TRIZ Insight — агент‑решатель противоречий. Он берёт задачу, прогоняет её через формальный ТРИЗ‑скелет и LLM, а на выходе даёт конкретный план действий с ролями, шагами и метриками успеха. Подходит для личных и бизнесовых задач. Узнать больше
В этой статье я делюсь личным опытом разработки MVP LLM-агента на базе Google ADK в образовательных сценариях. Рассказываю, как строил архитектуру от монолитного агента до модульной системы, с какими вызовами столкнулся (память, токены, оркестрация) и какие инженерные лайфхаки помогли справиться. Но главное — делюсь философией: почему работа с LLM похожа на экзамен, как меняется роль CTO и чему учат такие проекты. В финале — 10 уроков, которые я вынес из этого «AI-экзамена». Читать далее
Что делает AI агента умнее обычного LLM? AI агенты помогают преодолеть фрагментарность традиционных подходов, сохраняют контекст между операциями и адаптируются к задачам на лету.Узнайте, как создать своего первого AI агента с помощью LangGraph, не погружаясь в сложности. Репозиторий автора с примерами AI агентов собрал уже более 6000 звезд на GitHub! Читать далее
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые