Почему агент на самом деле дешевле RAG
Наивная арифметика, которая всех обманываетКлассический RAG-ассистент работает так: пользователь пишет вопрос → эмбеддинг → поиск в векторе → один вызов LLM для синтеза. Одна итерация. Чисто, быстро, дёшево. Если ответ правильный.Проблема в том, что с первой попытки он правильный не всегда. Пользователь переспрашивает: «нет, я имел в виду другое». Ассистент делает второй запрос. Потом третий. К четвёртому переспросу пользователь машет рукой и зовёт живого оператора. Оператор тратит 10–15 минут, находит нужный документ, копирует абзац в чат. Вопрос закрыт. Стоимость вопроса — не 1 вызов LLM, а:
Почему AI не заменит разработчиков. Или заменит
Уже куча народу высказалась по этому поводу - было и “мы все умрём, мы мамонты с лапками, нас заменят роботы”, было и “я сверхсущество, а эта машина лишь инструмент”.Но я не встретил честной экспертной точки зрения с позиции бизнеса и разработки вместе. Были либо технарские, либо бизнесовые. Бизнес хочет либо “срезать косты”, либо “увеличить продажи”. Точнее даже так - об этом активно говорят бизнесмены, которые пытаются продать ИИ. От них только и слышишь маркетинговые лозунги. Написанные через ИИ.
Агентская разработка: как обеспечить качество
Всем привет! Меня зовут Андрей Бровко, я руководитель тестирования Авито Авто. ИИ-агенты генерируют код за секунды, но скорость генерации кода не означает качество продукта. Если процессы разработки выстроены слабо, агенты просто быстрее доставляют дефекты.
Король, Дракон и Кролики: аллегория о тотальной оптимизации и конце маркетплейсов — 4 («Самодум и агенты против Короны»)
Вступление: Тенденция, которая меняет всёВ последние годы в цифровой экономике наметилась тревожная, но неизбежная тенденция, которую аналитики и футурологи называют «эпохой агентного шопинга».Речь идет о появлении автономных программных агентов-закупщиков, которые совершают покупки от имени пользователя, полностью исключая человека из процесса принятия решений. Это не просто очередное приложение или сервис — это фундаментальный сдвиг в самой логике розничной торговли.Традиционная бизнес-модель маркетплейсов строилась на двух китах:Внимание пользователя
12 факторов хорошего агента
Почти все мы только учимся работать с агентами. Даже опытные команды иногда управляют агентами так, что те приносят больше вреда, чем пользы. HumanLayer сформулировал 12 принципов того, как делать и настраивать агентов правильно. Каждый пункт отвечает на вопрос, что работает хорошо, а что стабильно приводит к проблемам.1. Структурированный выводДо появления структурированного вывода от языковой модели нельзя было ожидать детерминированного результата: она возвращала произвольный текст. Подключить ее к реальной системе было крайне сложно.
Средовой подход вместо системного: как проектировать ИТ-продукты, которые растят сами себя
Привет, Хабр! В своей прошлой статье про будущее ИТ я писал о важности формулирования новых вызовов в индустрии:
ИИ-агенты в автоматизации тестирования: собираем воркфлоу из скиллов, MCP и разных LLM
Привет! На связи команда QA Automation СВОЙ Тех
ПростоГраф: как я сделал глубокий форк LightRAG под свои (и, возможно, ваши) нужды
С чего всё началось (можете пропустить, тут немного жизы)
Здравствуйте, я мистер Мисикс. Практические заметки о психологии вашего искина
Итак, у вас свеженькая подписка, чистая история сессий.Сначала вы действуете осторожно. Даёте маленькие задачки, придирчиво оцениваете результат. Результат не всегда бывает таким, как вы ждали. Тогда вы хмуритесь, требуете переписать. Но довольно быстро проникаетесь доверием и принимаете: «Эта штука работает». Проходят дни. Вы отдаёте всё усложняющиеся приказы: уже не функции, но целые модули, всё реже заглядываете в правки. И вот вы бросаете взгляд на экран и видите уведомление. Упал CI. Вызываете тесты, монитор заливается красным.Не первый раз. Вы привычно тянетесь к клавиатуре:
Агент против агента: опыт участия в агентских соревнованиях BitGN PAC1 и AgentBeats
Егор СпиринРуководитель лаборатории прикладных агентов (ЛаПА) AI Talent Hub
