ai agent. - страница 5

Comet — браузер будущего с ИИ-ассистентом, который реально работает за вас

В эпоху искусственного интеллекта браузеры остаются почти неизменными — мы всё так же вручную кликаем, заполняем формы и переключаемся между вкладками. Но что, если браузер мог бы делать всё это за вас? Comet от Perplexity — это не просто очередной браузер на базе Chromium, а настоящий агентный браузер с AI-ассистентом, способным автономно выполнять сложные задачи в интернете.

продолжить чтение

Документный хаос? RAG-система придёт на помощь

Всем привет!Предисловие

продолжить чтение

LLM в роли «судьи» vs. человеческая оценка: почему вместе — лучше

В гонке за следующей волной «умных» систем большие языковые модели берут на себя неожиданные роли. Одна из самых интересных — использовать такие модели как «судей» для оценки других моделей. Подход уже экономит командам массу ручной работы, но остаются вопросы: способен ли LLM уловить каждую тонкую ошибку? Что происходит в ситуациях, где критичны человеческая интуиция или глубокая предметная экспертиза?

продолжить чтение

Зоопарк фреймворков для AI-агентов: как выбрать подходящий — делаем бенчмарк и большое сравнение

Привет! В этой статье я детально разберу основные фреймворки для AI-агентов, попробую их побенчить и детально распишу их плюсы и минусы. Если вы подступались к агентам, то первым вопросом наверняка стало «а на чем их делать?». Отовсюду все говорят про langchain и десяток других фреймворков, звучат аббревиатуры типа MCP и A2A, какие-то Swarmы и CrewAI, мультиагентность и самое всякое разное.

продолжить чтение

IT-лидеры видят большой бизнес-потенциал в малых моделях ИИ

ИТ-лидеры видят большой бизнес-потенциал в малых моделях ИИ благодаря гибкости, низкой стоимости и нацеленности на конкретные задачи малые языковые модели (SLM) лучше подходят для бизнес-специфичных приложений и вскоре могут обойти LLM по использованию в корпоративной среде.Малые языковые модели (SLM) дают CIO больше возможностей разрабатывать специализированные, отраслевые AI-приложения, эксплуатация которых дешевле, чем систем на базе универсальных больших языковых моделей (LLM).

продолжить чтение

AI-помощник влияет на счастье пользователей или нет

Привет, Хабр! С вами Никита Кострикин, руководитель направления из Cloud.ru. Мы с командой запустили AI-помощника Клаудия, чтобы упростить работу с нашим облаком. В статье рассказываю, что он умеет делать, как его троллят пользователи, а еще — какие тулы и агенты находятся внутри, какие вызовы мы преодолели в процессе разработки и что планируем улучшить.

продолжить чтение

Что такое AI-агент и из каких основных частей он состоит

Введение Всем привет! Меня зовут Максимов Максим, я — NLP инженер в компании red_mad_robot. В этой статье хотел бы рассказать об определении AI-агента, а также об основных его компонентах. Также на практических примерах будет показано, как каждый из компонентов может быть реализован.Содержание:Что такое AI‑агент?Основные компоненты AI‑агента:LLMИнструментыПромптыПамятьПланирование и рассуждение

продолжить чтение

AI агенты: как не ошибиться на практике

От переводчика: Тема AI-агентов продолжает волновать разработчиков и потребителей. Все пытаются что-то сделать, чтобы быстрее прокричать рынку "у нас тоже это есть". Но что хорошо на консьюмерском рынке, не работает на рынке энтерпрайз-решений. Если сделать что-то на скорую руку в угоду хайпу, то можно потерять доверие корпоративных клиентов.Flowable отнюдь не торопился с объявлением своей стратегии в области AI и только этим летом появились реально интересные новости. Надо попробовать!

продолжить чтение

Как строить умных AI-агентов: уроки Context Engineering от Manus

В самом начале проекта Manus перед нашей командой встал ключевой вопрос: обучать ли end-to-end агентную модель, используя open-source foundation-модели, или же строить агента поверх возможностей

продолжить чтение

Неожиданный результат: ИИ замедляет опытных разработчиков

Мы провели рандомизированное контролируемое исследование (RCT), чтобы оценить, как инструменты искусственного интеллекта начала 2025 года влияют на продуктивность опытных open-source разработчиков, работающих в своих собственных репозиториях. Неожиданно оказалось, что при использовании ИИ-инструментов разработчики выполняют задачи на 19% дольше, чем без них — то есть ИИ замедляет их работу.

продолжить чтение

1...345678...9