Наши аналитики почти перестали писать SQL руками и ходить к разработчикам с вопросом «а как работает эта фича». Сделал это инструмент, который мы строили для другого: он должен был сам закрывать задачи разработки. С исходной целью он провалился, и провалился интересно. Расскажу, где именно. Почему вообще взялись
Схема работы главного агента XelaBot компании XelaGroup Немного оффтоп)
Я на Хабре недавно, но уже успел заметить две вещи:
В этой статье я расскажу о том, как не потерять голову от LLM-инструментов и при этом сократить цикл разработки в 8–12 раз без потери качества. Поделюсь реальными цифрами и подходом, апробированным моей командой в targetai.
В условиях активной интеграции искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации в бизнес-процессы, бизнесу важно определить, где и когда следует вносить эти изменения. В этом контексте существует тонкая грань между автоматизацией ради самой автоматизации и стратегическим подходом к организации процессов с использованием ИИ-агентов и других компонентов автоматизации.