Интеграция с корпоративными системами стала главным барьером для внедрения ИИ
Согласно отчетам MuleSoft и Anthropic, ключевой сложностью при запуске ИИ в крупных компаниях является не выбор моделей, а интеграция данных с существующими системами. В исследовании MuleSoft на эту проблему указали 95% ИТ-руководителей, а среди разработчиков ИИ-агентов из отчета Anthropic интеграцию назвали главным вызовом 46% специалистов.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Из чего складывается стоимость внедрения и поддержки решений с ИИ
Специалисты компании SL Soft разобрали структуру бюджетов на создание и эксплуатацию интеллектуальной автоматизации на примере четырех реальных задач. Итоговая стоимость зависит не только от разработки, но и от инфраструктуры, включая серверы с GPU, вычислительные ресурсы распознавания речи и языковые модели. Также необходимо учитывать регулярные расходы на доработку систем и исправление ошибок ИИ на новых данных после запуска.
Как организовать маршрутизацию LLM и контроль затрат в шлюзе Keystone
Разработчики описали подход к отказу от прямого указания конкретных LLM в коде микросервисов. Система опирается на правила маршрутизации, автоматический выбор сложности, обработку сбоев вендоров и лимиты расходов. Подход реализован на примере open-source шлюза Keystone на Go.
Влияние ИИ на скорость написания кода и технический долг в разработке
В материале рассматривается соотношение скорости написания кода и общей скорости разработки, а также вероятность формирования «техдолгового пузыря». Автор рассуждает о переменах под воздействием искусственного интеллекта в кодинге и ставит вопрос о том, какова AI-разработка на самом деле.
Интеграция Hermes Agent с серверами, Obsidian и Telegram-ботами
Пользователь описал опыт внедрения Hermes Agent для мониторинга серверов, взаимодействия с базой знаний Obsidian и проверки почты. Для разграничения задач были настроены отдельные профили с Telegram-ботами, а сам агент развернут на VPS в защищенной сети.