Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 3. Даём ИИ руки: работа с инструментами и MCP
В предыдущих частях мы создали умных агентов с памятью и мультимодельными системами. Но есть проблема — они всё ещё умные болтуны.Критическое ограничение: агенты без рукНаши агенты могут анализировать, классифицировать и синтезировать ответы, но НЕ МОГУТ:Зайти в базу данных за информациейПрочитать файл с дискаСделать HTTP-запрос к APIСоздать отчёт и сохранить егоОтправить email или выполнить git commit
К чему нас приведет ИИ: закат цивилизации или новый рассвет
Привет! Я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ и архитектор решений в VESNA.Честно признаюсь, мне немного страшно из-за ИИ. Но не переживайте, это не очередная пугалка без самокритики, дочитайте до конца.Мы очень быстро согласились на новый ритм: результат теперь приходит раньше, чем мы приложим хоть какие-то серьезные усилия. Раньше, чтобы получить нормальный текст, иллюстрацию или кусок рабочего кода, нужно было по-настоящему попыхтеть — руками, головой. А иногда и потерять пару десятков нервных клеток.
Насколько зацензурен и опасен DeepSeek?
Насколько предвзят искусственный интеллект? Принято ругать нейросети за трансляцию стереотипов человеческого мышления, которые были подсмотрены в датасетах для обучения. На деле ИИ куда более аккуратен, чем можно ожидать.Хороший пример — генерация фотографий бабочек. Как правило, дизайнеры-люди очень любят изображать бабочек в мёртвом виде. Дело в том, что энтомологи руководствуются строгими визуальными стандартами: вид сверху, расправленные на 180° крылья, чистый фон, симметрия.
Исследование: DeepSeek снижает качество кода для пользователей из Тайваня и Тибета
Исследователи IT-компании CrowdStrike провели эксперимент, в ходе которого они запрашивали у DeepSeek помощь в написании программного кода. Выяснилось, что нейросеть может изменять качество выдачи в зависимости от региона, в котором находится пользователь.
Нет, тренировка DeepSeek R1 не стоила $294 тыс. Реальная цифра в десятки раз выше
В интернете широко обсуждают опубликованный в Nature отчет авторов DeepSeek, в котором якобы заявляется, что обучение модели R1 обошлось компании всего в 294 тысячи долларов. Цифра выглядит сенсационной, ведь конкуренты тратят на создание своих моделей в тысячи раз большие суммы: например, для Claude Sonnet 3.7 давали оценку в несколько десятков миллионов долларов. Если бы взятая из Nature цифра была правдой, то получилось бы так, что у конкурентов нет никаких шансов перед командой DeepSeek. Но это не так.
Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 2. Диалоговые агенты: память, сообщения и контекст
Представьте себе AI-агента, который не просто выполняет изолированные задачи, а ведет осмысленный диалог, запоминает контекст разговора и принимает решения на основе накопленной информации.Вместо простого:Пользователь: "Сколько будет 2+2?"Бот: "4"Мы создадим агента, который может:Пользователь: "Привет! Меня зовут Алексей, я работаю Python-разработчиком"Агент: "Приятно познакомиться, Алексей! Как дела в мире Python? Над какими проектами сейчас работаешь?"Пользователь
