Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Machine Learning Team Lead в команде финтеха Big Data MWS. Внутренняя аналитика в финтехе живет в режиме постоянной гонки: новые клиенты приходят, ведут себя по‑разному, а бизнесу нужно быстро понимать, чем группы с разными сценариями отличаются друг от…
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
Статья посвящена практической реализации агента с изолированной средой исполнения кода. Рассказываю как устроен агент, который пишет и исполняет код в Docker песочнице.Это вторая часть серии про LLM Sandbox. В первой части мы разобрали риски исполнения кода от LLM, ограничения песочницы, способы изоляции (Docker, Wasm, gVisor, microVM) и минимальную архитектуру агент+песочница.Код реализации агента, skills, полные логи и артефакты примера — в открытом GitHub-репозитории. Читать далее
The Background service in Allwinner R818 SoC Android Q SDK V1.0 is used to manage background applications. Malicious apps can use the interface provided by the service to set the number of applications allowed to run in the background to 0 and add themselves to the whitelist, so that once other applications enter the background, they will be forcibly stopped by the system, causing a denial of service.