Изоляция контекста через субагенты: архитектурный паттерн для долгосрочной работы с Claude Code
Как превратить Claude Code из мощного ассистента в профессиональную платформу оркестрации с 33+ специализированными агентамиКонтекст: кто пишет и почему это важноИгорь Масленников. В IT с 2013 года. Много лет управлял классической IT-компанией DNA IT. Последние два года активно развиваю подразделение AI Dev Team — и вижу интересную тенденцию: всё больше клиентов выбирают именно это подразделение. Не потому что модно, а потому что быстрее (1-2 недели вместо 2-3 месяцев), дешевле (минус 80% от стоимости), и, как ни странно, качественнее благодаря автоматическим проверкам.
Мульти-модельная оркестрация LLM: архитектура маршрутизации, которая снизила затраты в 117 раз
Как мы провели 12,000+ API-вызовов к 11 моделям, открыли правило 60-70, и построили систему маршрутизации с ROI 4,853xКонтекст: кто пишет и о чём эта статьяИгорь Масленников. В IT с 2013 года. Последние два года развиваю AI Dev Team в DNA IT — подразделение, которое работает на мульти-модельной архитектуре. Это техническая статья о том, как мы построили систему оркестрации LLM-моделей для платформы генерации образовательных курсов.Статья для тех, кто:Строит AI-продукты и упирается в стоимость APIДумает о мульти-модельной архитектуре, но не знает, с чего начать
LLM Judge для валидации образовательного контента: архитектура кросс-модельной оценки с бюджетом $0.014 за курс
Как мы решили проблему "стохастической дивергенции" при генерации уроков и снизили затраты на валидацию в 17,000 раз по сравнению с ручной проверкойКонтекст: кто пишет и о чем эта статьяИгорь Масленников. В IT с 2013 года. Последние два года развиваю AI Dev Team в DNA IT — подразделение, которое работает на мульти-модельной архитектуре. Мы генерируем образовательные курсы для клиентов с бюджетом
MAESTRO — новый фреймворк для построения мультиагентных систем и цифровых ассистентов на основе LLM
Привет, Хабр! За последний год стало ясно, что использование нескольких LLM в агентном режиме приносит существенно больше пользы, чем простая сумма их компьюта по отдельности. Гибкость, распределение ролей и активное взаимодействие моделей позволяет достичь значительных успехов в самых различных задачах, включая создание полезных цифровых ассистентов.
CamundaCon New York 2025 (часть 4)
Часть 1 читайте здесь, часть 2 — здесь, часть 3 — здесь.От переводчика:
Кошмар интеграции: почему Enterprise Connectivity стала самой большой головной болью CIO
От переводчика
Оркестрация чатов LLM моделей через Redis
Исходный код, разобранный в данной статье, опубликован в этом репозитории При работе с языковыми моделями частым явлением являются галлюцинации - когда модель даёт неверных вывод. Это связано с издержками математической модели, которая пораждает важные нюансы, разобранные в данной статье
Почему AI-агентам нужна оркестрация
В настоящее время большинство организаций задаются вопросом, как эффективно интегрировать AI -агентов. Это боты, которые могут воспринимать запросы на естественном языке и выполнять действия.Уверен, вы уже сталкивались с различными экспериментами по внедрению этих маленьких помощников в продукты. Результаты могут быть разными: от непонятных дополнений, которые скорее мешают, чем помогают, до гениальных, зачастую едва заметных улучшений, без которых потом трудно представить жизнь.
Модульность для первоклассной оркестрации процессов
В условиях активной интеграции искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации в бизнес-процессы, бизнесу важно определить, где и когда следует вносить эти изменения. В этом контексте существует тонкая грань между автоматизацией ради самой автоматизации и стратегическим подходом к организации процессов с использованием ИИ-агентов и других компонентов автоматизации.
Что вам нужно знать об ИИ-агентах
Что такое ИИ-агент Вы можете встретить термины «ИИ-агент», «Автоматизация процессов с использованием агентов», «Агент искусственного интеллекта» или даже какие-то другие. Что все это значит?
