#мультиагентная_архитектура — Public Fediverse posts

Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением

Представьте: три топ-менеджера из крупных компаний садятся писать код. Не ставить задачи команде, не согласовывать архитектуру — а сами, руками, за восемь часов собрать работающую систему. И не просто систему, а ИИ-директора, который не сломается под давлением CEO. Спойлер: получилось Рассказываем, почему обычный LLM в этой задаче «плывёт», как устроена архитектура устойчивости и что даёт single-shot reasoning там, где хочется городить мультиагентный пайплайн.

https://habr.com/ru/articles/1024072/

#LLMагент #ИИассистент #Claude #мультиагентная_архитектура #промптинжиниринг #singleshot_reasoning #хакатон #CLevel #управленческие_решения #agentic_workflow

Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением

Представьте: три топ-менеджера из крупных компаний садятся писать код. Не ставить задачи команде, не согласовывать архитектуру — а сами, руками, за восемь часов собрать работающую систему. И не просто систему, а ИИ-директора, который не сломается под давлением CEO. Спойлер: получилось Рассказываем, почему обычный LLM в этой задаче «плывёт», как устроена архитектура устойчивости и что даёт single-shot reasoning там, где хочется городить мультиагентный пайплайн.

https://habr.com/ru/articles/1024072/

#LLMагент #ИИассистент #Claude #мультиагентная_архитектура #промптинжиниринг #singleshot_reasoning #хакатон #CLevel #управленческие_решения #agentic_workflow

Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением

Представьте: три топ-менеджера из крупных компаний садятся писать код. Не ставить задачи команде, не согласовывать архитектуру — а сами, руками, за восемь часов собрать работающую систему. И не просто систему, а ИИ-директора, который не сломается под давлением CEO. Спойлер: получилось Рассказываем, почему обычный LLM в этой задаче «плывёт», как устроена архитектура устойчивости и что даёт single-shot reasoning там, где хочется городить мультиагентный пайплайн.

https://habr.com/ru/articles/1024072/

#LLMагент #ИИассистент #Claude #мультиагентная_архитектура #промптинжиниринг #singleshot_reasoning #хакатон #CLevel #управленческие_решения #agentic_workflow

Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением

Представьте: три топ-менеджера из крупных компаний садятся писать код. Не ставить задачи команде, не согласовывать архитектуру — а сами, руками, за восемь часов собрать работающую систему. И не просто систему, а ИИ-директора, который не сломается под давлением CEO. Спойлер: получилось Рассказываем, почему обычный LLM в этой задаче «плывёт», как устроена архитектура устойчивости и что даёт single-shot reasoning там, где хочется городить мультиагентный пайплайн.

https://habr.com/ru/articles/1024072/

#LLMагент #ИИассистент #Claude #мультиагентная_архитектура #промптинжиниринг #singleshot_reasoning #хакатон #CLevel #управленческие_решения #agentic_workflow

Мальчик или подросток: где заканчиваются правила и начинается голос

Мы строим систему автоматического рерайта новостей для региональных СМИ, чтобы журналисты наконец занялись журналистикой. Месяц назад я писала про архитектуру стилевых профилей. Потом про то, как мы перестали обманывать себя и собрали мультиагентный пайплайн. Сейчас расскажу, что стало понятно после более глубокого разбора. И почему часть проблем мы, похоже, не решим вообще. Ну что там у тебя, давай гляну

https://habr.com/ru/articles/1012448/

#рерайт #журналистика #редактор #мультиагентность #мультиагентная_архитектура #мультиагентная_иисистема #сми #рерайтинг #редакция_сми

7 дней на AI-продукт: как мы автоматизировали подготовку к международным экзаменам

Представьте, что у вас всего неделя, чтобы сделать AI-продукт, который превращает рутинные учебные планы для международных экзаменов в персональные траектории для каждого ученика. При этом ваш бэкграунд больше в образовании и аналитике, чем в технической разработке. Звучит фантастически? Сейчас, когда интенсив закончился, мне и самому так кажется. Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Орлов. На AI Talent Camp я выступал в роли хастлера (AI-Product) команды ExamLab Bot и ожидал классический хакатон: собрать команду, получить дедлайны, сделать демо и разъехаться. На деле это оказался интенсив с быстрыми итерациями и постоянным общением с менторами. Нам всё время напоминали, что MVP — это не демка «на сцену», что мы отвечаем за полноценный AI-продукт, который будет нужно развивать. Поэтому мы с Дарьей Дмитриевой, которая выступала в роли хакера (LLM Engineer), и смогли сделать то, на что в продуктовой разработке уходят недели.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/1009326/

#ai #ml #разработка #aifirst_engineering #mvp #product_engineering #aiбот #мультиагентная_архитектура #прототипирование #образовательные_технологии

Один промпт — это не продукт. Как мы перестали обманывать себя и собрали мультиагентный пайплайн

Знаете, что объединяет 90% «AI-стартапов» в 2026 году? Один промпт, обёрнутый в красивый UI и с подпиской за $29 в мес.

https://habr.com/ru/articles/1009212/

#мультиагентная_архитектура #llm #рерайт #prompt_engineering #агентный_ии #автоматизация_контента #фактчек #aiагенты #сми

Как мы делали «Cursor для неразработчиков», а сделали полноценного ИИ-агента «с руками»

Меня зовут Сергей Игнатенко. В прошлой жизни — девлид, 20+ лет в разработке, от C# до Kafka. Сейчас — фаундер. Эта статья про то, как первое привело ко второму. Последний год я активно работал в Cursor — IDE с ИИ-ассистентом. И в какой-то момент меня начало подбешивать. Cursor переименовал режим «Code» в «Agent». Звучит красиво, но по факту — это тот же автокомплит на стероидах. Никакой автономности. Никакого планирования. Ты по-прежнему сидишь в IDE, по-прежнему руками переключаешь файлы, по-прежнему сам решаешь что делать дальше. Какой же это «агент»? Тогда я решил попробовать Claude Code — инструмент от Anthropic, о котором в тот момент восторженно писал весь Twitter. Установил, столкнулся с блокировками (я в России, привыкли), пошёл к Claude с просьбой помочь обойти защиту. Claude сказал категорическое «нет» и добавил фразу, которая засела в голове:

https://habr.com/ru/articles/1000828/

#AIагент #Docker #мультиагентная_архитектура #Cursor #вайбкодинг #Playwright #DeepSeek #RAG #автоматизация #nocode

Варианты взаимодействия AI-агентов

В обсуждении со специалистами часто встречаю фразу от коллег: «Ассоциируйте AI‑агента с работником организации». В этой статье я не предлагаю решения, я скорее предлагаю тему для обсуждения — насколько привычные управленческие паттерны «из мира людей», применяемые при проектировании организационных структур, применимы для организации взаимодействия AI‑агентов.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/978426/

#aiагент #aiагенты #aiагенты_в_работе #мультиагентные_системы #мультиагентная_архитектура #мультиагентность #мультиагентная_иисистема #мультиагентная_система #организационная_структура #управление_aiагентами

Как превратить сценарного чат-бота в умного бота на основе ИИ

Привет, Хабр! На связи Иван Жирнов и Степан Рыбалов, тимлид и QA группы разработки чат-ботов в компании «Передовые Платежные Решения». В работе мы используем чат-боты собственной разработки. До AI-революции чат-боты были сценарные и весьма ограниченные. С нейросетями же их возможности стали головокружительно шире. В этой статье мы расскажем о том, как и зачем перешли на чат-ботов с ИИ, чтобы наш опыт мог помочь в проекте и вам. Ежемесячно клиенты генерируют более 73 тысяч диалогов в текстовых ботах, и более 92% этих диалогов обрабатывается без участия человека — в чатах, мобильном приложении и личном кабинете. Голосовой чат-бот на горячей линии получает в месяц более 15 тысяч звонков, и здесь автоматизация достигает 20–30%. Именно голосовой бот навел нас на мысли об ИИ: здесь вопросы обычно оказывались сложнее и индивидуальнее. Обсуждать переход мы начали в четвертом квартале 2024 года. Нас привлекла возможность LLM решать комплексные вопросы из одного запроса клиента. Сценарный бот же реагирует только на одну команду за раз, выдает целый список возможных связанных вопросов, из которых пользователю снова приходится выбирать. Потом, вероятно, выбирать еще и еще… так что терпения хватает не у всех. Тогда клиент в лучшем случае обращается к голосовому боту или попадает к оператору поддержки. GPT же может сможет понять контекст, разбить сложный вопрос на несколько простых и собрать полноценный ответ.

https://habr.com/ru/articles/976782/

#чатбот #llm #техподдержка #faiss #мультиагентная_архитектура