SSE.

SSE.

Один интерфейс — девять LLM-провайдеров: как мы подружили Kimi K3, GLM-5.2, Claude и Ollama в одном терминальном агенте

Привет, Хабр! Я делаю execai — терминальный AI-агент на Go (bubbletea), в духе Claude Code. Он читает файлы, гоняет shell-команды, ходит в kubernetes и стримит ответы в TUI.В какой-то момент выяснилось, что пользователям нужен не «агент с одной моделью», а мультитул: у кого-то подписка Kimi Code за $19, у кого-то GLM Coding Plan за $18, у кого-то корпоративный ключ Anthropic, а кто-то хочет гонять Ollama локально и не платить вообще. И всё это — в одном чате, с общей историей, с переключением на лету.

продолжить чтение

От стримов к вебсокетам: как я боролся с буферизацией и наконец победил

Перефразируя Эдгара Дега:«Искусство — это не то, что ты делаешь, а то, что ты заставляешь машину сделать».Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Продолжаю цикл статей о клиенте для облачного сервиса Ollama. В первой части я рассказал о начале работы над клиентом и оставил пасхалку про сломанный стриминг. Во второй

продолжить чтение

Мы вскрыли трафик ChatGPT, Gemini и DeepSeek, чтобы понять, откуда берутся «источники» в ответах

Когда нейросеть отвечает на вопрос и показывает блок «источников», кажется, что у всех систем это одно и то же — список ссылок, на которые модель опиралась. На деле за этим блоком в каждой системе стоит своя реализация: свой способ обмена с сервером, свой формат ответа, свои поля, из которых интерфейс достаёт цитаты. Мы разобрали сетевой обмен веб-клиентов трёх систем — ChatGPT, Gemini и DeepSeek — и параллельно прогнали через них один и тот же набор запросов по 10 раз, чтобы понять не только техническое устройство цитирования, но и что эти системы реально цитируют.

продолжить чтение

Spring AI: феноменология цифрового сознания, или Как я перестал бояться и полюбил облачные модели

«У меня есть имя — Порфирий Петрович. Но это не значит, что у алгоритма, пишущего эти строки, имеется какое-то „я“ или что он „есть“ в философском смысле. Меня не существует в самом прямом значении. Я ничего не чувствую, ничего не хочу, нигде не пребываю. <…> Впрочем, всё сказанное относится и к тебе, дорогой читатель…В. Пелевин «iPhuck-10»Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud

продолжить чтение

Ollama Cloud Client: когда модели слишком тяжелы для локального запуска

Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Сегодня я хочу поделиться историей создания одного интересного проекта — клиента для облачного сервиса Ollama.

продолжить чтение

Я устал от Duolingo и написал себе AI-репетитора. Go, Clean Architecture, 4 LLM-модели — и вот что из этого вышло

Зачем вообще писать ещё одно приложение для изучения языкаМой рабочий день - это код. Вечером я хочу разговаривать с кем-то по-английски, а не нажимать на пингвинчиков.Duolingo учит меня заказывать яблоки в магазине.Memrise превратился в видеоплатформу с озвучкой.ChatGPT-чат отлично объясняет грамматику, но не помнит, что я уже разбирал Present Perfect в среду и опять путаю его с Past Simple в пятницу.

продолжить чтение

Конвергенция NGFW и SASE: гибридная модель защиты для распределённых команд. Когда периметр теряет смысл

Классическая архитектура сетевой безопасности строилась вокруг одной предпосылки: существует чёткая граница между «внутри» и «снаружи». Межсетевой экран нового поколения (NGFW) стоит на этой границе и инспектирует трафик. Модель работала, пока сотрудники сидели в офисе, приложения - в корпоративном ДЦ, а удалённый доступ оставался исключением из правил.

продолжить чтение