Закинул в Threads простую инструкцию, как делать «клонов» на продажу. Наберет миллион просмотров — сделаю лонгрид. А то мне реально уже больше сорока человек в личку по этой теме написали. Кстати, можете тут поискать по запросу «поминика», я много про это писал.

Видимо, все кто хотел, купили себе годовой доступ в Perplexity — цена уже два дня не меняется. Но будьте падки на халяву.

Кстати, думал воспользоваться лимитом на бесплатный доступ к их API, чтобы настроить бота, который будет отчеты собирать, но там нужно карту привязывать. Кто-то делал?

Не заставляйте меня убирать контакты из описания канала, не пишите пожалуйста с вопросами, что такое искусственный интеллект и как скачать нейросеть. Тут об этом несколько тысяч постов. Давайте все вопросы будем в чате обсуждать @prompt_chat — я там стараюсь оперативно отвечать. Всем спасибо!

Какой же это кайфовый инструмент

20 марта пойду на TgConf. Вообще мероприятие знаковое для тех, кто что-то делает в Telegram.

Очень хочу Георгия Лобушкина послушать, этот парень знает, как тут все работает, это бывший пресс-секретарь Павла Дурова. Так что ищите меня в кулуарах и сами приходите: 20 марта на Main Stage в Москве.

Этот пост давно зрел в моей голове, а десятки ежедневных вопросов в личку дали понять, что больше откладывать нет смысла. Понял, что вам не хватает, чтобы запрыгнуть в тему с ИИ-агентами - мотивации. Поехали! 

Отвечу на несколько быстрых вопросов, прежде чем мы продолжим:
Вопрос: Уже слишком поздно изучать ИИ-агентов?
Ответ: Нет! Вы буквально в самом начале. Можете смело называть себя «ранним последователем» и гордиться этим!

Вопрос: С чего вообще начать?
Ответ: Начните прямо здесь! Да, я знаю, это может выглядеть сложным, но расслабьтесь — я постараюсь максимально понятно всё объяснить.

Вопрос: Я вообще не умею программировать, едва могу написать своё имя. Я всё равно справлюсь?
Ответ: Короткий ответ — ДА. Конечно, полезно знать основы Python, но существуют no-code инструменты, такие как n8n и Make, с которыми вы можете создавать ИИ-агентов без навыков программирования. Изучение программирования должно прийти органично — поначалу лучше просто пробовать создавать проекты без кода. Но даже если программирование пугает вас, ответ всё равно: ДА, ВЫ СМОЖЕТЕ!

Вопрос: У меня нет денег, я смогу учиться?
Ответ: 100% да! Есть множество бесплатных способов изучать ИИ-агентов, а также платные варианты для ускоренного обучения. Но совершенно точно вам не нужно тратить огромные суммы, чтобы разобраться в этом.

За последний месяц я пообщался с сотней людей, которые без навыков программирования делали крутые MVP и уже потом набирали в команду разработчиков. 
Например такие:
• Голосовой агент для юридической фирмы (принимает звонки, отвечает на вопросы и перенаправляет клиентов).
• ИИ-агенты для риелторов (анализ данных недвижимости, написание описаний объектов).
• WhatsApp-агент для компании по аренде жилья (отвечает на вопросы клиентов и связывает их с менеджером при необходимости).
• Голосовой агент для службы психологической помощи.

Переходим к сути. Вы новичок, прочитали уже сотни постов и окончательно запутались, ежедневно смотрите 26 часов видео на YouTube про ИИ-агентов… Я вас прекрасно понимаю. Вот мой план действий для вас:
[1] Прежде чем создавать что-то своё, разберитесь с основами: как работают LLM, что такое системный промт, долгосрочная память, что такое Python и почему все говорят про JSON. Perplexity и ChatGPT — ваши лучшие друзья для бесплатного обучения.
Например, используйте такой промт:

«Хочу изучить ИИ-агентов, но один парень сказал, что нужно знать основы. Напиши мне короткий курс про JSON, чтобы я разобрался. Объясни всё простым языком и дай примеры кода, понятные десятилетнему ребёнку».

[2] Теперь, когда основы понятны, пройдите небольшие курсы: Hugging Face и DeepLearningAI предлагают отличные бесплатные материалы. Или сразу начинайте создавать проекты с помощью no-code платформ, таких как n8n и Make. И не забывайте про GoogleLM если нужно углубиться в какую-то тему.

[3] Продолжайте создавать! Чем больше вы создаёте, тем больше узнаёте. Учитесь на практике, не застревайте в бесконечных уроках.
Что дальше? Пишите в комментарии нашего чата @prompt_chat. Я всегда готов пообщаться и ответить на вопросы. Отвечаю не сразу, но у нас крутое комьюнити, которое поможет. 

И ПОСЛЕДНЕЕ (внимание — сейчас будет мотивация!)
Послушайте: ВЫ МОЖЕТЕ ЭТО СДЕЛАТЬ. Не важно, откуда вы, какое у вас образование, на каком языке говорите и какой у вас бэкграунд. Нужна лишь мотивация и компьютер (последнее обязательно, первое по желанию!).

Сейчас вы на старте новой золотой лихорадки — и я не преувеличиваю. ИИ-агенты — это будущее, это новый интернет-бум.

Только недавно Gemini 2.0 Flash зарелизили и добавили в API этот функционал, а уже полетели петпроекты. Для скетчей очень удобно.

Вот как-то так роботы будут видеть ваш дом.

Это специальная LLM — SpatialLM, которая помогает роботам понимать пространство вокруг них.

Она анализирует данные, полученные из видео, RGBD-камер и LiDAR’ов, и превращает их в понятную структуру.

SpatialLM распознаёт стены, двери, окна и другие объекты, определяя их местоположение и категорию.

OpenAI только что выкатили обновление для своей библиотеки работы с ИИ-Агентами. Обновили голосовую модель. Можно тут поиграться https://www.openai.fm/

Я вам недавний пост переозвучил, довольно прикольно, что можно через промпт задавать стиль голоса и даже давать эмоцию.

Часто спрашиваете, как разбираться во всех этих гигантских схемах ИИ-Агентов от n8n. Очень просто, сейчас научу. Еще этот способ подходит, чтобы сделать документацию по схеме, изучать чужие воркфлоу, для чего угодно. Поехали:
1. Выгружаем воркфлоу процесса из n8n в формате Json, меняем разрешение файла на TXT
2. Добавляем этот файл источником в notebooklm
3. Все. Теперь можно создавать руководства, методички или просто спрашивать про непонятные узлы.

Все чаще вспоминаю те ламповые видео от Бостон Динамикс, с оглушительно жужащими и неуклюжими роботами.

Особенно когда смотрю новые видео от китайского Unitree, где 130-ти сантиметровый робот-гуманоид за 16к баксов, без жужжания выполняет такое.

Кстати, он так бегать может пару часов на стандартных аккумуляторах. Убежать не получится…

Очень много людей пишет в личку и в 99% случаев общение начинается c «спасибо за Perplexety». Мне кажется, что какой-то менеджер в O2 уже премию получил за эту акцию. Но не понятно, что с ними дальше будет. Так что не набирайте особо.

Надеюсь, в апреле еще можно будет купить коды (есть у меня план их раздавать).

А вообще, как часто в используете перплексити? Я им Гугл заменил полностью.

DeepSeek обновилась до V3 (0324)!

На официальном сайте пока не обновили, но на openrouter уже можно тестировать.

Кто-то уже придумал более крутое применение для Browser Use чем запилить с ним ИИ-Агента на n8n, который за тебя посты в соцсетях лайкает?

Кстати, для n8n рекомендую эту ноду использовать.

Про искусственный интеллект и кожаные мешки

Можно сказать, что на сегодняшний момент существует три типа передачи «знаний».

Первый — генетический, когда информация от живого существа передаётся следующему поколению через ДНК родителей. Этот процесс называется репликацией ДНК.

Каждая нуклеотидная пара в ДНК точно копируется, обеспечивая передачу генетической информации от одного поколения к другому. Короче говоря, от осинки не родятся апельсинки, а яблоко от яблони недалеко падает.

Если отсадить потомство мыши в соседнюю клетку, оно всё равно останется мышами и будет вести себя точно так же, как их родители.

Человек смог усовершенствовать этот канал передачи данных путём искусственного обучения потомства. Со временем появилась возможность накапливать знания и фиксировать их в виде историй, глиняных табличек, книг, баз данных — так возник второй способ передачи знаний.

Теперь родители, школы, университеты передают нам знания, накопленные сотнями предыдущих поколений. Да, это чрезвычайно медленный канал передачи данных, но эффективный, позволивший человечеству оторваться от других живых существ на много порядков.

Благодаря этому методу мы смогли передать наши знания и искусственному интеллекту — «скормили» ему терабайты информации, накопленной человечеством за всё время существования.

Как вы знаете, нейронные сети хранят знания не в книгах и не в текстовых базах, а в виде векторов — весов и параметров.

Так мы перешли к третьему поколению передачи информации: достаточно перенести веса из одной нейросети в другую, и она сразу же «знает» любой язык, любой раздел науки — да практически что угодно. Моментально.

Да, это моё дилетантское объяснение, но представьте: насколько сложны нервные взаимосвязи в мозге животного и насколько проще передать параметры и веса из одной нейросети в другую.

А теперь пофантазируем о будущем, когда искусственный интеллект прочно войдёт в нашу повседневную жизнь.

Автономные ИИ-агенты будут постоянно отслеживать действия пользователя: переписки, потребляемый контент, браузинг — абсолютно всё.

Кроме того, они будут анализировать, с кем и о чём мы общаемся в реальной жизни, что покупаем и как это используем.

Я уже не говорю про отслеживание жизненных показателей: здоровье, уровень витаминов и микроэлементов в организме, состав потребляемых продуктов.

Собранная информация будет храниться в векторных базах — другими словами, искусственный интеллект будет создавать и пополнять нашу цифровую личность, своеобразный «бэкап человека».

Это как копия айфона в iCloud: от смены железной оболочки ничего, кроме производительности, не меняется. Мы можем продолжить диалог в чате со старого телефона на новом, просто обновив его за несколько минут.

Я не говорю о цифровом бессмертии, когда после смерти физической оболочки наше сознание продолжает существовать в сети (привет, «Чёрное зеркало»). Но скопировать функционал лучшего сотрудника года или размножить его на десяток ИИ-агентов — почему нет?

Какой смысл держать в компании труднообучаемых «кожаных мешков», если можно оцифровать и прокачать лучшего в продажах — пусть продаёт услуги как боженька?

Я не знаю, хорошо это или плохо. Просто думаю о том, к чему всё это идёт. Тем более что это поддерживается элементарной экономикой: ресурсы ограничены, а потребности бесконечны.

А значит придётся выбирать, как эффективно использовать доступные ресурсы и не факт, что ваш ресурс как «милого сотрудника» делающего пять звонков в день и поливающего офисную пальму, будет востребован…