Как ИИ-агенты и бот за четыре дня разработали и сбалансировали карточную игру
Команда создала карточный рогалик «Оборот» за четыре дня с помощью агентов, выпустив 28 версий игры. Для проверки баланса разработчики использовали бота, который провел 26 400 партий и помог скорректировать правила на основе своих логов.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Поддержка кода, написанного AI-агентами после ухода команды
Материал рассматривает сценарий работы с проектом на незнакомом стеке, значительная часть которого была создана AI-агентами. В статье даются практические рекомендации по поддержке такого кода в ситуации, когда прежняя команда разработки отсутствует.
Сравнение методологий Agent-Ops и PSLC от Сбера для работы с ИИ-агентами
Основатель Git in Sky Сергей Житинский сравнил методологию PSLC от Сбера с собственной открытой разработкой Agent-Ops. Обе концепции задействуют ИИ-агентов, контроль решений и сохранение опыта, но различаются масштабом: сопровождение продукта целиком против точечных задач на инфраструктуре. На основе этого сопоставления автор наметил идеи для дальнейшего развития Agent-Ops.
Разработчики создали ИИ-тренажёр переговоров Вершина для Telegram
Команда разработчиков представила MVP тренажёра переговоров Вершина в виде мини-приложения для Telegram, созданного в рамках хакатона. Сервис позволяет отрабатывать различные переговорные сценарии с ИИ-персоной, включая блеф и ультиматумы. Архитектура модели строго контролирует её поведение, исключая искажение фактов и несанкционированные уступки со стороны бота.
Пять уровней внедрения ИИ в бизнес и переход к AI-Native-подходу
В материале рассматривается концепция ИИтизации и внедрение ИИ-агентов в рабочие процессы компании. Автор выделяет пять уровней автоматизации на примере обработки входящих заявок. Также описывается переход от локальных агентов к AI-Native-подходу в управлении процессами.