Горизонт сингулярности

Agents 2.0: от примитивных циклов к глубокомыслящим агентам

Год назад ИИ-агент был простым while-циклом: промпт → LLM → инструмент → повтор. Решало обычные быстрые задачи типа "какая погода в Токио", но на задачах в 50 шагов, который могут выполняться несколько дней агент терялся, зацикливался, галлюцинировал.

Сейчас архитектура меняется. Deep Agents не просто реагируют, они планируют, делегируют работу специализированным саб-агентам и хранят память вне контекста.

В заметке выделяется четыре ключевые составляющие:
- Явное детальное планирование через цепочку размышлений с сохранением в markdown to-do с отслеживанием прогресса
- Иерархическая оркестрация с распределенением задач между узкими специалистами под-агентами (researcher, coder, writer) и именно они уже вызывают инструменты. Оркестратору возвращается только резальтат
- Внешняя память в файловой системе или векторных БД вместо переполненного контекста. Причём часть под-агентов могут только писать в память, а часть - только читать!
- Промпты на тысячи токенов с детальными инструкциями и указанием структур доступных инструментов и когда стоит подключить человека.

Интересное краткое отражение факта эволюции развития агентских систем.
Полезно и для понимания архитектуры и для презентаций.

#DeepAgents #Orchestrator #SubAgents
———
@tsingular

Очередной шаг к усложнению системы, но с повышением эффективности.

Наткнулся на интересный Youtube канал с n8n уроками, - если кто интересуется - Алексей очень детально объясняет как создавать сложные мультиагентские сценарии.

есть у него и канал в телеге: @Sprut_AI

Что понравилось, - это не теоретик-инфлюенсер, - у него все схемы работают, он ими пользуется лично и шаг за шагом показывает как именно они работают, какие данные как нарезаются, как обрабатываются, куда сохраняются, как по расписанию или по запросу вытаскиваются и отдаются пользователю.

Поразил Спрут - там субагентов в нем несколько десятков и еще десятки триггеров.

Титанический труд. Однозначно достойно изучения!

#n8n #Sprut_AI
———
@tsingular

Обещал делюсь :)
Отличное чтиво для понимания про ИИ Агентов в стилистике для бизнеса.

Chonkie: революция в RAG-чанкинге — скорость, лёгкость, удобство

эпоху, когда большие языковые модели (LLM) становятся всё более мощными и применяются во многих задачах, одна из ключевых проблем остаётся прежней — как эффективно снабжать их релевантным контекстом. Одним из популярных решений является подход RAG, где качество итогового ответа зависит от целого ряда факторов, одним из которых является качественное чанкирование исходных текстов.

Google LiteRT-LM — новый фреймворк для офлайн-запуска LLM на Android, Chrome и даже Raspberry Pi


Google представила LiteRT-LM — фреймворк, который позволяет запускать большие языковые модели локально, без подключения к интернету. Именно он лежит в основе Gemini Nano в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch. • Работая над LiteRT-LM , Google сделали быстрого, дешевого, конфиденциального и самое главное - офлайн агента.

🥇Sora 2 ведёт прямой репортаж с первых Женских Олимпийских игр.

💎 PDA

Это шедевр !

https://vc.ru/ai/2263881-google-predstavila-70-integratsiy-s-figma-stripe-i-drugimi-dlya-gemini-cli

Google представила каталог из 70 готовых интеграций с Figma, Stripe и другими сторонними сервисами для агента Gemini CLI  

После подключения модель Gemini сможет взаимодействовать с приложениями и выводить результат в терминале.

Gemini CLI — инструмент с открытым кодом, который позволяет использовать Gemini для работы с кодом и локальными файлами прямо из терминала, а не через веб-интерфейсы или IDE.

Для него компания добавила расширения, чтобы подключать к ИИ-агенту сторонние сервисы без дополнительных настроек. В каталоге есть Figma, Shopify, Stripe, инструменты Google, включая генератор картинок Nano Banana, и ещё более 70 плагинов. Можно создать своё расширение по инструкции.

Как я с помощью нейросети собрал электрощиток за 5 минут. Я был в шоке, потому что отстал от этого мира

Нам пишет читатель

Купил дачу и попал в водоворот кучи новых задач и проблем. Одной из них стала электрика. Долго ломал голову над одним вопросом, а потом подумал – почему бы не попробовать нейросеть, тем более, что сейчас это модная тема.

Вот промпты, которые использовал:

К участку подходит 3 фазы по 5 кВт каждая. На границе участка стоит столб со счетчиком и вводным автоматом 25а. От него проложен кабель 4х6 в хозблок, где и будет установлен щит. 
Потребители: 1.⁠ ⁠Дом. В нем есть свой щит, на него нужно просто 3 фазы подать. Кабель проложен 4х6.  2.⁠ ⁠Баня. Кабель проложен 3х4, щиток внутри бани свой сделаем потом.  3.⁠ ⁠Сам хозблок, где установлен щиток. Там ничего особенного. Несколько точек света + розетки. 
Придумай проект электрощита в хозблоке, чтобы все это учесть.

Нарисуй картинкой проект этого электрощита

Я бы такое рисовал 100 лет или делал ужасный набросок на бумаге. Или кому-то денег чисто за это заплатил. А так мне это стоило ровно 0 рублей 0 копеек.

Оцените, как получилось.

https://www.iphones.ru/1339522

@iphonesru

Как то один мой друг попросил помочь ему в гараже с проводкой, для меня это было просто, но вот ему было впервые. Сегодня нашел вот такую заметку и решил поделиться. Как мне кажется, под таким углом на модели многие еще не смотрели :)

И снова пост про безумные умения. Чувак, у которого, очевидно, очень много свободного времени, собрал LLM прямо в Майнкрафте. Не с помощью модов, не дата-паком, только на механиках красного камня в игре.

Получилось чудовище из 438 миллионов блоков, которое занимает площадь как три футбольных поля.

Внутри модель с 5 миллионов параметров, контекстное окно — 64 токена, словарь — 1920 слов.

Скорость — огонь: на один ответ уходит примерно 2 часа (и это с ускорением в 40 000x).

По сути, это ChatGPT на картошке, только картошка из красного камня. Модель иногда выдает слова, иногда бред, но сам факт того, что в пиксельной песочнице реально крутится LLM уже интересен.

Тут статья с подробностями
Тут оригинал видео.

Chrome DevTools через MCP для ИИ-агентов

Google запустил MCP-сервер для Chrome DevTools — теперь ИИ-агенты получают прямой доступ к инструментам отладки браузера.

Агенты могут анализировать производительность, мониторить сетевые запросы, инспектировать рантайм и отлавливать ошибки через стандартизированный протокол.

Технически это адаптер между MCP и Chrome DevTools Protocol, который маппит высокоуровневые запросы на CDP команды.

Ограничения безопасности встроены — системные команды с высокими привилегиями заблокированы, чтобы предотвратить эскалацию доступа к файловой системе или сети.

Поддерживается headless и headful режимы, работает кроссплатформенно включая контейнеры.

Теперь можно дебажить навайбкоженые сайты не покидая Cursor.
Особенно приятен headless.

#MCP #ChromeDevTools #dev
------
@tsingular

Фронтэндеры смотрим внимательно. Вайб код теперь удобно допиливать !