Две недели назад я выложил Доку — локального AI-агента для Windows и macOS. Статья попала в топ-5 Хабра за сутки, пришло 22 баг-репорта в первые 48 часов и 154 комментария за неделю.Самый частый запрос в комментариях: «когда будет работа с файлами?». Это логично — агент который умеет искать в…
В этой краткой заметке я не буду касаться настройки Samba, благо таких материалов в сети более, чем достаточно. Я хотел бы рассказать о том, как сделать доступ к файловому серверу удобнее. TL;DR: настройка Avahi и WSD, чтобы файловый сервер отображался в сетевом окружении в Windows, в MacOS и в Ubuntu (и в других дистрибутивах, разумеется, но в них я не проверял). Читать дальше →
Надоели чат-боты, которые только болтают? Создаём настоящего ИИ-помощника: читает файлы, ищет в сети, запоминает всё. LangGraph + MCP — пошаговый гайд для Python-разработчиков. Меньше теории, больше работающего кода.- Два готовых агента: классификатор вакансий + файловый помощник-…
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