Архив рубрики ‘llm’

От «магии» к инженерии: 9 ошибок работы с контекстом при внедрении AI‑агентов в процессы

Я бизнес‑архитектор, много лет работающий на стыке управления бизнес‑процессами и корпоративной архитектурой. Последние годы применяю LLM и AI‑агентов в своей практике. В этой статье я разобрал 9 типовых ошибок управления контекстом, которые совершают команды при внедрении AI‑агентов в бизнес‑процессы, и показал, как превратить AI‑агента из дорогой игрушки в предсказуемый рабочий инструмент.

Зачем разделять роль и личность у виртуальных сотрудников

Админка больше не обязательна: как я дал Codex API к сайту и получил новый интерфейс управления контентом

У большинства проектов, где контентом нужно регулярно управлять, есть админка. Иногда она действительно удобная и хорошо продуманная, иногда — собранная на скорую руку, а иногда это вообще стандартный интерфейс фреймворка, который формально позволяет редактировать данные, но пользоваться им каждый день мучительно.

Внедрить нельзя легализовать

Почему ИИ нельзя внедрить как ERP, нельзя раздать как Office, и что тогда остаётся 1. Совещание в пятницу В пятницу я сидел на совещании с архитектором ГигаЧата. Обсуждали, что из нынешних возможностей моделей можно развернуть у заказчика на его железе, в закрытом контуре. Ответ был короткий: режим рассуждений и мультиагентные системы — нет, и не […]

Я сделал начальника AI‑офиса токсичным. Но сработал не мат, а право сказать FAIL

Я несколько раз пересобирал роль начальника в мультиагентной системе на Claude Code. Сначала мне казалось, что результат улучшился, когда я сделал начальника жёстким и разрешил ему материться на агентов. После сравнения версий boss.md вывод оказался менее смешным: вместе с характером я почти полностью переписал должностную инструкцию. Начальник получил ответственность за конечный результат, право отклонять работу и обязанность возвращать её конкретному исполнителю. […]

Если ваши разработчики используют Claude Code, вы еще не автоматизировали разработку

Обвязка вокруг модели даёт столько же, сколько сама модель: разбираю харнесс по слоям

Разбор харнессов ИИ‑агентов: как они устроены на обычном проекте, какими бывают — и что показал машинный журнал живого проекта Пилю офлайн‑заметочник Nitinol и пишу об этом статьи. В первой части рассказывал, как десять лет терял заметки, во второй — про хранение и поиск без RAG, в третьей

Как мы обучаем обычных сотрудников использовать ИИ (и зачем)

Примерно полтора года назад мы в компании начали проводить еженедельные воркшопы по ИИ. Или, как мы сами их называем, ИИ‑кружки. Сначала для разработчиков, а позже — для «чайников» не‑разработчиков тоже. Как, зачем, и к чему это в итоге привело — в статье.

Как мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline

Почему корпоративный RAG — это не «загрузить документы в векторную базу» В любой большой компании есть люди, которым регулярно пишут: «А как у нас оформляется постоплата?»«Кто согласует риски в сделке?»«За сколько дней нужно оформить командировку?»

5 новых решений для 1С

LLM, финансы, «Госключ» и автоматизация рутины Мы посмотрели на несколько решений, появившихся в августе, и выбрали пять разных сценариев автоматизации: от подготовки данных для нейросети до подписания кадровых документов через «Госключ». 1. Как передавать данные из 1С в нейросеть и не раскрывать реальные реквизиты Одна из проблем корпоративного использования нейросетей возникает еще до отправки первого […]