С понедельника посты в канале будут выходить не так часто, но это всего на неделю. Вы же помните, что я еду вожатым в лагерь для взрослых?
Буду свои мысли не буквами выдавать, а словами рассказывать — есть желание прямо какие-то интересные проекты с ребятами запустить в рамках недели лагеря.
Ну и с вами буду делиться происходящим (нечасто — вы такое не любите), а те, кто хочет поехать, — всё ещё могут это сделать. Не забывайте: чтобы получить суперскидку, всегда говорите: «я от силиконового мешка».
Буду свои мысли не буквами выдавать, а словами рассказывать — есть желание прямо какие-то интересные проекты с ребятами запустить в рамках недели лагеря.
Ну и с вами буду делиться происходящим (нечасто — вы такое не любите), а те, кто хочет поехать, — всё ещё могут это сделать. Не забывайте: чтобы получить суперскидку, всегда говорите: «я от силиконового мешка».
🔥29❤🔥7⚡5❤4🤩3👏2👍1
Как научиться делать ИИ-агентов и не сойти с ума
Я подсчитал — в этом канале 150 постов про ИИ-агентов, это самая популярная тема последних лет тут.
Но все равно каждый день я получаю один и тот же вопрос, написанный в разных формулировках: «Как мне научиться создавать ИИ-агентов?».
Начнем с того, что я всё так же настаиваю начинать с курса от Hugging Face про ИИ-агентов. Считаю, что это база для новичка.
А теперь перейдем к этапам:
ФАЗА 0: ИГРУШКА
Хватит читать туториалы. Серьёзно. Возьмите один PDF-файл, своё резюме, статью из Википедии — что угодно — и создайте чат-бота, который сможет отвечать на вопросы по этому документу. Используйте LangChain или n8n. Не парьтесь насчёт UI. Не парьтесь, если он медленный. Ваша единственная цель — понять, как на самом деле связаны между собой промпт, контекстное окно и LLM. Вы должны прочувствовать ограничения базового RAG, прежде чем сможете оценить что-то другое.
ФАЗА 1: ИНСТРУМЕНТЫ
Теперь дайте своему боту один инструмент. Калькулятор, API погоды — что угодно. Именно здесь вы переходите от поискового бота к ии-агенту. Настоящая сложность не в том, чтобы вызвать API, а в работе с промптингом, чтобы заставить агента понимать, когда использовать инструмент, а когда просто сгенерировать ответ.
ФАЗА 2: ОРКЕСТРАТОР
Один агент не может всё делать одинаково хорошо. Поэтому создайте систему из специализированных агентов. Единственная задача агента-оркестратора — получить запрос и направить его нужному «специалисту»: агенту по биллингу, агенту поддержки и т. д. Здесь ваш простой скрипт превращается в настоящую систему, и вы вынуждены задуматься, как агенты общаются между собой.
ФАЗА 3: ПАМЯТЬ
Агент без памяти — это просто вызов функции. Он не может вести настоящий диалог. Теперь дайте своим агентам память. Начните с простой истории диалога, затем переходите к векторной базе для «долговременной памяти». Сложность не в том, чтобы сохранить память, а в том, чтобы извлечь только релевантные её части, не засирая контекстное окно.
ФАЗА 4: ОГРАНИЧИТЕЛИ
Именно на этом этапе большинство проектов проваливаются. Агент, который может всё, — это агент, который будет постоянно галлюцинировать и факапить. Теперь вы учитесь говорить «нет». Создайте жёсткие правила, валидацию вывода и контент-фильтры. Ваша задача научить агента говорить «я не знаю» вместо того, чтобы врать.
ФАЗА X: РЕАЛЬНЫЙ МИР
Всё, что было до этого — песочница. Настоящая работа начинается только сейчас. Вы его разворачиваете. Вы узнаете о задержках (latency), мониторинге и т.д. Вы создаёте циклы обратной связи, чтобы агент учился на своих ошибках. Вы сталкиваетесь с конфиденциальностью данных и доверием пользователей. Эта фаза никогда не заканчивается. Вы просто становитесь лучше в этом цикле.
Вот и всё. Вот и весь путь изучения ии-агентов. Просто повторяйте это каждый день испина голова болеть не будет.
Я подсчитал — в этом канале 150 постов про ИИ-агентов, это самая популярная тема последних лет тут.
Но все равно каждый день я получаю один и тот же вопрос, написанный в разных формулировках: «Как мне научиться создавать ИИ-агентов?».
Начнем с того, что я всё так же настаиваю начинать с курса от Hugging Face про ИИ-агентов. Считаю, что это база для новичка.
А теперь перейдем к этапам:
ФАЗА 0: ИГРУШКА
Хватит читать туториалы. Серьёзно. Возьмите один PDF-файл, своё резюме, статью из Википедии — что угодно — и создайте чат-бота, который сможет отвечать на вопросы по этому документу. Используйте LangChain или n8n. Не парьтесь насчёт UI. Не парьтесь, если он медленный. Ваша единственная цель — понять, как на самом деле связаны между собой промпт, контекстное окно и LLM. Вы должны прочувствовать ограничения базового RAG, прежде чем сможете оценить что-то другое.
ФАЗА 1: ИНСТРУМЕНТЫ
Теперь дайте своему боту один инструмент. Калькулятор, API погоды — что угодно. Именно здесь вы переходите от поискового бота к ии-агенту. Настоящая сложность не в том, чтобы вызвать API, а в работе с промптингом, чтобы заставить агента понимать, когда использовать инструмент, а когда просто сгенерировать ответ.
ФАЗА 2: ОРКЕСТРАТОР
Один агент не может всё делать одинаково хорошо. Поэтому создайте систему из специализированных агентов. Единственная задача агента-оркестратора — получить запрос и направить его нужному «специалисту»: агенту по биллингу, агенту поддержки и т. д. Здесь ваш простой скрипт превращается в настоящую систему, и вы вынуждены задуматься, как агенты общаются между собой.
ФАЗА 3: ПАМЯТЬ
Агент без памяти — это просто вызов функции. Он не может вести настоящий диалог. Теперь дайте своим агентам память. Начните с простой истории диалога, затем переходите к векторной базе для «долговременной памяти». Сложность не в том, чтобы сохранить память, а в том, чтобы извлечь только релевантные её части, не засирая контекстное окно.
ФАЗА 4: ОГРАНИЧИТЕЛИ
Именно на этом этапе большинство проектов проваливаются. Агент, который может всё, — это агент, который будет постоянно галлюцинировать и факапить. Теперь вы учитесь говорить «нет». Создайте жёсткие правила, валидацию вывода и контент-фильтры. Ваша задача научить агента говорить «я не знаю» вместо того, чтобы врать.
ФАЗА X: РЕАЛЬНЫЙ МИР
Всё, что было до этого — песочница. Настоящая работа начинается только сейчас. Вы его разворачиваете. Вы узнаете о задержках (latency), мониторинге и т.д. Вы создаёте циклы обратной связи, чтобы агент учился на своих ошибках. Вы сталкиваетесь с конфиденциальностью данных и доверием пользователей. Эта фаза никогда не заканчивается. Вы просто становитесь лучше в этом цикле.
Вот и всё. Вот и весь путь изучения ии-агентов. Просто повторяйте это каждый день и
10❤86👍37🔥28✍3❤🔥3😁2⚡1😍1💊1
Видимо, я самый последний делюсь впечатлением о новой Нанобанано, которая уже неделю доступна в гугловском AI Studio и на куче агрегаторов.
Знаете, мне понравилось — по моим ощущениям, эта контекстно-редактирующая модель лучше FLUX Context и GPT-шной.
На следующей неделе доберусь до компьютера и как следует её погоняю, а пока наслаждайтесь тем, как она восстановила самую первую в истории фотографию.
Знаете, мне понравилось — по моим ощущениям, эта контекстно-редактирующая модель лучше FLUX Context и GPT-шной.
На следующей неделе доберусь до компьютера и как следует её погоняю, а пока наслаждайтесь тем, как она восстановила самую первую в истории фотографию.
👍36❤18🤯12🔥6
Ну что, дорогие постигаторы знаний, скоро в школу!
Задумался, что помимо учебников и новых портфелей вошло в наш с детьми ученический ИИ-сет. Пока мой список выглядит так:
Perplexity — идеальное решение для подготовки эссе, рефератов и погружения в новые темы. Ещё в прошлом году сделал детям отдельные аккаунты, воспользовавшись выгодным предложением за несколько баксов.
ChatGPT — конечно же, с режимом «Учеба и обучение». Это наша с детьми любимая функция, чтобы подучить какой-то материал или освоить новые знания. Максимальный рекомендасьон.
NotebookLM — тут сложно что-то новое написать: собираем кучу материалов в формате сайтов, PDF-ок и даже учебников, кидаем в недра «ноутбука» и вгрызаемся в гранит науки.
MathGPT — очень крутой инструмент для решения математических задач. Если честно, я и сам его использую для проверки домашних заданий у детей. Бесплатно.
Gemini — исключительно по причине гигантского контекстного окна и возможности создавать «Deep Research» объёмом с дипломную работу. А недавно, я для своего дошкольника начал там Storybook’и делать про дни недели на английском или времена года - вообще топ формат.
Gamma — в прошлом году почти все презентации для школы делали в ней. Для детей вполне хватает и бесплатной версии.
Это прямо наша база, но платформ для обучения и разных инструментов становится всё больше и больше. Иногда мне кажется, что уже и пользователей столько нет, сколько продуктов каждый день клепают. А вы что используете для себя или в помощь детям?
Задумался, что помимо учебников и новых портфелей вошло в наш с детьми ученический ИИ-сет. Пока мой список выглядит так:
Perplexity — идеальное решение для подготовки эссе, рефератов и погружения в новые темы. Ещё в прошлом году сделал детям отдельные аккаунты, воспользовавшись выгодным предложением за несколько баксов.
ChatGPT — конечно же, с режимом «Учеба и обучение». Это наша с детьми любимая функция, чтобы подучить какой-то материал или освоить новые знания. Максимальный рекомендасьон.
NotebookLM — тут сложно что-то новое написать: собираем кучу материалов в формате сайтов, PDF-ок и даже учебников, кидаем в недра «ноутбука» и вгрызаемся в гранит науки.
MathGPT — очень крутой инструмент для решения математических задач. Если честно, я и сам его использую для проверки домашних заданий у детей. Бесплатно.
Gemini — исключительно по причине гигантского контекстного окна и возможности создавать «Deep Research» объёмом с дипломную работу. А недавно, я для своего дошкольника начал там Storybook’и делать про дни недели на английском или времена года - вообще топ формат.
Gamma — в прошлом году почти все презентации для школы делали в ней. Для детей вполне хватает и бесплатной версии.
Это прямо наша база, но платформ для обучения и разных инструментов становится всё больше и больше. Иногда мне кажется, что уже и пользователей столько нет, сколько продуктов каждый день клепают. А вы что используете для себя или в помощь детям?
❤38🔥10👍7❤🔥3🙏1💯1🤓1