ИИ.
«Когда агенты перестают говорить»: как LatentMAS предлагает новый язык общения ИИ-агентов
Мультиагентные системы на базе LLM почти всегда строятся вокруг текстовой коммуникации. Агенты объясняют друг другу планы, уточняют шаги, формируют выводы — всё это через генерацию токенов. Такой подход кажется естественным, но он порождает фундаментальные проблемы: текст генерируется медленно, ошибки формулировок на ранних этапах распространяются вниз по цепочке, а количество токенов растёт лавинообразно.Исследователи из Принстона, Стенфорда и Иллинойса предлагают другой путь:
ИИ в мессенджерах: как Telegram- и WhatsApp-боты меняют общение
Сегодня сложно представить повседневную жизнь без мессенджеров. Telegram и WhatsApp* давно перестали быть просто инструментами для обмена сообщениями, они превратились в целые экосистемы. С развитием технологий искусственного интеллекта и нейросетей эти платформы обрели новое измерение - умных ботов. Миллионы пользователей ежедневно взаимодействуют с ними для решения бытовых задач, получения информации или даже просто для общения.Ниже представлен обзор того, как ИИ-боты в Telegram и WhatsApp уже меняют коммуникации, какие у них функции, на что обращать внимание при внедрении и какие практические примеры можно взять за основу.
Делаю своего ИИ-помощника для экосистемы HalNet
Локальный ИИ-ассистент прямо в мессенджере HalChat: без серверов, без рисков, только приватность и RAG.ВведениеЯ занимаюсь разработкой собственного мессенджера HalChat и недавно я запустил систему локальных ИИ, с которыми можно общаться прямо в браузере через обычный чат.И мне потребовался ИИ помощник, который бы вводил в курс дела внутри экосистемы и помогал пользователям обосноваться. Назвал я его — Halwashka AI.Почему бы не использовать готовые решения?
