличаются друг от друга. При этом значительная часть работы аналитика — это однотипное сравнение когорт и поиски закономерностей в табличках и графиках. Фоновый LLM‑агент, который умеет сам поднимать данные, запускать статистические проверки и возвращать готовые инсайты, заметно сокращает путь от данных до решения. Под катом — разбор, как устроен такой background‑агент для анализа активности новых клиентов, на чем он основан, как мы минимизируем галлюцинации и почему выбрали архитектуру, похожую на Claude Skills, а не идем в сторону MCP‑подхода.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/978386/

#Сезон_ИИ_в_разработке #LLMагенты #автоматизация_аналитики #продуктовая_аналитика #финтех #backgroundагенты #агентная_архитектура #анализ_данных #Python

Автоматизация фоновой аналитики в финтехе с помощью background LLM‑агента: реальный опыт

Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Machine Learning Team Lead в команде финтеха Big Data MWS. Внутренняя аналитика в финтехе живет в режиме постоянной гонки: новые клиенты приходят, ведут себя по‑разному, а бизнесу нужно быстро понимать, чем группы с разными сценариями отличаются друг от друга. При этом значительная часть работы аналитика — это однотипное сравнение когорт и поиски закономерностей в табличках и графиках. Фоновый LLM‑агент, который умеет сам поднимать данные, запускать статистические проверки и возвращать готовые инсайты, заметно сокращает путь от данных до решения. Под катом — разбор, как устроен такой background‑агент для анализа активности новых клиентов, на чем он основан, как мы минимизируем галлюцинации и почему выбрали архитектуру, похожую на Claude Skills, а не идем в сторону MCP‑подхода.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/978386/

#Сезон_ИИ_в_разработке #LLMагенты #автоматизация_аналитики #продуктовая_аналитика #финтех #backgroundагенты #агентная_архитектура #анализ_данных #Python

Автоматизация фоновой аналитики в финтехе с помощью background LLM‑агента: реальный опыт

Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Machine Learning Team Lead в команде финтеха Big Data MWS. Внутренняя аналитика в финтехе живет в режиме постоянной гонки: новые клиенты приходят, ведут себя по‑разному, а бизнесу нужно быстро понимать, чем группы с разными сценариями отличаются друг от друга. При этом значительная часть работы аналитика — это однотипное сравнение когорт и поиски закономерностей в табличках и графиках. Фоновый LLM‑агент, который умеет сам поднимать данные, запускать статистические проверки и возвращать готовые инсайты, заметно сокращает путь от данных до решения. Под катом — разбор, как устроен такой background‑агент для анализа активности новых клиентов, на чем он основан, как мы минимизируем галлюцинации и почему выбрали архитектуру, похожую на Claude Skills, а не идем в сторону MCP‑подхода.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/978386/

#Сезон_ИИ_в_разработке #LLMагенты #автоматизация_аналитики #продуктовая_аналитика #финтех #backgroundагенты #агентная_архитектура #анализ_данных #Python