llm-агент. - страница 10

Агентные системы для продакшена

Всем привет! Сегодня разберём, как проектировать агента, который доезжает до продакшена и приносит пользу бизнесу: от вопросов на старте до стека и практик, без которых он развалится в эксплуатации.Меня зовут Владимир, на данный момент работаю ML-инженером и разрабатываю мультиагентные системы. К сожалению, пока не могу похвастаться тем, что сократил 20 процентов сотрудников, но достижения имеются...

продолжить чтение

300 дней с AI-агентами: от руководителя к Full Cycle Engineer

Примерно так я себя ощущал на протяжении всего этого годаПоследние 7 лет я руководил командами разработки, но не то что не писал кода — я его даже не читал. В 2025 году я снова вернулся к самостоятельной разработке. И даже могу называть себя Full Cycle Engineer

продолжить чтение

Как извлечь ДНК автора? Креатив от LLM

Генеративные нейросети с нами уже почти 3 года. В начале казалось, что они будут именно генерировать новые смыслы, комбинируя все знания мира, но реальность оказалась другой. Комбинирование смыслов не приводило к реально креативному результату, иными словами, создать что-то новое, креативное, необычное, прорывное — то, что будет читать человек с интересом, не получалось.

продолжить чтение

TRIZ + LLM без эзотерики: задеплоили агента‑решателя противоречий, который не скатывается в болтовню

Идея пришла не с “рынка”, а из очень конкретного чувства: что у нас уже есть архитектура, способная реально решать боли человека/бизнеса, а деньги и продукты всё ещё делают другие люди. Самое простое место прорвать рынок — это консалтинг через ТРИЗ: там уже есть мощная инженерная традиция, но нет нормального ИИ‑инструмента, который умеет не просто рассказывать про Альтшуллера, а реально помочь инженеру или фаундеру решать противоречия здесь и сейчас. ​

продолжить чтение

Настраиваем ИИ-помощника бесплатно и без вендорлока в IntelliJ IDEA, GoLand, WebStorm, OpenIDE и GigaIDE

За последние пару лет IDE реально встряхнуло: к подсказкам и рефакторингам добавились AI-ассистенты a.k.a. Агенты. Они дописывают код, предлагают варианты решений, генерируют тесты и умеют “переводить” чужой legacy на человеческий. Теперь почти в каждой IDE есть кнопка «спросить у модели» — и разработчик больше не один на один с редактором.

продолжить чтение

Учимся правильно использовать ИИ при разработке программного обеспечения

Недавно написал статью о проблемах использования ИИ (Иллюзии Интеллекта) при разработке программного обеспечения / Хабр, и решил не ждать у моря погоды, когда (и если) провайдеры исправят ситуацию на своей стороне, а попытаться самостоятельно выработать приемлемый алгоритм работы с ИИ, который был бы экономически выгодным и целесообразным при разработке ПО хотя бы лично для меня.Данная статья - это очередной Хабрахак

продолжить чтение

LLM — не один большой «мозг», а команда ролей. Как собрать AI-workflow в Claude Code и уйти от вайб-коддинга

Большие языковые модели часто используют как один большой "мозг": написал промпт, нажал Enter - и сразу запускаешь сгенерированный код. Быстро, удобно и наполненно магией. Такой подход можно называть вайб-коддингом.Для разовой или несложной задачи это еще ок, а вот для полноценной продуктовой разработки уже достаточно спорно: архитектура, тесты, ревью и релизы не очень хорошо ложатся на слабо предсказуемый код, который генерирует ИИ.В этой статье я покажу, как относиться к LLM не как к "герою-одиночке", а как к команде ролей

продолжить чтение

Гибридный подход к контексту: как сделать LLM-агентов быстрее и дешевле

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как AI-агенты на базе LLM тратят лишние деньги из-за разрастающегося контекста и как простое маскирование наблюдений нередко работает лучше сложного LLM-суммирования. Авторы предлагают гибридный метод, который делает агентов дешевле и надёжнее без дообучения модели.

продолжить чтение

Как я выбираю LLM (large language model) для своих задач?

продолжить чтение

ИИ-ассистент в M42: как мы в Авито ускорили построение графиков и увеличили аудиторию в Trisigma

Привет! Меня зовут Андрей Старостин, я DS-инженер в аналитической платформе в Авито. В этой статье я расскажу об устройстве и внедрении сервиса-ассистента на основе искусственного интеллекта для упрощения работы с аналитическими данными в нашем продукте M42 внутри Trisigma. 

продолжить чтение

1...8910111213...15