n8n.
ИИ-агенту запретили запись в CRM. Но CRM всё равно изменилась
ИИ-агенту запретили запись в CRM. Но CRM всё равно измениласьПочему ограничения на уровне модели ещё не означают, что вся AI-система работает в режиме read-only — и почему это важно перед production rollout, расширением полномочий агента и передачей решения клиенту.В первой статье я разбирал более узкий случай: человек одобряет одно действие, а downstream-workflow способен попытаться выполнить другое. Там вопрос был в целостности цепочки approval → execution.Здесь хочу посмотреть на ту же проблему шире. Если самой модели запрещена запись, означает ли это, что вся AI-система
Не бенчмарком единым: стелс‑модель union‑alpha на реальной задаче — сутки от релиза до боя
Дисклеймер: в статье упоминается Meta — организация, признанная экстремистской и запрещённая на территории РФ. Статья — не прогрев и не реклама. Все логи, цифры и скрины — из реальных прогонов на тестовом аккаунте.Все ключи, телефоны и названия в примерах изменены; код, схема, логика и скрины‑ из рабочего проекта заказчика, и строго с его разрешения! Статья не является рекламой/самопиаром и тому подобное. Пролог: живая встреча, бэклог и бесплатная модель
В событии про письмо нет ни суммы, ни контрагента. Чем платят за то, чтобы эти поля появились
Конец августа 2026 года. Ко мне обратился директор по ИТ компании, которая недавно перешла на Яндекс 360. Попросил сделать автоматический разбор и маршрутизацию входящей почты. Пример был его: приходит счёт, и в 1С он создаётся сам. Почта уже переехала - я пошёл смотреть, что о полученном письме знает сама платформа.Двадцать два поля. Столько их в структуре ответа AuditLogService_Mail у почтового аудит-лога Яндекс 360 (https://yandex.ru/dev/api360/doc/ru/ref/AuditLogService/AuditLogService_Mail, сверено 10 сентября 2026 года). Я искал в этом списке сумму, контрагента и номер договора. Не нашёл ни одного.
Reasoning Lock: ИИ‑агент в проде тратит токены и молчит — живой разбор бага
Дисклеймер: в статье упоминается Meta — организация, признанная экстремистской и запрещённая на территории РФ.Все ключи, телефоны и названия в примерах изменены; код, схема, логика и скрины‑ из рабочего проекта заказчика, и строго с его разрешения! Статья не является рекламой/самопиаром и тому подобное.В прошлой статье
Как я не выучил программирование, поймал шифровальщика и собрал AI-платформу
Я просто ковырялся с нейросетями. Делал для себя небольшое приложение, собирал агентов в n8n и пытался понять, насколько далеко можно зайти, если описывать желаемый результат словами, а код поручить модели.Потом несколько случайных вещей совпали. Меня достало вручную менять промпты в n8n. Другу понадобилась напоминалка в Telegram. Я впервые попробовал Telegram Mini Apps. А Gemini за минуту сделала мне простую HTML-игру, и я подумал: стоп, а ведь теперь я могу собирать то, что раньше даже не рискнул бы начать.
Что такое ИИ-оркестраторы и зачем они вам
Представьте себе систему, которая позволят собрать разных ИИ-агентов в команду и дать им задачу, над которой они будут работать вместе. Каждый агент будет делать то, в чем лучше всего разбирается. Это называется ИИ-оркестрацией.Сегодня мы поговорим о том, что такое ИИ-оркестратор. и чем он реально полезен.Ответим на главные вопросы:Чем оркестратор отличается от обычного агента?Как устроены мультиагентные системы?Где оркестраторы работают хорошо — и где не очень?С древности люди пришли к разделению труда
Один ИИ уже не справляется. Как работают ИИ‑оркестраторы
Представьте себе систему, которая позволят собрать разных ИИ‑агентов в команду и дать им задачу, над которой они будут работать вместе. Каждый агент будет делать то, в чем лучше всего разбирается. Это называется ИИ‑оркестрацией.Сегодня мы поговорим о том, что такое ИИ‑оркестратор. И чем он реально полезен.Ответим на главные вопросы:Чем оркестратор отличается от обычного агента?Как устроены мультиагентные системы?Где оркестраторы работают хорошо — и где не очень?С древности люди пришли к разделению труда
Что такое n8n и как с ним работать
Как использовать ИИ в бизнесе?Представьте гипотетический запрос клиента: «Где мой заказ и когда он будет доставлен?». Чтобы ответить на него, одной ИИ-модели мало. Сначала нужно найти клиента в базе, получить информацию о заказе, при необходимости обратиться к другому сервису, и только затем сгенерировать и отправить ответ. Приходится задействовать множество систем, которые как-то должны работать в унисон, и всей системе желательно быть гибкой и легко масштабируемой. Обычный чат-бот тут не справится. Дело для серьезного дяди n8n.
GEO своими руками: собираем трекинг видимости бренда в ИИ‑ответах на n8n [+ воркфлоу]
И у Google (AI Overviews), и у Яндекса генеративный ответ стоит над обычной выдачей. Человек ищет как раньше, но первое, что он видит — не десять ссылок, а готовую рекомендацию с двумя‑тремя брендами. Можно быть топ-1 по всем целевым запросам и не попасть в этот блок ни разу.Дисциплина, которая с этим работает, называется GEO (Generative Engine Optimization). Статья про две вещи: что в ИИ‑ответе реально поддаётся измерению и как я собрал под это воркфлоу на n8n. Ссылка на GitHub в конце статьи.
Анатомия ночных продаж: как n8n и два Salesbot’а закрывают слепые зоны в amoCRM
Дисклеймер: в статье упоминается Meta — организация, признанная экстремистской и запрещённая на территории РФ.Все ключи, телефоны и названия в примерах изменены; код, схема, логика и скрины‑ из рабочего проекта заказчика, и строго с его разрешения! Статья не является рекламой/самопиаром и тому подобное. В прошлой статье
