Как мы автоматизировали мониторинг цен конкурентов: мультиагентная система на CrewAI + n8n + Firecrawl
Или почему ваши конкуренты уже знают о ваших скидках раньше вас 0. TL;DR для тех, кто спешит Статья о том, как собрать из подручных open-source инструментов систему, которая ежедневно:— Сканирует цены и отзывы у конкурентов— Анализирует их ИИ‑агентами— Присылает готовый отчёт в TelegramСтек: n8n (оркестрация) → Firecrawl (парсинг) → CrewAI (анализ) → Telegram (доставка)1. Проблема: ручной мониторинг — это боль
ПростоГраф: как я сделал глубокий форк LightRAG под свои (и, возможно, ваши) нужды
С чего всё началось (можете пропустить, тут немного жизы)
Создаём простого ИИ-агента с нуля. Часть 2
Языковая модель сама по себе умеет лишь одно — генерировать текст. Из неё выходит неплохой собеседник, который отвечает на вопросы в пределах того, что знает, но дальше этого дело не идёт: он не прочитает ваш файл, не запустит команду и не сходит за свежими данными в интернет. Чтобы такой «чат-бот» превратился в агента, который реально выполняет работу за вас, ему нужна возможность действовать в своём окружении — в нашем случае на компьютере, где он запущен.Именно эту возможность дают агенту инструменты
Создаём простого ИИ-агента с нуля. Часть 1
2026 год — это, без сомнения, год ИИ-агентов. С момента выхода Claude Code мощь таких агентов стала неоспоримой. Claude Code, Codex, OpenCode сегодня стали обязательными инструментами для многих разработчиков. OpenClaw и Hermes становятся для многих личными ИИ-ассистентами. Агенты проникают и в сферу интеллектуального труда — с помощью таких инструментов, как Cowork.
Искусственный интеллект с LangChain. Разработка ИИ-агентов на Python
Представляем новый практический курс по ИИ-агентам на Python от мастера обучающей литературы Владимира Дронова
Окупается ли мультиагентность и можно ли автоматически выбрать паттерн под задачу?
Я прогнал шесть мультиагентных паттернов на трёх бенчмарках и трёх моделях. Под командой агентов тут понимаются связки вроде критика-актора или оркестратора с подчинёнными. Почти везде такая команда проиграла одиночному агенту. Проиграла и по точности, и по цене, а по цене иногда вчетверо.
Рефлексивный бот с долгой памятью: почему универсальный LLM-чат тут не работает, и как я переписал онбординг по данным
Я какое-то время использовал ChatGPT и Claude как собеседника для рефлексии — выгрузить, что в голове, посмотреть на себя со стороны. С самим разговором у них всё отлично. Проблема в другом: они со временем теряют память в целом управлять этим не сильно удобно из-за раздутого контекста.Для разовой задачи это норм. Но рефлексия — это процесс во времени: ценность не в одном разговоре, а в том, что собеседник помнит
Сжать четыре токена в один вектор: запускаем автоэнкодер CALM на доменных данных (и на одном CPU)
Взяли автоэнкодер из свежей работы CALM (Continuous Autoregressive Language Models), который учится упаковывать чанк из K=4 токенов в один непрерывный вектор и разворачивать обратно, и обучили его не на 15 миллиардах токенов Pile на 8 GPU, как в оригинале, а на 18 тысячах коротких строк с требованиями из IT-вакансий - на обычной машине без видеокарты. По дороге выгребли три классических грабли (flash-attn без CUDA, deepspeed, который не импортируется под NumPy 2.x, и тихий OOM на 33 ГБ логитов). Ниже - подробный разбор архитектуры, конфигов и честные результаты round-trip-реконструкции.💡 Зачем вообще что-то менять в языковых моделях
