Applied AI

Я переехал: @nongilgamesh

Т-мобайл уведомляет об отключении номера телефона смской (класс!), поэтому я навсегда утратил доступ к аккаунту @nongilgameshj (с J на конце). Утратил админки во всех чатах, контакты, etc. Антитильт. Этот пост отправил через бота который по счастливой случайности остался в канале админом.

Канал переедет сюда https://t.me/aigov2 - подпишитесь кому нужен контент.

Большая просьба ко всем с кем я переписывался за последние 2 недели и кто мне не дописался - напишите на новый аккаунт, а то у меня там нет никого, даже писать некому. (Это был мой акк для семь и друзей)

And stoop and build em up with worn-out tools.

Breakout Agentic Apps by LC
https://www.langchain.com/breakoutagents

Прочитал журнал о интересных UX, когнитивных архитектурах, промптах и евале крупных компаний. Полезный набор боевых практик, хочу поделиться:

- Ramp делают ручное тестирование агента на корнеркейсы, потом по ним задают guardrails
- Ramp используют browser-агента для того, чтобы обучать пользователя, как использовать их сложных личный кабинет — агент выполняет команды пользователя своей мышкой, чтобы человек запомнил... но чувствовал контроль
- Агент в Ramp состоит из 3 шагов: 1. Выбирает объекты, с которыми нужно провзаимодействовать. 2. Пишет план взаимодействия. 3. Пишет саму инструкцию взаимодействия.

- Replit заставляет своих разработчиков читать длинные трейсы, сгенерированные креативными альфа-тестерами, и это дает им полезные инсайты (бедные разработчики)
- Replit не использует SFT, динамически сжимает память и тулколы. Они используют XML и markdown разметку в длинных промптах
- Вместо tool calls / SO / SO-checkers агент Replit вызывает инструменты через написание питон-кода
- Когнитивка Replit: менеджер, писаки кода и verifier agents (не просто проверяет код, но сверяет написанное с заданиями от пользователя и может до-уточнять у него детали)

- Superhuman: "double dipping". Пишут инструкции два раза: в системном и пользовательском сообщении, получают выше точность.

Конечно, децентрализация здесь просто фича. Реализовать такое можно и на уровне web2 = linkedin, и на уровне государств.

Я — студент 🍉

Я зарегистрировался через KYC на децентрализованной платформе репутации знаний (ПРЗ).
Теперь я могу выбрать любое образование — индивидуальные занятия 1:1, онлайн-курс, университетскую программу. У меня есть два варианта:

1. Заплатить сразу за обучение (как это происходит сейчас)
2. Зарегистрироваться на обучение через ПРЗ — в этом случае я не плачу ничего upfront, но в моей репутационной карточке будет отражено, что я поступил на этот курс (или его этап).

Это снимает главный барьер доступа — неуверенность в окупаемости обучения

Как идёт обучение? 🗣

Я учусь. Майлстоуны прохождения (например, завершение модуля, защита проекта) фиксируются в моём профиле — их может подтверждать преподаватель вручную или система автоматически (например, если я сдал устный очный тест или выложил проект и его проверил AI). Прогресс становится верифицируемым активом. Это создаёт новую форму карьерного капитала — «доказательство усилий», а не просто сертификат.

Я даю фидбек ☺️

После окончания курса я оставляю публичную оценку. Если курс был слабый (ниже 4.5/5 в среднем), он может не отображаться в моей карточке, чтобы не засорять её нерелевантным опытом. Это мотивирует преподавателей поддерживать качество, а студентов — быть честными в отзывах.

Отложенная оплата 🤑

Спустя время (через месяцы или годы), когда я начну зарабатывать, я могу вернуться и оплатить курс. В этом случае преподаватель получит свою оплату.

Если я не оплачиваю, в карточке будет видно, что я прошёл обучение, но не заплатил — создается "мягкое порицание". Все, кому я покажу свою репутационную карточку, увидят это - удалить запись из блокчейна не получится.

Формируется новая социальная норма: "Ты можешь учиться бесплатно, но ты несёшь за это моральную и репутационную ответственность". Это аналог репутационного кредита, только в сфере образования.

—————

Я — преподаватель 👌

Я веду курсы, консультации, индивидуальные занятия. Я хочу зарабатывать на своём контенте/экспертности.
Если я преподаю в вузе, я хочу дать своим студентам инструмент, где они смогут:

- подтвердить прохождение моего курса
- при желании задонатить сразу
- оставить отзыв, пожертвовать мне денежку в будущем если знания пригодятся в бою

Я выставляю цену за курс, и вижу, кто оплатил, а кто — нет. Неоплата отмечаются в карточке репутации студента.

Такая модель превращает преподавателя в "венчурного инвестора в студента". Он даёт знания в долг, но в обмен получает потенциал возврата + репутацию, если курс действительно дал ценность. Кроме того, репутация преподавателя будет определяться не только пятибальной шкалой, но и монетой.

Как можно привязать сюда работодателей и коллег? ☕️

- Работодатели получают инструмент оценки soft + hard skills: видят не только дипломы, но и процесс обучения, фидбек преподавателей, наличие оплаты.
- Коллеги и менторы могут подтверждать твои достижения — как endorsements в LinkedIn.
- В будущем DAO, HR-платформы и даже государственные агентства могут читать твою карточку через API.

—————
Много еще не проработано в этом вижене, да и работать система будет только при массовом признании.

Но не обязательно paywall-образование должно пропасть полностью — оба мира могут сосуществовать.

Кстати, простым Go To Market здесь может выступить платформа пожертвований для преподавателей и удобный UIUX карточек.

Всё образование будет бесплатным?

В мире, где составить персональный практикум и получить объяснение уровня лучших PhD преподавателей стоит 20$, происходит огромная инфляция ценности инфотоваров с paywall (курсов, дипломов, консультаций).

Публичные кейсы современных EdTech бизнес-моделей и опыт моих знакомых предпринимателей в то же время показывают, что модель бесплатный core + upsale или ISA (future Income Share Agreement) может в 3-5 раз обгонять классический paywall по выручке (из-за того что верхняя воронка в 10+ раз шире)

@cryptoEssay после релиза гпт высказал тезис "Всё образование должно быть бесплатным" 14 раз. Могу добавить к этому еще и как недавний студент 50+ курсов: самое лучшее образование — всегда бесплатное.

Преподаватели открытых MOOC монетизируют свою репутацию гораздо сильнее, чем если бы продавали эту же информацию за деньги. (как авторы d2l.ai)

Но репутацию на хлеб намазать может быть тяжело.
Что можно сделать? Ниже мои размышления.

У кого тоже не работал openai api 1.5 часа — он поднялся.

(я чуть не умер расследуя как мы превысили квоту в 5м TPM на эмбеддингах, учитывая что у нас за месяц 4.6м)

Подумал, что давно не было в канале авторского контента.

Хотел разложить градиент чат-бот -> workflow -> agent - но в результате получилось 15+ типов UX, как пользователь взаимодействует с LLM, на примерах связанных с варкой кофе. Можете использовать при общении с заказчиками/менеджерами)

Делал в апреле; сейчас еще стоит добавить 2 класса (плоскость UX):

1. Ambient agent — теневой агент, работу которого полностью не видно. i.e. сервис автоматических ответов на имейлы. Термин введен фондером лэнгчейна Гаррисоном Чейзом, +- официален.

2. Proactive agent — агент, который триггерится при каждом действии пользователя и 1) размышляет, нужна ли помощь 2) начинает работу. i.e. Агент, который присылает вашей команде способ разрешить инцидент, используя опыт смежных команд в аналогичных ситуациях. (триггер = общение в чате) Дорогой даже при использовании маленьких LLM для 1 шага, и тяжело бороться с false positive срабатываниями.

Завтра с командой @hao_vc буду на gigaconf.ru, го нетворкать!

Кстати, оркестратор студент/наставник мы тоже уже сделали - и теперь я не просто MLE и даже не мамкин стартапер, а немытый вонючий фаундер стартапа с пока-что 0,4m$ ARR (аннуализированного). Возможно к осени дорастем до 3m$, если карты лягут. Благодарность каждому члену команды / адвайзеру и Диме @eboutdatascience.

Про сам оркестратор студент/наставник скорее всего не расскажу, пусть остается в стелсе.

В течение месяца выпущу посты про то кто я такой, что такое humanless autonomous orchestrators, почему три года назад решил заняться ML и почему два месяца назад вернулся в стартапинг (ненавижу предпринимательство ух как бл****)

Как вы могли заметить, я не освещаю никаких новостей в канале - мне не кажется, что я добавляю какую-то ценность к информации, которую вы и так сможете получить в других каналах/интернете. Мне стыдно фармить подписчиков, репостя новости из твиттера (но никого не осуждаю).

Поэтому мой первый оркестратор на software 3.0 - оркестратор новостей, а также саморазвивающийся тг-канал в виде бонуса - @yournews_aiagents! Этот тгк автоматически впитывает в себя всё больше и больше AI-источников каждый день, присылает недельный дайджест каждое воскресенье. Для меня важно быть на волне технологий хотя бы для того, чтобы не молчать "возле кулера". UI первого дайджеста.

Сделал на основе yournews.chat, спасибо команде @hao_vc!

Пишите лс канала пожелания по тому, какие тг/X/темы добавить в агрегацию - а лучше сделайте свой собственный! Учавствуйте в бете yournews - пишите @blowwindblow, он даст доступ.

Уступят ли маркетплейсы место оркестраторам? Amazon - всё?

Оркестраторы 1.0 - поисковик/плейс, работает на software 1.0.
Оркестраторы 2.0 - RecSys, работает на software 2.0.
Оркестраторы 3.0 - LLM(SW 3.0) & shared DB? Работает на реактивных и проактивных AI системах, погруженных в контекст и персону клиента. (ждем когда гугл сделают публичный Personal Context Protocol),

Давайте даунгрейднем UX Uber'а. Представьте, что вам самим нужно выбирать себе таксиста на маркетплейсе, договариваться с ним, etc... Гораздо удобнее, когда все делает система)

Зачем мне самому выбирать работу/подчиненного (hh), рейс, отель, стартап/венчур, исполнителя/заказчика (upwork), кредит/кредитора, вклад/вкладчика - когда оркестратор может запросить от меня необходимую информацию и связать меня с лучшими вариантами?

С интересом смотрю в будущее! Фильмы, курсы, образование, студенты/наставники, B2B-партнеры, подрядчики, нетворк, квартира, офис, лечение/болезнь, ученый/грант ...пользователь/оркестратор.

И даже ИИ-агент/человек - тяжело успевать следить за всеми новинками в мире ИИ... и это очень грустно