Искусственный интеллект (AI) активно обсуждается во всех средствах информации, однако стоит за пределами хайпа задуматься: станет ли он настоящим заменителем для людей в профессии? Исследовав разнообразную документацию и проекты на GitHub, можно заметить, что пока не стоит ожидать массовых увольнений. Тем не менее, доступные инструменты уже сейчас предлагают впечатляющие возможности.
Суть простая: «мозг модели + набор инструментов = агент с целями». Таким образом, программный код разбивается на отдельные модули, задачи детализируются, а процесс выполнения строится по чек-листу. Например, сейчас в сфере CAPTCHA всё еще требуется ручное участие разработчика, который должен определить тип капчи, будь то reCAPTCHA, GeeTest или hCaptcha. Ошибка в этом процессе может привести к сбоям. Однако потенциальный умный агент мог бы самостоятельно распознавать тип капчи и извлекать необходимые параметры, что кажется будущим не таким далеким. Некоторые компании уже работают над созданием таких агентов, которые будут не только идентифицировать тип капчи, но и генерировать корректный код.
Для того чтобы система считалась агентом, она должна включать как минимум четыре ключевых блока: «Планировщик + Память» (мозговая часть) и «Восприятие + Действие» (функциональные элементы). Цикл работы агента может выглядеть так: запрос -> планирование -> выполнение -> получение результатов -> обновление данных -> повторение. Такой подход позволяет добиться более качественного результата, чем при использовании традиционного автоматического кодирования.
Когда речь идет о выборе инструментов для создания гибкого пайплайна, можно рассмотреть такие опции, как LangChain для универсальности, SmolAgents для быстрого создания MVP и Auto-GPT для простоты использования. В целом, с появлением таких технологий, будущее работы с программным обеспечением демонстрирует уверенные шаги к автоматизации.
Память, реализованная через ConversationBufferMemory, и агент CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION позволяют запускать полный цикл взаимодействия с AI, включая планирование, выполнение действия и получение ответа. Это CLI-версия ChatGPT, которая может быть дополнена кастомными плагинами.
AI-агенты переходят из исследовательских лабораторий в коммерческую практику, преобразуя LLM из просто чат-оракула в активного участника процессов, способного брать на себя рутинные задачи. Это освобождает людей для стратегического мышления и действий.
У AI-агентов есть как риски, так и преимущества. Плюсы, включая ускорение разработки и возможность предоставления услуг круглосуточно, делают данный тренд все более актуальным. Игнорировать его нельзя — необходимо готовить соответствующую инфраструктуру.
Совсем недавно я помог команде продаж обработать более 1500 заявок, полученных с платформы «Авито», чем способствовал успешной продаже браслетов и ленточек на сумму 15 миллионов. Я делюсь опытом и описываю, как эффективно составить объявление на «Авито», чтобы достичь аналогичных результатов. Это может стать основой для успеха в разных нишах в 2025 году.
В статье также представлен обзор восьми кейсов, демонстрирующих, как компании смогли увеличить продажи в условиях уменьшающегося числа лидов. При падении обращений из рекламы традиционные методы часто оказываются неэффективными. Для улучшения ситуации необходимо анализировать поведение покупателей на сайте и выявлять ключевые элементы, которые могут служить «золотой» микроконверсией.
Приветствую, я Игорь Телегин, и готов поделиться знаниями о фреймворках для AI-агентов, которые могут изменить индустрию. Например, LangChain теряет свою актуальность, а новый фреймворк Agno демонстрирует высокие требования к ресурсам.
В исследовании, проведенном учеными Массачусетского технологического института (MIT), изучалось поведение мозга 54 участников с помощью ЭЭГ-сканирования на протяжении четырех месяцев. В ходе эксперимента внимание было сосредоточено на альфа- и бета-волнах, которые связаны с творческим мышлением и активной интеллектуальной деятельностью, а также на особенностях нейронных связей.
На фоне этого развитие искусственного интеллекта (ИИ) продолжает набирать популярность в бизнес-среде. Агенты ИИ способны выполнять широкий спектр задач, включая сложные процессы, требующие последовательного выполнения различных действий. Генеральный директор компании arcsinus, Александр Обысов, объясняет, что такое ИИ-агенты и как они отличаются от решений, таких как «ChatGPT», а также какие задачи бизнесу под силу доверить таким агентам.
Услуги ИИ-агентов сейчас на слуху, и многие компании начинают разрабатывать своих собственных помощников для автоматизации рабочих процессов. Я сам на практике убедился в эффективности таких агентов: у меня был успешный опыт настройки «Авито», с помощью которого удалось привлечь 16 тысяч заявок с расходами всего 120 рублей в месяц, что дало результат свыше 30 миллионов рублей оборота. Это привело к получению благодарственного письма от заказчика, хотя, к сожалению, за это я все равно лишился работы.
С недавнего времени я также спорил с коллегой, что успею собрать собственного ИИ-агента за вечер. В процессе эксперимента я протестировал два подхода: Ollama + Continue и no-code решение. В статье описаны как успешные, так и провальные попытки, а также итоги спора.
