Концепция кастомизированных ИИ-агентов как «виртуальных аватаров» человека
Статья посвящена концепции создания и эволюции кастомизированных ИИ-агентов, определяемых как «виртуальные аватары» (ВА) человека. ВА позиционируются как постоянно обучающиеся модели, «прикреплённые» к конкретным людям и способные выполнять умственную работу, принимать рутинные решения и действовать, исходя из индивидуальных предпочтений, интересов и установок своего владельца.Вместо введенияСредства искусственного интеллекта (ИИ) как фундамента следующего технологического уклада
OpenClaw управляет своим Telegram аккаунтом (не просто бот)
В OpenClaw заложен функционал для подключения к Telegram-боту.Но что, если мы хотим привязать обычный Telegram-аккаунт и сделать лобстера человеком?Эта статья появилась вследствие, можно сказать, курьеза. К нам в чат
Пользователь уходит из приложения: рынок забирают API, данные и ИИ-агенты
Худшая новость для многих SaaS‑команд в ближайшие годы (думаю, уже в этом году заметим) – пользователь может перестать пользоваться вашим приложением, но продолжит пользоваться вашим сервисом.Еще недавно цифровой продукт был устроен предельно понятно. Компания делала приложение, проводила продуктовые исследования, проектировала пользовательские сценарии, раскладывала кнопки, экраны, роли и ограничения. А пользователь либо принимал эту логику, либо уходил.То есть сама модель была такой:«Вот наш интерфейс. Вот наш сценарий. Пользуйтесь так, как мы задумали».
Магия ИИ-банкинга 5.0 и её разоблачение
Никто не просыпается утром с мыслью: «Скорее бы открыть банковское приложение!» Серьёзно, люди не испытывает такого трепета перед мобильным приложением банка на смартфоне, разве что по вынужденной необходимости заглянуть проверить зарплату. И знаете что? Это нормально. Банк — это не Онлайн-кинотеатр и не Telegram. Но есть одна вещь, которую хочет каждый: чтобы банк помогал жить так, как ты хочешь. Не мешал, не заставлял заполнять анкету в пятый раз, а просто — помогал!
Корпоративная память как инфраструктура: как мы построили RAG-систему внутри ИТ-компании с промышленной экспертизой
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Омаров, я ведущий инженер учебного центра по продуктам в компании «Цифра». Вместе с моим коллегой, Фёдором Арефьевым, мы решили поделиться своим опытом создания корпоративного агента, который в разы ускоряет поиск по базам знаний компании.Так уж получилось, что на предприятиях знания никогда не живут в одном месте. Так и у нас: что-то лежит в официальной документации, что-то в Confluence, что-то в переписках, тикетах технической поддержки.
ИИ‑агент внутри 1С
1C AI Agent — продукт, который не “поговорить”, а “сделать”Привет. Это первая публикация про наш новый продукт — 1C AI Agent.Если коротко: LLM — это уже нормальный рабочий инструмент, и с ним всё ок. Но нам хотелось сделать следующий шаг: чтобы в 1С можно было не только “спросить и получить текст”, а попросить и получить результат в базе — с понятным планом, проверками и ограничениями.Мы сделали иначе: агент внутри 1С получает задачу человеческими словами, раскладывает её на шаги и исполняет
1Yes: выпустили ТЗ-машину для 1С. И даём финансовую гарантию
Коротко: мы выпустили функционал, которого ждали наши пользователи – автоматическая подготовка технического решения и спецификации для разработчика без галлюцинаций. Покажу на реальном примере.Как это работаетАналитик описывает задачу. 1Yes берёт конфигурацию 1С – со всей её кастомизацией, самописными объектами и многолетними наслоениями – и делает следующее:Шаг 1. Два технических решения с разбором.
Кодопись аналитика
76 179 строк кода за неделю. Ни одну из них я не читал.Привет, Хабр! Меня зовут Николай Щедрин, я ведущий аналитик Сбера. В этой статье продолжаю делиться инсайтами по использованию ИИ‑ассистентов в работе бизнес‑ и системного аналитика. Первую часть
