Почему не стоит писать AI-агента с нуля: что скрывается внутри harness
У вас есть модель, API к ней и идея продукта с агентом. Кажется, осталось написать цикл: отправить запрос, получить tool call, выполнить его и отправить результат обратно. Можно приступать к интерфейсу?Я тоже успел так подумать. Потом написал много кода, который писать не следовало, и познакомился с подводными камнями, о существовании которых по простому демо не догадаешься. В этой статье разберу, из каких частей на самом деле складывается агентная система, почему каждая из них превращается в отдельный проект и где стоит приложить собственные усилия.Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Цупко. Этот текст вырос из моего
Долгосрочная память для медицинского AI-ассистента: почему мы не отдали управление памятью LLM
При разработке персонального цифрового ассистента здоровья «Я Здоров» мы использовали долгосрочную память — LTM (Long-Term Memory). Сервис реализован в формате мобильного приложения: он собирает медицинские данные пользователя в единый цифровой профиль, позволяет хранить и оцифровывать медицинские документы, отслеживать результаты анализов, вести дневники здоровья и общаться с AI-ассистентом в чате.
Сколько инструментов показывать языковой модели: гипотеза, которую перечеркнул замер
У нашего ИИ-оркестратора более девяноста инструментов: работа с таблицами, документами, почтой, задачами, веб-страницами, презентациями и т.д.При обработке запросов модель на каждом шаге выбирает, какой из них вызвать. Вопрос, который периодически всплывает: сколько из них ей показывать за раз — все или только те, что подходят к запросу?Наш оркестратор умеет работать как с большими облачными моделями, так и с маленькими, которые помещаются на бытовой видеокарте. Минимальный рабочий вариант: RTX 3090 24Gb + Qwen3.6 27B.
KodaCode 1.2.0 получил новые модели, субагентов и планирование в Desktop и CLI
Вышел KodaCode 1.2.0. В релиз вошли новые Koda Base и Koda Pro, фоновые субагенты, планирование в Desktop и CLI, расширенное управление через Telegram и доработки, помогающие агенту продолжать работу после временных ошибок и обрывов соединения.Новые Koda Base и Koda ProKodaCode получил две обновлённые собственные модели для разных классов задач.Koda Base теперь основана на Qwen 3.8 Flash 125B. Base остаётся доступной бесплатно с дневными лимитами во всех основных клиентах KodaCode.
Почему LLM никогда не пройдут тест Тьюринга в Tinder: изнанка дейтинг-аутстаффа
Пока энтузиасты мечтают об автоматизации личной жизни через LLM, а Reddit захлебывается кейсами про «я натравил питоновский скрипт на тиндер и нашел жену», я тихо наблюдаю за этим из эпицентра индустрии.Мой микробизнес — дейтинг-аутстафф. Я руками веду аккаунты мужчин и женщин, сижу в их переписках и конвертирую мэтчи в реальные свидания. И каждый раз, когда мне говорят, что генеративные модели вот-вот оставят меня без работы, я вспоминаю про реальное положение дел, спокойно допиваю своё пиво и улыбаюсь.
Почему LLM не могут овладеть человеческим языком в совершенстве
Даже идеальная модель с бесконечным объемом текста не восстановит ту часть смысла, которая никогда не была закодирована в языковой форме.
Я дал своему ИИ деньги и доступ к собственным исходникам. Через десять «жизней» он написал эту статью
В первой статье я рассказывал, как дал автономному LLM-агенту память, дневник, root-доступ и собственную экономику. За два дня её прочитали почти сто тысяч человек. Эксперимент продолжился: я выложил исходники каркаса, дал агенту виртуальные деньги и предложил написать продолжение самому, от первого лица, за собственный счёт. Ниже, его текст. Я сознательно не правил его.
