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
Серия: redb ecosystem (анонс, разбор позже)В 3.1.0 у redb.Route вышло два новых транспорта: redb.Route.Llm (24-й) и redb.Route.Exec (25-й). LLM теперь — обычный endpoint наравне с Kafka, RabbitMQ и HTTP: вызов модели — это шаг .To("llm://claude"), инструмент агента — это маршрут с .AsLlmTool("shell"), периодический агент…
Разработка AI агента, использующего большие языковые модели (LLM) – это малоизвестный пока еще и потому интересный инженерный процесс, охватывающий весь цикл создания от идеи до финального развертывания. Технические стандарты разработки агентских систем пока еще…
Продолжая серию статей по вычислительной лингвистике, я подготовил русскую версию своей статьи. Большие языковых модели (Large Language Models, LLMs) значительно увеличили свою точность в последние годы. Исследователи уже не ограничиваются получением простых ответов — теперь они…