ИИ-агент для управления компьютером: разработка умного помощника на Python
Представьте, что вы говорите своему компьютеру "Открой презентацию по проекту и добавь новый слайд с графиком продаж", и компьютер выполняет эту задачу, используя клавиатуру и мышь, как если бы за ним сидел реальный человек. В этой статье я расскажу, как создать ИИ-агента, который может управлять компьютером с помощью голосовых команд, используя современные языковые модели и простые Python-модули. Статья несет в первую очередь познавательную цель, чтобы поделиться опытом разработки.Архитектура и технический стекПрограмма состоит из нескольких ключевых компонентов:Модуль захвата экрана
Подробная карта OpenSource инструментов для создания AI агентов
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе для аналитики данных. Последний год активно изучаю AI-решения в кросс-функциональные процессы. В своих переводах делюсь материалами, которые помогают:Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.Сегодняшний перевод The Open-Source Toolkit for Building AI Agents
Президент Signal: агентский ИИ «глубоко уязвимым» с точки зрения безопасности и конфиденциальности
В пятницу Мередит Уиттакер, занимающая пост президента Signal, выразила обеспокоенность по поводу того, что агентский ИИ может поставить под угрозу конфиденциальность пользователей.
AGNTCY и будущее агентских технологий: как обеспечить взаимодействие ИИ-агентов
Одна из целей в сфере агентских технологий — обеспечить беспрепятственное взаимодействие между ИИ-агентами из различных организаций. Однако для этого требуется их совместимость, а агенты могут быть созданы с применением различных больших языковых моделей, баз данных и программного кода.
A-MEM: как новая структура памяти для агентов ИИ помогает решать сложные задачи
Специалисты из Университета Рутгерса, Ant Group и Salesforce Research разработали новую структуру, которая позволяет агентам ИИ выполнять более сложные задачи, интегрируя информацию из окружающей среды и автоматически создавая связанные воспоминания для построения сложных структур.
Microsoft внедряет ИИ в продукты для повышения эффективности работы отделов продаж
Искусственный интеллект радикально меняет рабочий процесс, беря на себя часть задач, которые раньше выполняли люди, и тем самым повышая эффективность работы. Компания Microsoft внедрила ИИ в свои продукты, чтобы помочь сотрудникам в различных сферах деятельности. Недавно было введено новое дополнение, которое касается продаж.
Gemini 2.0: бесплатный агент Google для обработки данных, который значительно экономит время
Агент Google для обработки данных: новый бесплатный помощник на базе искусственного интеллекта Gemini 2.0, который автоматизирует анализ данных, теперь доступен пользователям старше 18 лет в некоторых странах и на некоторых языках бесплатно.
Устройство Re-Act ИИ агента
Что такое Re-Act? Re-Act (Reason + Act) – это парадигма, предлагающая объединить рассуждение и выполнение действий в работе языковой модели (ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models).В отличие от других подходов построения агентов, где модель либо только рассуждает, либо выполняет только действия, либо сразу выдаёт ответ, Re-Act заставляет модель чередовать логические рассуждения с вызовами пользовательских функций (или инструментов - Tools)
Как LangChain и LangGraph упрощают жизнь разработчика ИИ-Агентов
При разработке приложений на основе больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) встает вопрос: вызывать ли модель напрямую через API (например, OpenAI) или использовать специализированные фреймворки вроде LangChain или LangGraph. Ниже мы рассмотрим, с какими сложностями сталкивается разработчик при прямом использовании LLM, и как LangChain и LangGraph помогают упростить создание сложных диалоговых и агентных систем. Также приведем примеры кода, сравнивая прямые вызовы с использованием этих фреймворков, и обсудим, когда их применение оправдано.Проблемы при прямом вызове LLM API
Свой стартап на LLM и агентах — это просто! (нет). Или почему технология не всегда так важна
В эпоху повального увлечения AI кажется, что достаточно взять OpenAI API, найти проблему, написать сложненький промпт и готово — ваш следующий единорог уже на подходе. Однако реальность, как всегда, оказывается намного сложнее и это мираж технологической простоты. В этой статье — рассуждения о том, почему базовая технология или стек целиком — это лишь верхушка айсберга в создании успешного продукта, и почему даже имея доступ к самым передовым технологиям, создать по-настоящему ценный продукт остается сложной задачей.
