Я собрал конвейер из семи ИИ-агентов. В цеху задачу разбирает один
В прошлой статье я обещал рассказать, как семь агентов превращают голосовое сообщение из цеха в черновик задачи. Сел писать и понял, что обещал не совсем то, что есть на самом деле. Семь агентов в системе есть, я собрал их первыми. Но задачу, которую я надиктовываю в цеху, разбирает один маленький агент, а большой конвейер сейчас стоит без дела.
От клапана до скважины: как «цифра» проникает в управление производством
Или почему датчики — еще не цифровизация, а нейросети не панацея от всех проблем. Генеративный ИИ свел мир с ума. И, пока одни радуются открывающимся возможностям, а другие предрекают человечеству скорый финал, нейросети все прочнее проникают в повседневную жизнь. Происходит это не только на бытовом уровне. Бизнес тоже чувствует потребность в цифровизации. Согласно опросу Банка России, каждое седьмое предприятие использует искусственный интеллект. В лидерах — сфера услуг, а за ней добывающий сектор и обрабатывающая промышленность.
Предиктивная диагностика предиктивной диагностике рознь
Введение: новая карта рынкаПрежде чем переходить к рассмотрению концепций построения систем предиктивной диагностики, их следует классифицировать по степени сложности:Rule‑Based (на основе правил) – простые системы, срабатывающие при превышении пороговых значений параметров. Пример: «Если температура масла > 90°C в течение 5 секунд – возможен отказ по износу». Исторически – самый первый и дешёвый тип.Trend‑Based (на основе трендов)
LLm агент в КОМПАС-3D: собрал редуктор, сделал КД, споткнулся на спецификации
Меня всегда интересовало инженерное 3D-моделирование, но руки так и не дошли освоить его в должной степени. Зато я весьма неплохо научился работать с ИИ-агентами. Поэтому было решено перенести весь этот опыт в плоскость инженерных задач. Так появился плагин, через который LLM-агент работает в КОМПАС-3D: открывает модели, строит и правит детали и сборки, оформляет чертежи. Пишете задачу в чат — агент разбирается в дереве построения, пишет код на API КОМПАС, выполняет его в открытом документе и проверяет, что получилось.
Как айтишникам живётся с информационной безопасностью на производстве ЕВРАЗа
Обычно на крупных производствах за информационную безопасность отвечает огромный департамент. Мы — одна из самых маленьких команд в отрасли. При этом у нас хорошие показатели. По результатам внешнего аудита прошлого года мы получили больше 92% соответствия требованиям, и по отраслевым бенчмаркам держим высокий уровень зрелости ИБ.
Софта для рецептур масел не было никогда — своя нейросеть сократила разработку с полугода до месяца
Я Антон Соколов, независимый отраслевой аналитик. Есть такая работа — несколько лет подряд считать рейтинги российских промышленных компаний по открытым данным, и один из разделов, за которым слежу особенно пристально, — как они переходят на отечественный софт. Звучит не особо героически, но в последний год я всё чаще вижу один и тот же тип кейса: у компании уходит вендор, а готового продукта на замену просто нет.
AI написал проект, команда ушла, а поддерживать теперь вам
В предыдущей статье я писал о том, как AI позволяет создавать системы быстрее, чем команда успевает разобраться в их устройстве. Код уже существует, работает и даже приносит пользу бизнесу, но люди не до конца понимают, как его поддерживать и что делать при инцидентах. Теперь разберём, что делать, если именно вам достался такой проект.Ситуация.
Хроники цифровых заводов: роботы умеют почти всё. Кроме того, что от них требуется
Читая новости, невольно офигеваешь удивляешься тому, что могут современные роботы. Судите сами: гуманоид Tesla наливает гостям напитки, гуманоид Figure укладывает детали на заводе BMW, китайские роботы бегают полумарафон и крутят сальто (не спрашивайте, зачем), а наш сберовский Грин уже вовсю танцует.Это реально впечатляет, и за всем этим стоит серьёзная работа и достижения. И всё же… Тут есть нюанс. Изнутри мир робототехники выглядит иначе, чем он видится людям снаружи.
