Jarvis Pattern: почему AI-агенту не нужен фреймворк, а нужна операционная система
Манифест персонального агентного минимализма - от инженера, который 10 лет строил enterprise-системы и устал от сложностиКто я и зачем пишуМеня зовут Егор Зиновьев, я IT-архитектор. Десять лет в enterprise - Java, DevOps, fintech, команды до 70 человек, 20+ систем.Последние месяцы я работаю с персональным AI-агентом, который закрывает 100% моих DevSecOps-задач - от покупки вертуалок до security-аудита Docker-образов. Один агент, без фреймворков, без оркестраторов, без векторных баз данных.Эта статья - про архитектуру, которая за этим стоит. Я назвал её Jarvis Pattern.Проблема: индустрия продаёт строительные леса как архитектуру
System Design: проектируем систему бронирования билетов
Видеоразбор этой задачи на русском языке можно посмотреть здесь - https://www.youtube.com/watch?v=zxeR5bfsNOgПроектирование TicketmasterПостановка задачи🎟️ Что такое Ticketmaster?Ticketmaster - это онлайн-платформа, позволяющая пользователям приобретать билеты на концерты, театральные постановки, спортивные и другие мероприятия.Функциональные требования
О важности времени в архитектуре систем ИИ
Одной из наиболее недооцененных сил при проектировании систем ИИ является задержка при выполнении вычислений. Когда инженеры говорят о производительности модели, они часто сосредотачиваются на точности, полноте данных и производительности обучения.Но в производственных системах для пользователей огромное значение имеет время. Для них важно, чтобы система отвечала на их запросы достаточно быстро. Потому что даже самая умная система ИИ начинает сильно раздражать, если ответ на запрос пользователя приходит слишком поздно.
От хаоса к гармонии: роль ИИ-ассистента в проектной трансформации
До недавнего времени я, как и многие, относился к искусственному интеллекту с определённым недоверием. Казалось, что это модная идея (или даже «игрушка»), а не рабочий инструмент. Но когда чётко обозначился тренд на внедрение ИИ в бизнес‑процессы, я тоже решил попробовать. В итоге я не только изменил своё мнение, но и создал ассистента, который помог освободить до 40% рабочего времени.Три проекта, три судьбы документации
30 паттернов инженерии ИИ-систем
В Островке мы используем ИИ в разных задачах — от автоматизации внутренних процессов до продуктовых сценариев — и периодически рассказываем об этом на Хабре. Например, как строим вспомогательные системы на ��азе LLM и RAG или
Архитектурный монстр Франкенштейна, без которого работа архитектора невозможна
ВведениеМеня зовут Руслан Махмудов, я — архитектор решений в Альфа-банке. Хочу рассказать, как мы в Альфа-Банке решали наши архитектурные проблемы, в результате чего создали своего монстра Франкенштейна (в хорошем смысле) — систему RSM, без которой в настоящий момент работа всего архитектурного подразделения фактически невозможна.Как мы работаемДля начала необходимо вкратце рассказать о том, как у нас в банке вообще происходит разработка архитектурных решений, чтобы вы смогли понять, почему нам пришлось создать свой собственный инструмент для наших задач и процессов.Сначала абстракция
Распил монолита в 2026: а может, не надо? Как AI переворачивает закон Конвея
Десятилетие индустрия повторяла мантру: «монолит — плохо, микросервисы — хорошо». Мы честно дробили, нанимали команды на каждый сервис, строили service mesh, мучились с distributed tracing. А потом пришёл AI-ассистент, которому не нужно держать в голове весь монолит, чтобы менять любую его часть — и возник неудобный вопрос: а зачем мы вообще это делали?В 2025-м компании начали массово внедрять AI-ассистентов в разработку — и обнаружили, что архитектурные аксиомы, казавшиеся незыблемыми, перестают работать.Зачем вообще дробят монолиты: шесть канонических причин
Event-Driven подход в пет-проекте: автоматизация Telegram-канала на NiFi, Kafka и n8n
Привет, Хабр! Хочу рассказать про один странный пет-проект, который немного вырвался из-под контроля.Все описанные потоки можно попробовать в github Скачивайте, ставьте звездочки)Началось всё обычно: есть VPS (2 ядра, 6 ГБ RAM, 40 GB NVMe), есть свободное время и желание сделать что-то полезное. А ещё есть давняя хотелка — попробовать Kafka в реальном бою. Ну и Telegram-канал для изучения английского как-то сам напросился: новости BBC, разбор лексики, викторины — вроде не сложно, но и не совсем hello world.
RAG vs Fine-tuning: когда что выбирать — опыт 30+ проектов
RAG vs Fine-tuningПредставьте: клиент хочет «умного бота для базы знаний». Первый вопрос, который я задаю: «Данные часто меняются?»От ответа зависит архитектура. И бюджет. И сроки. И головная боль на следующие полгода.
