llm.
Как устроены AI агенты: разбираемся на примере ReAct и Reflection
Привет, Хабр! В последнее время AI агенты стали главным трендом. Многие используют готовые шаблоны, такие как create_react_agent из langchain, но не понимают, как они работают под капотом. При этом агенты становятся все сложнее, и придет время, когда нужно будет писать свою реализацию. В этой статье мы разберем:Устройство ReAct агента Устройство Reflection агента Примеры системных prompt запросов Кейсы использования и особенности Что такое AI агентПрежде чем переходить к коду, нужно понять, что можно считать агентом. Существует множество определений, например:
Semantic Error Correction Loop (SECL): самоисправляющиеся LLM-пайплайны с понятием доверия к контексту
В последние годы большие языковые модели кардинально изменили ландшафт искусственного интеллекта, открывая невероятные возможности для автоматизации текстовых задач. Однако, несмотря на впечатляющие успехи, одна из ключевых проблем остаётся нерешённой — модели часто допускают логические ошибки, создают неясные или избыточные формулировки, а также генерируют тексты с низкой степенью доверия к собственным ответам.В своей практике я столкнулся с необходимостью повышения качества генерации без постоянного ручного контроля и затратных этапов дообучения. Это подтолкнуло меня к идее нового подхода —
Какого китайца выбрать? DeepSeek vs Qwen vs Baidu
Я протестировал 3 китайские LLM — теперь боюсь, что GPT в опасности.Отличительная особенность большинства китайских моделей, что они бесплатные. Сегодня я хочу провести субъективный обзор трёх главных китайских моделей и понять, что лучше использовать и в каких задачах. ⚠️ Это не научная статья, а честный отзыв пользователя
Сапёр в эпоху LLM: Повайбкодим на ABAP
Итак, на дворе 2025 год, и все только и говорят про AI и новую эпоху развития IT-технологий. Сам я являюсь SAP SD консультантом, поэтому в процессе работы сталкиваюсь с AI не часто, но с интересом отслеживаю возможности его применения.Давайте же попробуем разобраться, как всем, кто связан с разработкой SAP, могут помочь современные AI-технологии. Первую часть своего скромного исследования я хотел бы посвятить такой теме, как возможность повайбкодить на ABAP.Мифы и реалии ABAP и LLM
DSL для битемпоральной шестой нормальной формы с UUIDv7
Хранилища данных широко используются в финансовой отраслиШестая нормальная форма (6NF) играет ключевую роль в
Google LangExtract: новая библиотека для извлечения структурированных данных из текста с помощью LLM
Google представил LangExtract — новую open-source библиотеку на Python, разработанную для эффективного преобразования больших объемов неструктурированного текста в удобные для анализа структурированные данные. Она предоставляет легковесный интерфейс для работы с большими языковыми моделями (LLM), такими как Gemini, открывая новые возможности для автоматизации извлечения информации.
Промт для изучения чего угодно: протокол Олега-Деминга
Эта статья отвечает на вопрос: как выучить что угодно с нейросетями, не прикладывая усилий к написанию промтов.В какой-то момент в голову пришла мысль, что с появлением нейросетей книги устарели. "Книги" будущего — это специальным образом закодированные знания внутри нейросети. Учиться надо в диалоге с нейросетью.На практике оказалось, что выполнить такой совет достаточно непросто. Да, ты можешь сходить к нейросети и сказать "научи меня матану". Проблема в том, что задавать правильные вопросы мало кто умеет. А кто умеет — знает, что это само по себе непросто.
Новый метод поиска от Sakana: расширение inference-time scaling и коллективный разум
Аналитический центр red_mad_robot продолжает разбирать исследования японской лаборатории Sakana AI — в прошлый раз
Как мы ускорили проверку документации с помощью AI-агента: от боли к решению
Привет, Хабр! Я — Мила Муромцева, системный аналитик в Альфа-Банке. Пишу эту статью, чтобы поделиться нашим опытом, а с кодом и техчастью мне помогает наш разработчик Миша Буторин. Расскажем, как мы научили LLM проверять документацию для платформы Альфа-Онлайн: переписали стандарт, поборолись с токенами и немного с хаосом.TL;DR (если коротко)Мы разработали и внедрили AI-агента в процесс ревью документации на платформе Альфа-Онлайн (веб-приложение Альфа Банка). Этот инструмент автоматизирует проверку документации, освобождая аналитиков от рутинных задач.
