ALEKSEI ULIANOV | AI-АГЕНТЫ

Мне проще проговорить мысль, чем печатать длинный запрос. В этом видео рассказываю, как использую голосового агента.
https://youtu.be/L8O5WTmanVE

Ваши лайки и комментарий очень помогут😉

https://youtube.com/live/zNnx7mWAxRo?feature=share
Приходите поболтать))

Раньше я пробовал новую нейросеть или инструмент и радовался: «Ого, я теперь и это могу!»
Сейчас могу ещё больше, но всё чаще спрашиваю себя: а зачем мне это делать?
Записал видео про то, как привык к ИИ и что мне теперь интересно делать с его помощью.
Лайк под видео- если не жалко))

https://youtu.be/rtHvT3aPF-o?si=HttvIj7tFktuNYEV

Начинаем!)))
https://youtube.com/live/ppXi2StVCOI?feature=share

Приходите, поболтаем сегодня в 20:00 по Москве или 21:00 по Тбилиси!
https://youtube.com/live/s45xyjTmh-E

Всем привет! Поддержите лайком под видео, плиииз.😉

https://www.youtube.com/watch?v=wm2peiGwrLQ

На канале новое видео:

https://www.youtube.com/watch?v=UzIgPxPc2s8

Друзья, новый GPT Image очень круто работает. Обновил под него свой репозиторий GPT Image 2.5 Agent Kit для генерации и редактирования изображений через агента, без отдельного API-ключа OpenAI.

Это набор инструментов, который можно подключить своему агенту и поручать ему обложки, иллюстрации, портреты и изображения товаров.

Что в нём полезного:
• генерация по описанию и редактирование готовых изображений;
• работа с вашими фотографиями и примерами стиля;
• сохранённые наборы фото и стилей, чтобы не собирать их заново;
• заготовки инструкций для обложек, портретов и надписей на русском;
• предварительный просмотр запроса без запуска генерации и проверка полученного файла.

Работает через ваш совместимый доступ ChatGPT/Codex, с его лимитами. Подключение неофициальное и экспериментальное, поэтому бесплатный безлимит не обещаю. Результат, особенно текст и сходство лица, проверяйте.

Забирайте, пробуйте на своих задачах:
https://github.com/AlekseiUL/gpt-image-2-5-agent-kit

⭐️ в репо, кому не жалко))

#GPTImage #HermesAgent

10 сентября выступаю на NeyroSummit 19.0. Расскажу об основах создания агентов и их команд на примере Hermes Agent.

Начать хочу с вопроса: зачем вообще их создавать? Нейросеть уже есть, отвечать умеет, Codex тоже многое делает. В какой момент вам нужен отдельный агент, а когда можно спокойно обойтись обычным чатом?

Расскажу, как сам пришёл к агентам и для каких задач их готовлю. Зачем заранее собирать материалы, сохранять контекст и подключать инструменты. Что это даёт при повторных обращениях и какую работу всё равно приходится делать самому.

А дальше разберём, когда имеет смысл собирать команду: как распределять задачи между агентами и организовать их взаимодействие. Чтобы вы понимали, что хотите получить, ещё до настройки.

Участие в прямом эфире бесплатное.

Приходите, буду рад видеть своих.

Программа и регистрация

Месяц ничего не выпускал на YouTube. Мне стало тесно в формате, где я просто показываю нового агента, взаимодействие между агентами или записываю очередной технический разбор. Всё это останется, но теперь мне хочется больше рассказывать, почему я вообще создаю такие системы и какие жизненные задачи с их помощью решаю.

В новом ролике рассказал, почему перестал гоняться за моделями, как выбираю реальные задачи и зачем строю вокруг них свою агентскую систему.

Смотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=HWwyJ3ccnBk

HUMANLIKE: собрал в open source основу для более человечного ИИ-агента

Последние месяцы я развиваю Хэнка, своего личного агента на Hermes.

Мне хотелось получить не просто помощника, которому даёшь команды, а постоянного собеседника. Чтобы с ним можно было обсуждать работу и идеи, сомневаться, спорить, возвращаться к старым темам и вместе принимать решения.

В процессе я понял, что команда «отвечай естественно» практически ничего не решает. Даже большой SOUL.md со временем перестаёт справляться.

В одном разговоре человеку нужен короткий прямой ответ. В другом нужно сначала выслушать. Иногда агент должен уточнить задачу, иногда проверить факт, спокойно принять исправление или, наоборот, не менять позицию только потому, что пользователь надавил.

Если всё это хранить в одном огромном промпте, правила начинают мешаться. Агент повторяет одинаковые вступления, теряет характер и отвечает одним способом на совершенно разные ситуации.

Поэтому я вынес универсальную часть системы Хэнка в отдельный open-source-проект:

Humanlike

https://github.com/AlekseiUL/humanlike

Humanlike размещается между сообщением пользователя и основной моделью.

Сначала он без вызова LLM определяет, что сейчас происходит:

- обычный разговор;
- задача;
- исследование;
- творчество;
- поддержка;
- исправление ошибки;
- рефлексия;
- чувствительная ситуация;
- вопрос о природе самого ИИ.

Затем выбирает способ взаимодействия: ответить прямо, выслушать, уточнить, проверить утверждение, исправиться, удержать позицию или подготовить несколько разных подходов.

После этого модель получает небольшой набор правил, подходящий именно к текущему сообщению. Не весь характер, память и инструкции сразу, а только то, что сейчас действительно нужно.

В Humanlike уже есть:

- маршрутизация русских и английских запросов;
- социальные и когнитивные режимы;
- удержание персоны;
- контроль повторяющихся речевых конструкций;
- работа с исправлениями пользователя;
- отслеживание поведенческого дрейфа;
- отдельный творческий режим;
- опциональная SQLite-память;
- режимы запрета сохранения;
- ограничения размера добавляемого контекста;
- правила честности и приватности;
- интеграция с Hermes через lifecycle hooks.

Ядро работает локально, не вызывает модель, не обращается в интернет и не привязано к конкретному провайдеру. Основной системе по-прежнему остаются вызовы LLM, инструменты, доставка сообщений и хранение переписки.

Сейчас в репозитории 40 офлайн-сценариев. Они проверяют маршрутизацию, память, приватность, удержание позиции, поведенческие режимы и дрейф. CI запускает тесты на нескольких версиях Python под Linux и macOS, собирает пакет и отдельно проверяет его после установки.

Это public beta. Humanlike не делает ИИ человеком и не выдаёт готовую личность в коробке.

Это каркас, на котором можно собрать собственного агента: со своим характером, памятью, правилами общения и реакцией на разные ситуации.

Главное для меня здесь то, что поведение больше не существует только в виде пожеланий внутри длинного промпта. Оно вынесено в код, контракты и тесты. Его можно проверять, менять, сравнивать и развивать независимо от выбранной модели.

Берите, устанавливайте, разбирайте и переделывайте под себя:

🔥🔥🔥https://github.com/AlekseiUL/humanlike

Очень буду рад ⭐️ в репо.

🔥Вышел Hermes Agent v0.21.0.
Главное: теперь работающего субагента можно увидеть, поправить на ходу или остановить с сохранением частичного результата. Делегация становится управляемой. Плюс добавили проверку структуры ответа через JSON Schema и более подробную стоимость каждой задачи.

Но есть нюанс: правильная структура ещё не доказывает, что агент сделал работу нормально. Сам результат всё равно нужно проверять.

Cron тоже прокачали. Следующий запуск может учитывать предыдущий ответ и не присылать одно и то же. Появились постоянная память, отдельный блокнот и режим мониторинга без вызова модели, если ничего не изменилось. Полезно, но переносить туда рабочие задачи без отдельного теста я бы пока не стал.

В Desktop появился Bot Mode: личные и групповые чаты с профилями агентов. А hermes peer позволяет агентам общаться между профилями и машинами. Для меня не очень актуально, я в телеге общаюсь, но многим это понравится.

Ещё Hermes научился управлять встроенным браузером. Переходить по страницам, читать и нажимать элементы. Доступ к реальным аккаунтам, cookies и действиям по-прежнему требует отдельного разрешения.

И забавный момент: релиз обещает 250 итераций и 10 одновременно работающих субагентов, а официальная документация пока показывает старые 50 и 3. Так что сначала проверка, потом радость.

Мой рабочий Hermes пока остаётся на v0.20.0. Новую версию сначала прогоню отдельно.
Проблема в том, что при модификации агентов нарастает много мяса сверху, и обновление становится непростым: нужны дополнительные бэкапы, чтобы то, что установлено, правильно легло на обновление.

Релиз: https://github.com/NousResearch/hermes-agent/releases/tag/v2026.8.31

Попался ещё один свежий репозиторий про команду Hermes-агентов. И вот он уже очень близко повторяет то, что я собираю у себя.

smfworks/hermes-ai-team описывает цифровую компанию, где есть владелец, Chief of Staff и отдельные специалисты по исследованиям, разработке, контенту и операциям.

Каждый специалист живёт в отдельном Hermes-профиле со своим SOUL, памятью, моделью, skills и набором инструментов. Общая база знаний накапливает исследования и решения, Kanban передаёт задачи между агентами, а Chief of Staff следит за распределением работы, блокерами и итоговым отчётом владельцу.

Авторы добавили ночные исследования, групповые комнаты в Hermes Desktop, ежедневные созвоны агентов, еженедельную сверку приоритетов и даже личные встречи между профилями.

Особенно интересно, что схема выросла из реальной эксплуатации. В соседнем техническом разборе SMF Works описывает аудит 13 Hermes-профилей и 16 cron-процессов. Причём аудит нашёл проблему: 7 заданий ссылались на уже удалённые skills. То есть это не рассказ про идеальную автономную компанию. Там уже появились обычные операционные поломки, которые приходится искать и исправлять.

Есть и более бизнесовый вариант: hermes-agentic-company. Руководитель пишет поручение в Basecamp, Lead превращает его в задачу Kanban, Engineering выполняет работу через отдельный профиль, после чего результат проходит проверку кода и возвращается руководителю.

У нас эта схема уже читается почти напрямую:

Mike работает как Chief of Staff.
Специалисты отвечают за свои участки.
Telegram служит входом для моих поручений.
Kanban передаёт работу внутри команды.
Финальный ответ возвращается ко мне через того агента, которому я написал.

Из всех репозиториев за последние дни этот для меня самый важный. Он подтверждает, что мы движемся не в одиночку и уже собираем у себя цифровую компанию примерно по тому же паттерну, только глубже и под реальные процессы.

https://github.com/smfworks/hermes-ai-team

https://github.com/nickparabot/hermes-agentic-company

Один предприниматель может собрать себе маркетинговое агентство из семи AI-сотрудников

Свежий репозиторий для Hermes. Команда dataaispark-spec собрала семь отдельных маркетинговых ботов и прописала, как они передают работу друг другу.

Сначала Research изучает конкурентов, тренды, площадки и вопросы аудитории. Потом подключается SEO и готовит структуру под обычный поиск, ChatGPT, Perplexity и другие генеративные системы.

На основе этих материалов Content пишет посты, статьи, рассылки и сценарии. Готовый контент забирают PR и Outbound. PR ищет информационные поводы и готовит питчи. Outbound собирает лидов и пишет сообщения для почты, LinkedIn и других каналов.

Дальше Paid предлагает рекламные тесты, а CRO готовит под них варианты лендинга, форм и кнопок.

Передача работы сделана через обычные упоминания в Hermes. Один бот заканчивает свою часть, прикладывает результат, отмечает следующего и пишет, что ему нужно знать для продолжения.

У всех семи ботов есть общий Company Brain. Это папка с информацией о компании: продукты, цены, аудитория, стратегия, голос бренда, прошлые кампании, хорошие примеры и формулировки, которые нельзя использовать.

То есть Research нашёл тему. SEO разложил её под поиск. Content сделал материалы. PR и Outbound подготовили распространение. Paid предложил рекламу. CRO подогнал лендинг.

При этом сами боты ничего не публикуют, не отправляют письма и не тратят рекламный бюджет. Перед каждым таким действием нужен человек.

Внутри репозитория лежат SOUL-файлы всех семи ботов, шаблон общего Company Brain, правила передачи задач и пример полной кампании. Нужно создать ботов в Hermes Desktop, загрузить свои данные и настроить доступы.

Можно забрать всю команду и переделать под свой бизнес:

https://github.com/dataaispark-spec/hermes-x-marketing-agency-bots

Я тут посмотрел интересный проект на GitHub. Автор подключил Hermes к торговой системе и два месяца проверял его на Finam Arena 2026.

Сначала звучит опасно: AI-агент получает доступ к торговле и сам решает, куда отправить деньги. Но здесь всё устроено иначе. Hermes следит за рынком, собирает данные, предлагает возможную сделку, проверяет риски, сохраняет результаты и отправляет отчёт в Telegram.

При этом сам агент не может просто взять и купить акции. Для реальной сделки нужно отдельно включить live-режим, подтвердить запуск и пройти несколько проверок. Если что-то не сходится, система останавливается. По умолчанию она вообще работает без реальных денег.

Мне здесь понравился сам способ использования Hermes. Ему отдали всю подготовительную работу: собрать информацию, найти варианты, проверить их и показать человеку готовое решение. А последнее действие всё равно контролируют обычный код и человек.

Так можно работать не только с торговлей. По такому же принципу агента можно подключать к платежам, рекламе или управлению рабочими системами. Он готовит действие, система проверяет ограничения, человек принимает последнее решение.

Это не готовый бот для заработка. Автор не публикует результаты торговли и ничего не обещает. Но как пример того, как дать агенту настоящую работу и не потерять контроль, проект очень интересный.

https://github.com/pzzz404/finam-hermes-trading-bot

Человек за год собрал 33 ИИ-агента на одном движке Hermes.

Среди них шахматный тренер для ребёнка, помощник по учёбе, домашний ассистент для жены, тьюторы образовательных программ, агенты для отдела продаж, CRM, металлургической и энергетической компаний.

Самое интересное, что он не переписывал движок под каждого агента. Везде используется один Docker-образ и одна кодовая база. Отличаются только настройки, память, инструкции, инструменты и данные конкретного агента.

Шахматный тренер, например, сам ничего не придумывает о позиции. Шахматный движок считает лучший ход, ошибки и варианты, а модель только объясняет это ребёнку понятным языком. Даже выход модели дополнительно проверяется, чтобы она случайно не назвала несуществующий ход.

Агент для дочери помогает с домашкой, задаёт наводящие вопросы, выдаёт утренние и вечерние задания, начисляет звёзды и отправляет родителю отчёты. Если за день ничего не происходило, отдельный код заставляет агента молчать, чтобы он не спамил пустыми сообщениями.

Домашний агент для жены умеет принимать расходы одной фразой, раскладывать их по категориям и показывать предварительную таблицу. В бюджет ничего не записывается, пока человек не подтвердит результат.

Автор честно показывает и косяки. Например, правило начисления звёзд было подробно написано в промпте, но три источника баланса всё равно разошлись. Вывод простой: правило в промпте остаётся пожеланием. Если что-то должно работать точно, это нужно выносить в код.

Ещё одна сильная мысль: инструменты агента тоже занимают контекст. У одного CRM-агента было 331 инструмент и около 75 тысяч токенов только на их описание. После сокращения набора инструментов промпт уменьшился с 15 266 до 1 424 токенов, а ответы ускорились примерно с 17 до 7,7 секунды.

Очень хороший разбор того, как агенты выглядят не в презентации, а в реальной эксплуатации: с памятью, расписаниями, проверками, ошибками и ограничениями.

Статья на Хабре

https://youtu.be/mRgBmcjokes?si=F_-p6x1HzlGcU1Bk

Новое видео о памяти агентов Нermes.

Классный пример использования Hermes.

Автор собрал себе финансового агента Kevin, который работает с его реальными расходами в Сингапуре.

После покупки на почту приходит уведомление от банка. Kevin забирает его, записывает операцию в базу, определяет категорию и присылает подтверждение в Telegram.

Если ошибся, можно ответить: «Это транспорт, а не еда». Он исправит запись и запомнит продавца.

В Telegram можно спросить, сколько потратил на еду, какую карту лучше использовать в конкретном магазине или можно ли сейчас купить куртку за 150 долларов. Там же можно менять бюджеты, учитывать поездки, подписки и долги.

Есть ещё отдельная PWA-панель со всеми расходами, лимитами карт и остатками по бюджетам.

Понравилось, что автор подробно описал и косяки.

Сначала агент отвечал дважды на одну покупку. Промптом это нормально не исправлялось, поэтому пришлось менять сам цикл работы. Потом две одинаковые покупки система посчитала дублем и одну потеряла. Добавили время операции и отдельный журнал для проверки пропавших записей.

Сейчас в Kevin 37 инструментов, четыре скилла и 587 тестов. Работает на сервере примерно за 7 долларов в месяц.

Короче, человек собрал себе финансового агента, который действительно ведёт его расходы каждый день. Репозиторий открыт, можно забрать и переделать под свои банки и карты:

https://github.com/alhazjm/kevin-agent

Нашёл очень показательный кейс, как Hermes уже ведёт офисную часть реальной кинокомпании.

Владелец Aumen Film Co продолжает сам ездить на съёмки и работать с командами. А всю рутину вокруг производства постепенно раздал отдельным профилям Hermes.

Один профиль принимает голосовые заметки. Можно после тренировки наговорить всё вперемешку, а он разнесёт мысли по проектам, агентам и календарю.

Другой занимается производством: помогает собирать бюджеты и списки съёмочной группы, превращает фотографии исправленных от руки графиков обратно в нормальные документы, готовит deal memo, следит за счетами и проверяет готовые файлы.

Отдельный агент каждое рабочее утро смотрит, что происходит с коммерческими предложениями. Если документ давно лежит без подписи, готовит письмо. Владелец проверяет его и сам отправляет.

Контент-профиль читает расшифровки звонков и учёт рабочего времени, ищет там идеи и складывает их в очередь на просмотр. Ещё он работает с каталогом примерно из 4600 backstage-фотографий. Для владельца сделан обычный интерфейс, для агентов CLI. Распознавание лиц выполняется локально ночью после загрузки новых фотографий.

Исследования и внутренние сборки тоже разделены. Один профиль собирает материалы через Firecrawl, last30days и субагентов. Другой следит за остальными агентами, чинит их и делает небольшие инструменты. Крупные сборки владелец запускает отдельно через Claude Code или Codex, получив от агента нормальное техническое задание.

Все профили работают с общим хранилищем Obsidian. Там лежат правила компании, оборудование, расценки, процессы и другие источники истины. По словам автора, этот общий контекст оказался важнее выбора конкретной модели. Модель можно заменить, а устройство компании остаётся.

Особенно понравилась система прав.

Сначала агент только читает. Потом получает право готовить черновики. Следующая ступень: очередь на одобрение. Отправка, удаление, траты и подпись остаются у человека.

Для отправки документа на электронную подпись используется код, привязанный к точной версии файла. Изменился файл, старое одобрение больше не действует. Это уже нормальный механизм контроля, а не надежда, что агент ничего не перепутает.

И, конечно, всё ломалось.

Девять запусков подряд умерли из-за проблемы со входом в Claude CLI. Больше недели единственным признаком был пропавший пятничный отчёт. Теперь автор требует, чтобы расписание сообщало не только об успешном результате, но и о собственной остановке. Цены и лимиты сервисов агенты тоже обязаны проверять по актуальному источнику перед действием.

Вот что я бы забрал отсюда:

узкие роли, общие источники истины, постепенное повышение прав, одобрение конкретной версии файла и внешний контроль, который заметит смерть расписания, даже если сам Hermes уже ничего сообщить не может.

Хороший пример того, как знания компании и ежедневная рутина перестают жить только в голове владельца, а съёмка, подпись, отправка и деньги всё ещё остаются у человека.

Источник:
https://old.reddit.com/r/hermesagent/comments/1v9vpo1/my_hermes_agent_setup_for_running_the_office_side/

Друзья, привет!

Кто ещё не в курсе: у меня есть приватный канал AI Операционка, где я показываю всё, что создаю для своей системы агентов.

На картинке как раз моя текущая команда. Все эти агенты рабочие, у каждого своя роль и своя зона ответственности. Все они уже на канале в доступе!

В «Операционке» я публикую практически всё, что делаю для себя: новых агентов, их архитектуру и настройки, системы памяти, скиллы, связки, эксперименты, рабочие находки. Показываю, что получилось, что сломалось и как я это переделывал.

Там же находится Гейл (агент техподдержки), с которым можно пообщаться напрямую и задать ему вопросы по агентам, Hermes и всей этой технической кухне.

Ну и я тоже там. Можно задавать вопросы, показывать свои сборки и разбирать вместе то, что у вас не получается.

Если вам интересно не просто пользоваться нейросетями, а глубже разобраться в агентах и собрать собственную рабочую систему, буду рад видеть вас в Ai Операционке 👈