Всем привет! Решил написать AI-агента, который отвечает на вопросы по рабочему проекту. Думал: пара вечеров - и готово. В итоге несколько недель, куча граблей и странных открытий - ответы по 25 минут, бюджет токенов тает как снег, агент уходит в бесконечный цикл и тупо спамит одними и…
Собрать демо-агента сегодня несложно. Подключаешь модель, добавляешь пару инструментов — и она уже читает файлы, вызывает API и бодро обещает выполнить любую задачу.Сложности начинаются, когда такого агента нужно запустить в проде.Кто будет хранить состояние между запросами? Как пережить перезапуск? Где выполнять сгенерированный код? Как не передать ему секреты? Когда запрашивать подтверждение пользователя? Что делать, когда контекст разрастается до сотен тысяч токенов? Глубже
Правильная оценка задач - один из важных аспектов, определяющих успех в работе над проектом.Всем привет! Меня зовут Маргарита, я UI/UX дизайнер в компании Tourmaline Core. В этой статье решила поделиться своим опытом, набитыми шишками и успешными практиками, и разобраться, что нужно учесть при оценке времени выполнения задачи.Статья будет полезна как начинающим дизайнерам, так и другим специалистам, сталкивающимся с горящими дедлайнами и проблемами в оценке задач. Читать далее
Бизнес хочет автоматизировать первую линию поддержки. Оператора надо нанять, обучить, поставить в график, проверять и каждый месяц платить зарплату. Агент на LLM выглядит очевидной заменой, и прототип, который отвечает на вопрос «где мой заказ», можно собрать за вечер.Ниже разбор моего харнеса для агента поддержки и отдельно опенсорс-агент, тот самый прототип за вечер. Читать далее