Попытка внедрить популярных AI-агентов (вроде Aider) в реальный продакшен обернулась для нас провалом: бесконечные циклы ошибок, потеря контекста и счета за API, от которых дергается глаз. Мы поняли, что стандартный паттерн «Оркестратор + Кодеры» не работает.В этой статье расскажу, как мы перевернули архитектуру: почему запретили самой умной модели писать код, доверив ей другую роль. Читать далее
Роли, иерархии, департаменты — всё это придумано для людей. ИИ-агенты устроены иначе. Мы 6 месяцев проверяли, что произойдёт, если не назначать агентам роли и дать им самоорганизоваться. 25 000 задач, 8 моделей, до 256 агентов. Результат: назначать роли — антипаттерн. Система, где…
Как мы научили таск-трекер и корпоративную wiki понимать вопросы на человеческом языке — и сэкономили сотни часов в год 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