TGViewer
🤖 Датаист 🤖 Датаист @andre_dataist · 4.07K subscribers
Post #283 2.67K
Neuronium: ИИ-суперагент для решения сложных задач

За последний год появилось огромное количество агентных фреймворков, в том числе OpenClaw.

Но большинство из них в продакшене сталкиваются с одними и теми же проблемами: линейные пайплайны, слабый контроль качества и безопасности, а также полное отсутствие управляемой архитектуры.

Мы в команде устали создавать отдельных агентов под каждую бизнес-задачу, поэтому решили пойти другим путем и создать суперагента.

Нейроний — это фреймворк, который мы выпустили в открытый доступ, для построения самоорганизующихся мультиагентных систем, предназначенных для выполнения сложных задач в корпоративной среде.

В центре системы находится Cognitive Core — система управления, которая удерживает состояние агента: его цели, ограничения, промежуточные результаты, ошибки и критерии успешности.

Исходя из цели, Cognitive Core иерархически декомпозирует ее на атомарные задачи, подключает MCP-инструменты, выполняет и контролирует корректность выполнения с помощью симулированных критиков. Это подход позволяет удерживать цели и поддерживать корректность выполнения задач.

Планирование задач строится с помощью графа действий (DAG) вместо линейных цепочек. Таким образом поддерживается параллельность выполнения задач и возможность перепланирования.

Узлы графа — атомарные действия, а ребра — зависимости и условия перехода. Каждая атомарная операция может вызывать только один инструмент с помощью MCP. Это упрощает отладку и повышает предсказуемость поведения.

После каждого шага работают симулированные критики, проверяющие результат по формальным критериям. При несоответствии запускается автоисправление, повтор шага или перепланирование.

Каждый артефакт получает свой идентификатор.
Каждый шаг записывается в трейс, который можно проследить и понять почему агент совершил то или иное действие, что критично для бизнес-процессов.

Что касается памяти, в текущей версии фреймворка реализована базовая retrieval-логика. Полноценный GraphRAG пока не входит в open source (только GraphRAG-lite).

Мы реализовали минимально достаточную архитектуру для построения надежных и безопасных мультиагентных систем и ожидаем, что сообщество будет активно участвовать в развитии фреймворка.

Это только начало. Нам предстоит добавить больше MCP-инструментов, реализовать модуль для дообучения моделей на успешно выполненных задачах и протестировать подход на публичных бенчмарках (GAIA, SWE-bench и тд).

Нейроний — это попытка задать архитектурный стандарт создания агентов для решения сложных задач в корпоративных средах.

Если мы хотим, чтобы автономные системы стали частью критической инфраструктуры бизнеса, они должны быть не просто умными — они должны быть по-настоящему полезными, надежными и безопасными, чтобы мы могли им доверять.

Прикрепляю ссылку на презентацию (ее сделал Нейроний), ссылку на репозиторий и демо-кейс с созданием веб-страниц обзоров на научные статьи.

#анонс
  • 🔥 34
  • 🎉 8
  • ❤ 5
  • 👍 4
  • 🏆 3
  • ⚡ 1
More from @andre_dataist
  1. Sep 22, 2026Модели решений могут изменить архитектуру ИИ-агентов Сейчас большие языковые модели исполь…
  2. Sep 21, 2026Что изменилось в ИИ для бизнеса за год: технологии уже готовы, а бизнес — еще нет Я изучил…
  3. Sep 17, 202610 млрд ИИ-агентов, одноразовый софт и атаки на ваш счет: каким Gartner видит ближайшее бу…
  4. Sep 11, 2026Расскажу чуть подробнее о платформе, через которую я проводил экзамен по разработке продук…
  5. Sep 11, 2026Как быть зачетным преподом в эпоху ИИ Начался новый учебный год, и я снова в роли препода…
  6. Sep 5, 2026GPT-6 Astra достигла AGI? Разбираемся без хайпа OpenAI представила GPT-6 Astra и заявила о…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →