Паттерны программирования при работе с LLM
LLM - мощный инструмент, но его эффективность в продакшене зависит не от одного «хитрого промпта», а от всей архитектуры: что мы даём модели, как управляем её рассуждением и как проверяем/обрабатываем результат. В этой статье - компактная карта паттернов, разбитая по этапам конвейера: Input -> Reasoning -> Output.ВведениеСтатей про LLM - вагон, и у всех свои "трюки". Мне не хватало схемы, которая раскладывала бы эти "трюки" по полочкам.
ADSM: итеративность и иерархия
В прошлой публикации я кратко описал своё представление о наиболее важных ограничениях Моделей (LLM):работа только с текстом: вход и выход - текстовые файлы;ограниченность контекстного окна;все входные данные и все результаты одного диалога размещаются в рамках одного контекстного окна;расширяющийся контекст (вход меньше выхода) - признак "творческой" работы Модели, сужающийся - признак "инженерной" работы (повторяемой);противоречивые (или просто лишние) данные приводят к размыванию контекста и снижению повторяемости;
Гайд: AI-агент на GigaChat и LangGraph (от архитектуры до валидации) на примере Lean Canvas
Запуск стартапа — это не только идея, но и понимание, как она станет бизнесом. Lean Canvas, предложенный Эшем Маурья, помогает на одной странице структурировать ключевые аспекты: проблемы клиентов, решения, каналы продаж и издержки. Но Lean Canvas за пять минут не заполнить: нужны гипотезы, исследования, слаженная работа команды. А что если большую часть рутины возьмёт на себя AI-агент? Мы в GigaChain решили попробовать. Рассказываем, что из этого получилось.
Google встроила Gemini CLI в редактор кода Zed
Google объявила о поддержке Gemini CLI в редакторе кода Zed
Консолидация памяти — или как избежать альцгеймера у LLM
Просыпаюсь утром, открываю свой чат с GPT, начинаю увлеченно обсуждать архитектуру нового проекта. Через час диалог превращается в философский трактат о смысле жизни, еще через час - в рецепт борща. И вот, когда я пытаюсь вернуться к архитектуре, модель смотрит на меня как на незнакомца: "А что за проект? Борщ, говорите?"Если очень коротко, у современных LLM есть одна маленькая
Как устроены AI агенты: разбираемся на примере ReAct и Reflection
Привет, Хабр! В последнее время AI агенты стали главным трендом. Многие используют готовые шаблоны, такие как create_react_agent из langchain, но не понимают, как они работают под капотом. При этом агенты становятся все сложнее, и придет время, когда нужно будет писать свою реализацию. В этой статье мы разберем:Устройство ReAct агента Устройство Reflection агента Примеры системных prompt запросов Кейсы использования и особенности Что такое AI агентПрежде чем переходить к коду, нужно понять, что можно считать агентом. Существует множество определений, например:
А вы храните историю запросов к ИИ-агентам?
Лично мне нравится LLM как инструмент, усиливающий мои интеллектуальные возможности. Я использую его ежедневно — для поиска информации, для создания и перевода текстов, в качестве ассистента по подсчёту калорий и, само собой, для разработки приложений. Немного попрактиковавшись с генерацией pull request'ов через OpenAI Codex для модулей своего проекта TeqCMS, я пришёл к выводу, что в "грядущую эпоху вытеснения разработчиков моделями
От традиционных LLM-агентов к Agentic AI: будущее автоматизации бизнеса + реализация вашего ассистента по темам
Привет, чемпионы! В последние месяцы термин Agentic AI
Русскоязычные LLM для вызова инструментов, переводов и финансовой аналитики
Предыдущая статья с подборкой моделей для русскогоdraw a cat which choosing LLM model
