Архитектура и прикладные принципы работы агентов поверх LLM
Опубликован разбор принципов работы агентов на базе больших языковых моделей с прикладной точки зрения. Автор рассматривает устройство надстроек над LLM без повторения базовой теории о трансформерах.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Стартап Blueprints AI разработал ИИ для генерации строительных чертежей
Стартап Blueprints AI из Санта-Моники разработал программное обеспечение для создания строительных чертежей. Система генерирует документацию, соответствующую строительным нормам, на основе фотографий, файлов PDF или эскизов.
Smart Engines и INTELLECT: число подделок документов в России выросло на 338%
Компании Smart Engines и INTELLECT опубликовали совместный отчет о мошенничестве с удостоверениями личности. В 2025 году число зарегистрированных МВД преступлений по соответствующей статье выросло на 338%, а объем нелегального рынка оценили минимум в 2,6 млрд рублей. В исследовании также описаны новые схемы мошенничества с использованием генеративного ИИ и методы выявления подделок.
Как проектировать фоновые AI-задачи на Go и контролировать расходы на LLM
При отмене HTTP-запроса LLM-провайдер может продолжать генерацию, что приводит к лишним расходам. В материале рассматриваются причины, по которым стандартного r.Context() в Go недостаточно для длительных операций с искусственным интеллектом. Также предложены решения для настройки фоновых задач на PostgreSQL, обеспечения идемпотентности и управления повторными попытками.
Как ИИ-агенты меняют IT-индустрию: доклад Гергея Ороса
Гергей Орос представил доклад о влиянии ИИ на разработку ПО, основанный на данных GitHub, Linear и Factory AI, а также кейсах OpenAI, Anthropic, Uber и Ramp. Согласно материалу, ИИ-агенты стали создавать больше pull request на GitHub и задач в Linear, чем люди, а инструменты разработки начали выходить за рамки классических IDE.